风力发电机齿轮箱振动测试方法
风力发电机组的振动测试与诊断
风力发电机组的振动测试 与诊 断
风 力发 电机组 的振 动测试 与诊 断
张登峰， 郝 伟， 旺身 郝 （ 郑州大学振动工程研究所 ，郑州 ４ ００ ） ５ ０ １
【 要】 针对 目 ｊ 商 前国内风力发电机组故障诊断还处于初期阶段。 本文从风力发电机组齿轮箱和发电机轴承进
行振动测试 与诊断。通过实例表 明 ， 实施风力发 电机组的振动故 障诊 断是完全可行 的。 蝴 】 风【发 电机组 ；故障诊 断；振动测试 ； 力
素。机组发生故障可能主要有以下原因：一方面油温
基金项 目：国家 自 然科 学基 金资助项 目（ ６５０） 河南省杰 ５ ７２９； ０ 出人才创新基金资助项 Ｈ ０２０００） （６１０ ５０
依据当前风力发 电设备的现场工作状况 ，较容易
产生故障的部位常常是齿轮箱齿轮和发电机以及它们 前后轴承 ， 并考虑到现场 隋况及测试 的方便性 ，因此 ，
况下，诱发齿轮胶合 、齿面损伤和轴承失效 （ 内外圈 或滚珠损坏 ） 等故障的出现。另一方面，设计ｊ 存在 － 缺 陷 。这 主要 由于齿轮 的承载 能力 计算 一 般按 照 ＩＯ ３６进行。当无法从实际运行得到经验数据时 ， Ｓ ６３ 厂 家可能 选用 的应用 系数 为 １ ， ． 但实 际上 由于风 载荷 ３ 的不稳定性 ，使得设计与实际具有偏差 ，造成齿轮表 面 咬伤甚 至表 面载荷 过大 而疲劳 破坏 【。 如果 轴承选 择 不好 ， 会造成轴承损坏。这在一定程度上影响着功率 传递 ，产生噪音 ，严重影响机组正常运行。
【 文献标识码】 Ｂ 【 文章编号】 ０ ０３ ８（０ ２０ －０ ００ １ ０ —９ ３２ １） １ １—３ ０
Ｖ ｂ ａ ｉｎＴ ｓ ｎ ａ ｎ ｓｓｏ ｅＷ ｉ ｎ ｒ ｔ ｒ ｉ ｒ ｔｏ ｅｔａ ｄＤｉｇ ｏ ｉ ｆ ｈ ｎｄＧｅ ｅ ａ ｏ ｔ
风力发电机组异常振动测试与诊断分析
风力发电机组异常振动测试与诊断分析风能作为一种清洁能源，发展迅速。
由于风电机组通常在野外，环境条件恶劣，而且容易发生故障，因此维护保养需要耗费大量的人力物力。
我国在风机故障诊断方面开展了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
给出了各种状态监测方法和信息融合诊断技术。
这些研究大多基于数值计算和理论分析，并提出了各种控制措施。
但由于风电机组的复杂性和运行环境的多变性，在设计之初就要考虑风电机组的振动特性，进行优化设计，并进行相应的试验验证，以避免出现异常振动。
标签：风力发电机组;异常振动测试;诊断1研究概况某风力发电机组电机整体通过4个隔振器弹性安装在基座上，电机-隔振器-基座组成的电机系统与增速齿轮箱所在的塔筒基座通过8个螺栓纵向连接，该基座下部悬空，以齿轮箱安装基座面为基准呈悬臂梁状态。
箱体上布置三条横向加强筋，铁芯与横向加强筋通过4个点焊接刚性固定。
发电机工作方式为水冷，通过左侧面的进出水口循环，水箱安装在电机顶部的箱体上。
风力发电机运行转速范围为600rpm～1380rpm，正常并网发电转速为900rpm～1200rpm。
2振动特性2.1齿轮啮合频率啮合频率是两个齿轮转动一个节面角所需时间的倒数，可由式（1）确定。
（1）式中：n为主轴转速即风轮转速，rpm;z为齿数。
风电机组齿轮箱采用1级行星/2级平行轴传动结构，如图1所示。
第一级为行星轮系，行星齿轮架为输入端，内齿圈固定，太阳齿轮为输出端。
主要参数有：太阳齿轮齿数Z2、行星齿轮齿数Z3、内齿圈齿数Z4。
当一级行星轮系传动比为I1，内齿圈转速N4=0，太阳齿轮转速N2=I1·n，行星齿轮转速N3=n，即可计算出太阳轮、行星齿轮和内齿圈的啮合频率。
