风电机组齿轮箱早期故障预警方法研究

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风电机组齿轮箱早期故障预警方法研究术
孟玲霞，徐小力，蒋章雷，赵西伟
（１．北京理工大学机械与车辆学院摘北京１０００８１；２．北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京１００１９２）
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ａｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆｖａｒｉａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｇｅａｒｂｏｘｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｗｅａｒｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｔｕｄｙｏｎａｖａｒｉｅｔｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｅａｒｌｙｆａｕｈｗａｒｎｉｎｇｏｆｔｈｅｅｌｅｃｔｒｏｍｅｃｈａｎｉｃａｌｅｑｕｉｐｍｅｎｔｓｕｃｈａｓｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｔｈａｔｗｏｒｋｓｕｎｄｅｒｖａｒｉａｂｌｅ
（．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙＭｏｄｅｒｎ
Ｍｅｓｕｎｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｒｒｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＭｉｎｉｓｔｒｙｆｏＥｄｕｃａｔｉｏｎ），Ｂｅｊｉｉｎｇ，，ｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９２，Ｃｈｉｎａ）
要：为实现风力发电机组等变工况机电设备的早期故障预警，研发了变工况齿轮箱状态监测系统。在基于该系统的多种变
工况行星齿轮磨损实验研究基础上，提出了一种基于流形学习的早期故障预警方法。该方法首先研究采用完全总体经验模态
分解与改进快速独立成分分析盲源分离技术，有利于对复杂振动信号的滤波与盲源分离；然后研究改进了局部线性嵌入流形学习方法，基于时域、频域信息融合提取了早期故障敏感特征；最后应用一近邻分类器实现变工况齿轮箱早期故障预警。实验研
ｏｆｖａｉｒａｂｌｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｐｌａｎｅｔａｒｙｇｅａｒｓｉｎｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍ，ａｎｅｗｅａｒｌｙｆａｕｌｔｗａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍａｎｉｆｏｌｄｌｅａｒｎｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｌ ’ ｓｔｌｙ，
第３７卷
第１２期
仪器仪表学报
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａ１ｏｆＳｃｉｅｎｔｉｉｆｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
Ｖｏ１．３７Ｎｏ．１２
Ｄｅｃ．２０ｌ６
２０１６年１２月
Ｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｅａｒｌｙｆａｕｌｔｗａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｇｅａｒｂｏｘ
Байду номын сангаас
ＭｅｎｇＬｉｎｇｘｉａ一，ＸｕＸｉａｏｌｉ一，ＪｉａｎｇＺｈａｎｇｌｅｉ，ＺｈａｏＸｉｗｅｉ
究表明，该方法提高了早期故障预警准确率，能够应用于风电机组等变工况机电设备的安全保障及科学维护，具有广泛工程实
用前景。
关键词：变工况；风电机组齿轮箱；状态监测系统；早期故障预警
中图分类号：ＴＰ２７７ＴＨ１６５．３文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：４６０．９９
ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｂｌｉｎｄｓｏｕｒｃｅｓｅｐａｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｔｈａｔａｄｏｐｔｓＣＥＥＭＤ（ＣｏｍｐｌｅｔｅＥｎｓｅｍｂｌｅＥｍｐｉｉｒｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）ａｎｄＭＦＩＣＡ（ＭｏｄｉｉｆｅｄＦａｓｔＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）ｍｅｔｈｏｄｓ，ｗｈｉｃｈｉｓｂｅｎｅｉｆｃｉａｌｔｏｔｈｅｉｆｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｂｌｉｎｄｓｏｕｒｃｅｓｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｌｅｘｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓ．Ｔｈｅｎ，ＬＬＥ（ＬｏｃａｌｌｙＬｉｎｅａｒＥｍｂｅｄｄｉｎｇ）ｍａｎｉｆｏｌｄｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｓｔｕｄｉｅｄａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｅａｒｌｙｆａｕｈ