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风力发电机组齿轮箱故障诊断系统的探讨

2014-04-22 来源:《风能产业》 浏览数:3135

本文介绍的故障诊断系统由数据采集和数据处理两部分构成,数据采集部分由振动传感器、电荷放大器、数据采集卡组成,采用Visual C++ 与matlab7.0 混合编程的方法实现数据处理。分别在时域和频域中进行数据分析,结合风机齿轮箱的主要故障和振动信号特征,通过与参考图谱进行对比,给出初步的诊断结果。实验测试表明该系统能够满足对风力发电机组齿轮箱故障诊断的需求。

1. 引言
  齿轮箱是风力发电机组变速、能量传递的关键部件,齿轮箱的寿命往往决定着风力发电机组的寿命,因此齿轮箱的状态监测和故障诊断技术就显得十分重要。
  齿轮箱故障诊断系统一般由数据采集和数据处理两部分结成,其中基于PC 机的振动信号采集系统是目前应用最为广泛的振动信号采集系统之一, 它机械设备监控、遥测遥感等测控领域和其他方面有很重要的应用。而高速数据采集、高速数据处理和采集精度是影响振动分析系统的重要因素,因而本文研究的也是基于振动信号处理的采集系统。
  数据处理方面,随着社会的发展,目前国内外已经开展了针对大型风电机组状态监测系统的研究,并有实际应用的报道。 如Pruftechnik公司的VIBXPERT FFT 数据采集与信号分析仪、通用电气公司的 BentlyNevada 系统、VIBROWEB XP 诊断型的在线状态监测系统、SKF 公司的 SKF WindCon 系统、德国SCHENCK VIBROGMBH 公司的VIBRO-IC 系统等。 国内目前也有有关单位开始研发针对风力发电机组的状态监测系统产品,应用到风电机组上的主要有:金风科技公司的风电机组在线监测系统;北京唐智科技有限公司的JK07460 风力发电机传动系统故障诊断装置; 西北工业大学旋转机械与风能装置测控研究所的CAMD-6100; 东方振动和噪声技术研究所的 DASP 系统等。
  上述多种产品中,有些产品的分析和诊断功能较弱。而分析功能强的产品通常系统比较复杂,现场安装不方便,适合实验室使用。而本文研究的系统既适合现场安装而且功能丰富,能够利用一定的分析手段和方法,对已经出现故障的部件,及时分析其状态监测系统采集的部件信息,快速有效地诊断出导致故障的原因,缩短排除故障的时间,降低损失;对于故障出现前部件的早期退化,通过对状态信息变化的分析,可提前预测故障,为部件的维护提供明确指导, 大大减少了由于分析故障而给企业带来的经济损失。
   诊断系统的组成该诊断系统由数据采集系统和数据处理系统组成,数据采集系统包括振动传感器、电荷放大器、数据采集卡,数据处理系统则是由一套集数据监测和数据分析的软件系统构成,如图1 所示。下面分别介绍各个部分。

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齿轮箱
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