以此类推，容易得出中间轴及高速轴齿轮的啮合频率计算方法。
2.2轴承通过频率轴承的特征频率与自身尺寸有关，计算公式如下：内圈通过频率：外圈通过频率：滚动体特征频率：保持架固有频率：由公式及参数，便可求出理论轴承特征频率，在实际应用过程中发现，计算得出的理论特征频率与实际特征频率极其接近。
风力发电机组振动测试仪使用方法培训
正在测试
在测试结束后再次压下 “M/S”键，对数据进 行保存。 依次测量所有测量点至 工作完成。
测试的方向
测试时要保持水平、 垂直或平行。
振动标准
我们风力发电常使用 的为二类标准。
ISO2372 (10Hz--1000Hz)
转子不平衡
轴系不对中
正确对中 平行不对中 角度不对中 平行和角度不对中
风力发电机组振动测试仪使用方法培训 振动测试仪使用方法
振动测试仪外型
测试仪键盘构造
开机时轻点设备上最下开 关键一下。 关机时需要常压开关键四 秒。 ENTER为确认键 M/S为测试与储存键
系统屏幕内容
在建模后，选好建模内容，按 下ENTER进入选择测试界面。
测试界面
按下方向键右键可打开测 量点文件夹，在选择测量 内容后压下“M/S”进行 测量。
vel,
轴系不对中
time
2X 1X
3X
frequency
机械松动
5X
2X
4X
1X
3X
6X
velocity
0.5X
frequency
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
齿轮故障
正常齿轮
磨损齿轮 齿轮偏心 齿轮不对中
滑动轴承
滑动轴承或轴承座松动可能出现的频谱
滚动轴承
风力发电机组齿轮箱振动测试与分析
风力发电机组齿轮箱振动测试与分析齿轮箱做振动测试和分析，通过模式识别找到齿轮箱损坏时呈现的特性，为齿轮箱故障诊断提供依据。
我国风电场中安装的风力发电机组多为进口机组。
因为在恶劣环境下工作，其损坏率高达40%～50%。
随着清洁能源的普及，齿轮箱的故障诊断和预知维修已迫在眉睫。
本文就齿轮箱的故障诊断作一些探索性研究。
一、齿轮箱振动测试采用北京东方所开发的DASP(Data Acquisition and SignalProcessing)测振系统，对某风电场4#、5#机组齿轮箱的不同测点（图1）做振动测试和分析，4#机组刚进行过检修运行正常作为对照机组，5#机组噪声异常为待检机组，对两机组齿轮箱的振动信号对比分析，判断存在故障。
齿轮箱特征频率见表1。
表1 齿轮箱特征频率表Hz二、信号分析1.统计分析由统计表2、表3可看出，5#机组振动值明显偏大，尤其是5～10测点振动值基本上是4#机组相应测点的2倍以上。
表2 4#机组幅域统计表 m/s2表2 5#机组幅域统计表m/s25#机组概率分布及概率密度函数反映其时间序列分布范围较宽（图2），峭度系数（即四阶中心距）与4#机组的（图3）明显，同（若以4#机组为标准g=0，那么5#机组g=0），预示5#机组存在故障。
2.时域分析通过时域分析（图4、图5），发现5#机组齿轮箱振动信号有明显异常．幅值转大，且有明显的周期性，其频率约大20Hz。
3.频坷分析由图6可见，5#机组齿轮箱的频谱图既有调幅成分又有调频成分（调制频率对中心频率的幅值不对称）。
从5#机组功率谱密度函数（图7）可以看出，在频率177Hz、196Hz、531Hz及其倍频处幅值和4#机组（图8）相应测点相比成倍数增大。
而177Hz是高速轴转频的7倍频，196Hz、531 Hz是齿轮箱第II级、第I级的啮合频率，因而可判断故障出现在第II级、第Ⅲ级。
4.特殊分析在倒频谱（图9、图10）中可以看到，4#和5#机组的倒拼图中都有一个明显的频率为9.8Hz的尖峰，这个频率与中间轴的转频相同，说明中间轴的回转误差较大，是主要的调制源。
风力发电增速齿轮箱的动态特性和振动响应分析
