風電機組傳動鏈振動分析與故障特征提取方法研究的中期報告

風電機組傳動鏈振動分析與故障特征提取方法研究的中期報告中期報告摘要：風電機組傳動鏈振動是影響風電機組運行穩(wěn)定性和可靠性的重要因素之一。本文總結了目前常用的振動分析方法和故障特征提取方法，并對其優(yōu)缺點進行了評估。同時，本文提出了一種基于小波變換和時頻分析的新方法，通過對風電機組傳動鏈振動信號進行處理，提取有效故障特征，從而實現(xiàn)風電機組傳動鏈故障的實時監(jiān)測和預警。關鍵詞：風電機組傳動鏈；振動分析；故障特征提?。恍〔ㄗ儞Q；時頻分析。1.引言風電機組是利用風能轉化為電能的重要設備，風電機組的傳動鏈是其核心部件之一，包括風輪、齒輪箱、發(fā)電機等。風電機組傳動鏈的故障會影響其運行穩(wěn)定性和可靠性，甚至導致停機，對風電場的正常運行產(chǎn)生不良影響。因此，對風電機組傳動鏈進行振動分析和故障特征提取是實現(xiàn)風電機組故障監(jiān)測和預警的重要手段之一。目前，振動分析和故障診斷方法主要有時間域分析、頻域分析和時頻分析三種。時間域分析主要是通過觀察信號的波形和幅值變化來判斷故障類型，例如峰值、方根、有效值等指標。頻域分析則是通過傅里葉變換將信號從時域轉化為頻域，分析其頻譜分布來提取故障特征，例如頻率和幅值。時頻分析則可以同時分析信號在時域和頻域的變化，例如小波變換和短時傅里葉變換等方法。2.振動分析方法評估時間域分析方法適用于故障比較顯著的情況，例如軸承故障造成的沖擊信號。但是，時間域分析方法只能從信號的波形和振幅變化中粗略判斷故障類型，對一些難以分析的故障類型無法準確診斷。頻域分析方法可以通過傅里葉變換將信號從時域轉化為頻域，分析其頻譜分布來提取故障特征，如諧波頻率、旁軸頻率和振幅等。但是，頻域分析方法需要對信號進行預處理，并且在各類噪聲干擾的情況下容易出現(xiàn)諧波漏識別等問題。時頻分析方法可以同時分析信號在時域和頻域的變化，包括小波變換和短時傅里葉變換等方法。時頻分析方法能夠在時間和頻率上更加準確地對故障進行特征提取，但對振動信號的采樣率、窗函數(shù)等因素要求較高，計算量較大，也容易受到信噪比、多分量干擾等因素的影響。3.基于小波變換和時頻分析的風電機組傳動鏈振動故障特征提取方法為了提高風電機組傳動鏈振動故障的實時監(jiān)測和預警能力，本文提出了一種基于小波變換和時頻分析的故障特征提取方法。該方法可以從振動信號中提取出差分閾值、包絡線、頻率分布等有效特征，實現(xiàn)對風電機組傳動鏈的實時監(jiān)測和預警。具體步驟如下：（1）對振動信號進行小波分解，將其分解成各層小波系數(shù)。（2）采用適當?shù)拈撝捣▽Ψ纸夂蟮男〔ㄏ禂?shù)進行去噪處理，去除信號中的噪聲干擾。（3）對去噪后的小波系數(shù)進行包絡提取，得到振動信號的包絡線。（4）對包絡線信號進行短時傅里葉變換，分析其頻率分布特征。（5）對差分閾值進行設置，實現(xiàn)對振動信號的故障特征提取。4.結論本文對目前常用的振動分析方法和故障特征提取方法進行了評估，并提出了一種基于小波變換和時頻分析的風電