【摘 要】
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风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后。本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱失效自动识别方法,针对风电
【机 构】
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无损检测技术教育部重点实验室（南昌航空大学）,燕山大学
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2015203412);无损检测技术教育部重点实验室开放基金(ZD201329007)
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风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后。本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮箱振动加速度信号进行时频分析得到机组的瞬时转速,然后进行阶比处理将等时间间隔信号序列重采样转换成等角度间隔信号序列,频域变换后选择一倍啮合频率和两倍啮合频率幅值较大值,计算调制间隔为转频的多频率点幅值累加和,再将与较大啮合频率处的幅值调制比率作为特征值表征齿轮箱的失效状态。恒速和变速风电机组齿轮箱振动数据分析结果都表明该特征值具有良好的故障与正常状态区分能力,且不同转速下该特征值具有稳定性。
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