风力发电增速齿轮箱的动态特性和振动响应分析引言：随着全球对可再生能源的需求增长以及环境保护意识的提高，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，越来越受到重视。
风力发电机组的核心部件之一是齿轮箱，它负责将风轮传递的力转化为发电机可以利用的电能。
齿轮箱的性能对风力发电机组的功率输出和寿命具有重要影响。
因此，了解风力发电增速齿轮箱的动态特性和振动响应分析，对于优化设计和提高可靠性至关重要。
1. 风力发电增速齿轮箱的动态特性分析风力发电增速齿轮箱是风力发电机组中一个关键的传动装置，其主要功能是将风轮转速提高到发电机工作转速。
为了确保高效的功率输出和稳定的运行，齿轮箱的动态特性需要被全面了解和分析。
主要的动态特性分析包括以下几个方面：1.1 齿轮传动特性分析齿轮传动是齿轮箱中传递力和扭矩的主要方式，了解齿轮传动的动态特性对于分析齿轮箱的性能至关重要。
通过建立齿轮传动系统的动力学模型，可以分析齿轮间的接触力、动力破坏等问题，以及齿轮箱在不同工况下的传递效率和能量损耗情况。
1.2 轴承特性分析轴承作为齿轮箱中支撑齿轮和传递力的关键部件，其性能对齿轮箱的工作稳定性和寿命具有重要影响。
轴承的动态特性包括刚度、阻尼和阻力等参数，通过分析轴承的动态性能，可以预测轴承在不同振动频率下的工作状态，为齿轮箱的优化设计和性能改进提供依据。
1.3 动力学模态分析齿轮箱的动力学模态分析可以揭示其固有的振动特性。
通过对齿轮箱进行模态分析，可以获得其固有频率、振型和振动模态。
这些信息对于了解齿轮箱的振动特性以及振动源的定位和控制具有重要意义。
同时，在齿轮箱设计和优化过程中，动力学模态分析也是一种常用的评估方法。
2. 风力发电增速齿轮箱的振动响应分析振动是齿轮箱故障的主要表现之一，对于风力发电增速齿轮箱的振动响应进行分析可以提前发现潜在的故障，确保机组的安全稳定运行。
主要的振动响应分析包括以下几个方面：2.1 振动传感器的安装振动传感器的正确安装对于测量和分析齿轮箱的振动响应至关重要。
风力发电场中风机齿轮箱故障检测方法研究
风力发电场中风机齿轮箱故障检测方法研究随着全球气候变化加剧，清洁能源的需求急剧增加。
风力发电作为其中的一种清洁能源形式，越来越受到人们的重视。
然而，风力发电场中，风机齿轮箱等设备的故障却时常发生，给风力发电的稳定运行带来了很大的隐患。
因此，风机齿轮箱的故障检测方法的研究变得愈发重要和紧迫。
一、国内外研究现状目前，针对风机齿轮箱故障检测方面，国内外已经有一些研究。
在国外，美国的风机齿轮箱故障检测技术已经比较成熟。
据相关机构公布的数据，90%以上的风机故障是由齿轮箱问题引起的。
因此，美国在这方面的研究广泛应用于实际生产中。
而在国内，虽然也有一些研究，但是相对来说还比较薄弱，需要加强研究和探索。
二、常用的故障检测方法目前，常用的故障检测方法主要有以下几种：1. 声音检测法声音检测法就是通过检测风机齿轮箱工作时产生的噪声来判断齿轮箱是否存在故障。
声音检测法简单易行，但是精度较低，受环境因素和人为干扰的影响比较大。
2. 振动检测法振动检测法是一种评估机器支撑结构稳定性的科学方法，也是一种常用的检测方法。
利用加速度计等设备测量风机齿轮箱所产生的振动特征，从而判断齿轮箱是否存在故障。
振动检测法的优点在于精度相对较高，但是对于那些早期故障的判断还有一定的难度。
3. 热成像检测法热成像检测法采用的是红外线热像仪，测量风机齿轮箱的表面温度分布情况，以此来判断齿轮箱是否存在故障。
热成像检测法的优点在于不会对齿轮箱内部进行破坏性的检测，且检测速度快，结果准确度也较高。
但是，这种方法的价格相对较高，一般只能用于大型风机的故障检测。
三、新兴的故障检测方法随着技术的不断发展，越来越多的新兴故障检测方法被应用到风机齿轮箱故障检测中。
