循環(huán)譜在風(fēng)力發(fā)電增速齒輪箱試驗臺振動測試中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在機械設(shè)備中,屬旋轉(zhuǎn)機械運用的最為廣泛。由于它的結(jié)構(gòu)和運行特點的影響,所采集到的故障信號呈現(xiàn)非平穩(wěn)性特征,若采用傳統(tǒng)的基于平穩(wěn)信號的分析方法并不能有效提取出故障特征,但是其統(tǒng)計量如均值、相關(guān)函數(shù)隨時間做周期性或多周期性的變化,因此它滿足循環(huán)平穩(wěn)性,是非平穩(wěn)信號的特殊形式。本文針對某集團(tuán)公司風(fēng)力發(fā)電增速箱試驗臺工作時的噪聲來源進(jìn)行分析,選用循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和循環(huán)譜密度函數(shù)對其噪聲進(jìn)行診斷,并通過實測數(shù)據(jù)分析證明了循環(huán)譜更有助于提取齒輪箱的故

2、障信號,同時得出循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和循環(huán)譜密度函數(shù)在多故障源共存的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中可取得更好的效果。
   本文首先對循環(huán)平穩(wěn)理論在齒輪故障診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀、進(jìn)展以及發(fā)展趨勢進(jìn)行了較為全面的敘述。在簡要闡述循環(huán)譜的概念后,對仿真信號進(jìn)行循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和循環(huán)譜密度函數(shù)的計算,并找出其譜線的分布特點使計算簡化,從而為下一步的工程應(yīng)用打下良好的基礎(chǔ)。在對二階循環(huán)譜的解調(diào)、降噪性能進(jìn)行研究時,通過對比希爾伯特解調(diào)法證實了循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的調(diào)

3、頻和調(diào)幅能力。之后介紹了風(fēng)力發(fā)電齒輪箱試驗臺的結(jié)構(gòu)特點以及傳感器的位置分布,并對各旋轉(zhuǎn)機械的特征頻率進(jìn)行計算。接著通過循環(huán)自相關(guān)函數(shù)和循環(huán)譜密度函數(shù)對齒輪箱的實測數(shù)據(jù)進(jìn)行了故障特征的識別,找出噪聲源,與此同時也將頻譜分析、快速傅里葉變換、功率譜、倒頻譜、希爾伯特解調(diào)分析、小波包分解應(yīng)用在實測故障信號中,最終發(fā)現(xiàn)在多故障源共存時所提取的故障特征頻率形式單一,說服力不足。此外,還通過循環(huán)自相關(guān)函數(shù)得出由軸的剛度不足所引起的故障主要表現(xiàn)為調(diào)頻

4、信息,最后通過對高速軸的剛度校核(最大撓度和轉(zhuǎn)角)進(jìn)一步證實此試驗臺的不合理性,并給出可行性方案,解決了此試驗臺存在的問題。
   文章最后在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上給出了一種風(fēng)電齒輪箱的報警方法,即基于循環(huán)自相關(guān)函數(shù)的小波分析一概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法。該方法彌補了傳統(tǒng)固定報警線的不足,通過引入循環(huán)自相關(guān)函數(shù)使故障位置的確定更加精確,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)確定報警閾值,并隨著報警閾值的變化產(chǎn)生一條自適應(yīng)的報警線,從而更好地滿足工程實際需要。
 

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