1. 无损检测技术无损检测技术是当前比较火热的一种新兴故障检测技术，主要是通过利用红外热成像、振动信号分析以及声学检测等方法对风机齿轮箱进行非侵入式的检测。
这种方法的优点在于具有非侵入性和高精度的特点。
风电齿轮箱的振动原理及常见故障分析
目录摘要 (3)Abstract (4)第1章绪论 (5)1.1 课题研究的背景 (5)1.1.1 全球风电发展状况 (5)1.1.2 福建风电发展状况 (6)1.2 课题研究的目的及意义 (6)1.3 国内外研究现状 (7)1.3.1 国外研究动态 (8)1.3.2 国内研究动态 (8)1.4 本文的主要内容及架构 (9)1.5 本章小结 (10)第2章风电齿轮箱的振动原理及常见故障分析 (10)2.1 风电齿轮箱的基本结构和振动原理 (10)2.1.1 风电齿轮箱的主要结构组成 (10)2.1.2 风电齿轮箱的振动原理 (11)2.2 风电齿轮箱常见故障形式 (11)2.2.1 常见齿轮类故障分析 (12)2.2.2 常见轴承类故障分析 (13)2.3 风电齿轮箱振动信号特征分析 (14)2.3.1 齿轮箱振动信号的特征 (14)2.3.2 齿轮箱故障特征频率的计算 (16)2.4 本章小结 (19)第3章常用风电齿轮箱故障诊断方法 (20)3.1 时域分析法 (20)3.2 频域分析法 (1)3.2.1 频谱分析法 (21)3.2.2 倒频谱分析法 (22)3.2.3 Hilbert包络解调 (23)3.2.4 频谱细化分析 (24)3.2.5 小波包分析法 (25)3.4 本章小结 (27)第4章基于LabVIEW的风机齿轮箱故障诊断系统的设计 (27)4.1 开发系统LabVIEW简介 (27)4.2 风电齿轮箱故障诊断系统的设计要求及架构 (28)4.3 风电齿轮箱故障特征量提取系统的硬件搭建 (29)4.4离线故障诊断系统简介 (30)4.5系统初始化设置模块 (30)4.6时域特征提取模块 (31)4.7频域特征提取模块 (32)4.7.1 Hilbert包络解调分析 (32)4.7.2 功率谱分析 (33)4.7.3 倒频谱分析 (34)4.8特征频率的计算 (34)4.9风电齿轮箱故障实例分析 (35)4.10本章小结 (37)第5章结语与展望 (37)5.1 总结 (37)5.2 展望 (38)致谢 (38)参考文献 .................................................................................................................... 错误！未定义书签。
风力发电增速齿轮箱的振动信号处理和故障诊断算法
风力发电增速齿轮箱的振动信号处理和故障诊断算法引言随着风力发电行业的迅速发展，风力发电机组在电力产业中扮演着重要角色。
然而，由于工作环境恶劣且处于长期运行状态，风力发电机组的齿轮箱常常会出现故障。
通过对齿轮箱振动信号进行处理和故障诊断算法的开发，可以实现对风力发电机组的实时监测和准确的故障诊断，进一步提高风力发电机组的可靠性和可用性。
一、风力发电机组的齿轮箱振动信号处理风力发电机组的齿轮箱振动信号包含丰富的故障信息，如齿轮损伤、轴承故障等。
处理振动信号的主要目标是提取有用的故障特征信号，并降低其他噪声干扰。
1. 振动信号采集与预处理振动信号的采集是故障诊断的基础。
通过安装合适的振动传感器，可以实时监测风力发电机组的齿轮箱振动信号。
在采集信号之前，需要对信号进行预处理，如滤波去除高频噪声、降采样等，以提高信号的质量和信噪比。
2. 振动信号的时频分析时频分析可以将振动信号从时域转化为频域，提供更多关于故障特征的信息。
常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。
通过对振动信号进行时频分析，可以得到故障频率、能量分布等特征。
3. 特征提取与选择从时频分析的结果中提取和选择适合故障诊断的特征。
常见的特征包括频谱特征、统计特征、时域特征等。
特征提取的目的是将原始信号映射到一个低维空间，保留关键信息，并减少噪声和冗余信息的影响。
二、风力发电机组齿轮箱的故障诊断算法基于振动信号处理的齿轮箱故障诊断算法可以实现对风力发电机组的实时监测和故障诊断，及时发现和预测潜在故障。
1. 基于模式识别的故障诊断算法模式识别技术在故障诊断领域有着广泛应用。
通过构建合适的特征向量和分类模型，可以对齿轮箱振动信号进行分类识别，判断是否存在故障。
常用的模式识别算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
2. 基于机器学习的故障诊断算法机器学习算法可以通过学习振动信号的模式和规律，实现自动化的故障诊断。
常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、深度学习等。
风电齿轮箱测试国标
风电齿轮箱测试国标风电齿轮箱测试国标风电齿轮箱，作为风电机组的核心部件之一，其运行状态直接影响着整个风电机组的性能和寿命。
由于其工作环境的复杂性，以及其运行时受到的振动、冲击等多种因素的影响，以往使用的国内外标准已经不能够完全满足实际要求。
为此，中国在2019年发布了《风电齿轮箱振动、噪声、温升、油液等测试规范》，即风电齿轮箱测试国标，经过多次论证和更新，已成为风电齿轮箱测试的标准之一。
该标准规定了风电齿轮箱的测试方法和要求。
其中，振动测试是风电齿轮箱测试的重中之重。
该标准规定，在测试的各个频段内，各个测点的振动参数的上限和下限，以及其测量和分析时间，以确保能够充分反映出齿轮箱的振动情况。
同时，该标准还规范了齿轮箱的噪声测试、油液测试和温升测试等参数的测试方法。
在这些参数的测试中，必须严格按照标准规定的测试流程和测试设备进行测试，从而确保测试的准确性和可靠性。
在运行状态下，风电齿轮箱还受到风速、温度、湿度、气压等因素的影响，因此在测试前还需先对拟测试风电齿轮箱所在的区域环境进行监测和测试。
这是风电齿轮箱测试流程的一个非常重要的环节。
只有通过对环境因素的测试和分析，才能够准确地评估和分析风电齿轮箱的运行状态和整体性能。
风电齿轮箱测试国标的制定和实施，为风电齿轮箱的安全使用、运行维护和更新换代提供了坚实的技术依据。
该标准的出台，有助于落实可再生能源的可持续发展理念，为保障我国能源安全做出贡献。
总之，风电齿轮箱测试国标的制定和实施，对于提高风电机组的运行效率和可靠性，保障风电行业的可持续发展至关重要。
各相关企业和机构应该高度重视该标准，按照其要求，将其纳入到自身的技术规范和质量管理中，从而不断提升产品的品质和竞争力。
同时，还需要进一步完善和优化该标准，以适应未来风电行业的发展需求。
风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法
风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法随着对可再生能源的需求增加，风力发电正逐渐成为人们关注的热点。
而风力发电机组中的齿轮箱作为关键部件，对于风力发电机组的性能和可靠性具有重要作用。
因此，对风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法进行研究具有重要意义。
一、齿轮箱故障诊断方法1. 振动信号分析法振动信号分析法是一种常用的齿轮箱故障诊断方法。
通过对齿轮箱的振动信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。
常用的振动参数有振动加速度、振动速度和振动位移等。
通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否发生故障，并确定故障类型。
2. 声波信号分析法声波信号分析法是一种通过分析齿轮箱中的声波信号来判断故障的方法。
由于齿轮箱故障会产生特定的声波信号，通过对这些信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。
常用的声波参数有声压级、声功率级和声能级等。
通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否存在故障，并确定故障类型。
3. 温度信号分析法温度信号分析法是一种通过分析齿轮箱中的温度信号来判断故障的方法。
由于齿轮箱故障会导致温度的变化，通过对温度信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。
常用的温度参数有温度变化率、最大温度和平均温度等。
通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否存在故障，并确定故障类型。
二、齿轮箱健康监测方法1. 振动数据采集与分析方法对于齿轮箱的健康监测，振动数据的采集与分析是非常重要的。
通过在齿轮箱中设置振动传感器，采集振动数据，并对这些数据进行分析，可以判断齿轮箱的健康状态。
常用的分析方法有时域分析、频域分析和小波分析等。
通过对振动数据的分析，可以判断齿轮箱是否存在故障，并进行健康评估。
2. 油液分析方法齿轮箱中的油液包含了大量的信息，通过对油液的分析，可以判断齿轮箱的健康状态。
常用的油液分析指标有油温、循环流量和油液粘度等。
通过对这些指标的变化情况进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障，并进行健康评估。
风力发电增速齿轮箱的动态性能测试与分析方法研究
风力发电增速齿轮箱的动态性能测试与分析方法研究随着可再生能源在当今能源领域的重要性不断增加，风力发电作为一种可再生和清洁能源的重要来源，受到了广泛的关注。
而在风力发电机组中，齿轮箱作为其核心组成部分之一，承担着将风轮的旋转运动转换为发电机高速旋转运动的重要角色。
因此，对齿轮箱的性能进行动态测试和分析，以确保其工作性能和可靠性显得尤为重要。
动态性能测试是通过对风力发电增速齿轮箱进行负载试验来实现的。
该试验主要包括对齿轮箱的承载能力、转矩传递能力、振动噪声以及温度等方面进行测量和评估。
以下介绍一些常用的动态性能测试方法。
首先，对于齿轮箱的承载能力测试，可以通过将不同的负载施加在齿轮箱上，并记录下各项参数的变化来评估其受力情况。
例如，可以通过在不同转速下施加不同负载，并监测齿轮箱的传动效率、转矩以及温度等参数来判断其承载能力的变化情况。
其次，对于齿轮箱的转矩传递能力测试，可以利用专门设计的扭矩传感器来实时监测齿轮箱的转矩输出情况。
通过在不同负载和转速条件下进行测试，可以得到转矩输出与输入之间的转差系数，以评估齿轮箱的转矩传递能力的稳定性和可靠性。
另外，振动噪声测试是评估齿轮箱动态性能的重要指标之一。
利用加速度传感器和振动分析仪等设备，可以对齿轮箱进行振动测量，获取其振动参数，并通过对比设计规范来判断其振动性能是否符合要求。
振动测试能够帮助发现齿轮箱中的故障现象，为其后续的维修和保养工作提供参考依据。
最后，温度测试也是齿轮箱动态性能测试中的一项关键内容。
风力发电机组在运行中会产生大量的热能，而齿轮箱由于传动效率和转速等因素的影响，往往会遭受较高的温度。
因此，对齿轮箱的温度进行实时监测非常重要。
通过安装温度传感器并记录下不同工况下的数据，可以帮助判断齿轮箱的散热效果以及温度稳定性，从而为其设计和使用提供依据。
总的来说，风力发电增速齿轮箱的动态性能测试与分析方法研究是保障整个风力发电系统正常运行的重要环节。
风力发电机组齿轮箱振动测试及分析
中间轴转速 n1 = n 5 ， 小齿轮转速 n 7 = I3· n1 ， 高速 级啮合频率均为： n z f z3 = 7 7 60 高速轴转动频率为： n f r7 = 7 60
1 037.71 31.73 72.79 314.08
1 867.89 57.11 131.02 565.34
（7）
一台机组的不同测点处， 测得振动信号包含的机 （8） 组故障信息基本相同。由于篇幅有限， 这里仅列 出 F-10 机组中间轴垂直测点及 F-16 机组输入轴 水平测点的时频域分析结果。 F-10 机组齿轮箱中间轴振动时域波采集的加 速度信号前 10 s 出现异常， 与后面 50 s 的振动波形 相差很大， 可能是电磁干扰的影响。因此， 剔除前 10 s 的数据， 做进一步分析。 F-10 机组中间轴垂 直 振 动 信 号 0~2 000 Hz 范 围 内 的 速 度 谱 出 现 峰 值， 如表 3 所示。
输入轴
内齿圈
z2
z4 z6
太阳轮轴
z7
太阳轮
高速轴
输出轴
行星轮
z3
z5
中间轴
z1
图 1 G58-850 风力发电机组齿轮箱结构图
是固定的， 太阳轮是输出端。主要参数有 ： 太阳轮 齿数 z 2 ， 行星轮齿数 z3 ， 内齿圈齿数 z 4 。
n 4 =0， 太阳轮转速 n 2 = I1·n ， 行星轮公转速度 n3 =
设第二级中间级传动比为 I 2 ， 大齿轮转速为太
专题研究 中间轴转动频率为： n f r5 = 5 60 2.3 第三级高速级定轴传动 小齿轮齿数 z 7 。 z1 ，
东北水利水电
2017 年第 12 期
表 2 齿轮箱振动特征频率
齿轮箱风机测振仪的参数介绍
齿轮箱风机测振仪的参数介绍齿轮箱是风力发电机中最重要的组成部分之一，同时也是最容易出现故障的组件之一。
为了监测和诊断齿轮箱的健康状况，我们需要使用测振仪来测量齿轮箱的振动数据。
这个文档将会介绍齿轮箱风机测振仪的主要参数。
什么是齿轮箱风机测振仪？齿轮箱风机测振仪是一种能够检测风力发电机齿轮箱运行状况的设备，它可用于检测各种类型的机械振动和声音。
通过测量机械振动和声音的变化，我们可以了解齿轮箱在运转中的状态，从而提早发现故障。
主要参数1. 振动速度振动速度是指齿轮箱振动时某一点固有的振动速度大小。
测量振动速度时，需要指定一个测量点。
振动速度可以通过测振仪内置的传感器实时测量，其单位为mm/s。
2. 加速度加速度是指齿轮箱振动时某一点固有的加速度大小。
测量加速度时同样需要指定一个测量点。
加速度可以通过测振仪内置的加速度传感器实时测量，其单位为g。
3. 位移位移是指物体在振动时位置的变化。
位移是引起振动的主要因素之一，因此在测量时也比较重要。
位移可以通过测振仪内置的传感器实时测量，其单位为mm。
4. 频率频率是指齿轮箱振动的速度，即振动的快慢。
频率的单位是赫兹（Hz），通常用于描述振动的周期性。
5. 相位相位是指两条振动波之间的差异。
在测量齿轮箱振动时，通常会测量两个振动信号，因此需要考虑相位信息。
6. 峰值峰值是指振动波的最大值，是振动参数中最重要的一个。
它可以通过测振仪测量，单位通常为m/s2或g。
结论齿轮箱风机测振仪是一种非常重要的设备，可以提高风力发电机的工作效率，降低因故障造成的损失。
在选择测振仪时，需要考虑以上参数，以便测量出更准确的数据，提早发现齿轮箱故障并及时处理。
海上风力发电用齿轮箱的故障检测与诊断方法
海上风力发电用齿轮箱的故障检测与诊断方法随着全球对可再生能源的需求增加，海上风力发电正成为一种越来越受关注的发电方式。
然而，海上环境条件的恶劣和齿轮箱作为风力发电机的关键部件之一，经常容易出现故障。
因此，开发有效的齿轮箱故障检测与诊断方法对于维护海上风力发电的可靠性和经济性非常重要。
故障检测与诊断方法是通过对齿轮箱的运行状态进行实时监测，以及对可能存在的故障进行诊断和判断，从而及时采取措施进行维修或更换。
目前，存在许多有效的齿轮箱故障检测与诊断方法，下面将介绍几种常用的方法。
首先，振动分析是一种非常常见也非常有效的故障检测与诊断方法。
通过分析齿轮箱的振动特征和频谱图，可以判断齿轮箱是否存在故障。
例如，当齿轮箱齿轮出现断裂或磨损时，会产生特定的频谱峰值，通过振动分析可以准确地诊断故障类型和位置。
此外，振动分析还可以确定故障的严重程度，从而及时采取措施进行修复。
其次，声学发射技术也是一种常用的齿轮箱故障检测与诊断方法。
声学发射是指将材料的机械能转换为声波信号的过程。
当齿轮箱出现故障时，会产生特定的声波信号，通过检测和分析这些信号可以判断故障的类型和位置。
声学发射技术具有非侵入性、实时性和准确性等优点，已被广泛应用于齿轮箱故障的监测与诊断。
另外，热红外成像技术也是一种常用的非接触式故障检测与诊断方法。
该技术通过检测齿轮箱的温度分布情况，可以判断齿轮箱是否存在过载、摩擦和润滑不良等故障。
热红外成像技术具有高分辨率、实时性和全面性等优点，可以帮助维护人员更加准确地判断齿轮箱的健康状态，并及时采取相应措施。
此外，还有基于机器学习的故障检测与诊断方法，该方法利用大数据和人工智能技术，通过建立故障模型和分类器，可以实现对齿轮箱故障的准确诊断。
例如，可以利用监督学习算法对已知故障的齿轮箱数据进行训练，建立故障分类模型，然后对未知数据进行分类，从而诊断故障类型和位置。
机器学习方法具有较高的准确性和实时性，可以提高故障检测与诊断的效率和精度。
风力发电机传动链振动测试技术方案
风力发电机传动链振动测试技术方案下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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风电齿轮箱动态响应分析及实验测量
{}
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（ 5）
2012 年 4 月
石万凯，等： 风电齿轮箱动态响应分析及实验测量
65
令u = · u =
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， 将式（ 5 ） 写成：
多自由度三级齿轮传动的扭转振动模型的动态特性 ；
［4 ］ 2003 年， 李润方等 运用有限元法建立了齿轮箱 （ 包
括齿轮、 轴及箱体） 的完整动力学模型， 计算了模型在 内部动态激励作用下的振动响应， 并对齿轮箱进行了 实验研究。 文中建立了 1． 5 MW 风电齿轮箱动力学模型， 求 解了传动系统的振动特性， 在此基础上计算了齿轮箱 在轮齿动态啮合力作用下的振动响应， 同时采用试验 的方法测量了齿轮箱的动态特性， 并与模型计算结果 进行对比， 验证了模型的正确性。
摘要： 运用达朗伯原理建立了风电齿轮箱传动系统的纯扭转集中参数动力学模型， 箱体模型采用有限元法建立， 通 计 过作用在箱体支撑孔上的轴承力建立了齿轮箱动力学模型 。采用龙格 － 库塔法求解了传动系统的轮齿动态啮合力， 算了箱体在动态啮合力作用下的振动响应 。同时对齿轮箱进行了实验测量， 并把测量得到的齿轮箱振动响应数据和模 验证了模型的正确性。通过这些分析， 为风电齿轮箱动态设计中减少振动噪声 、 提高承载能 型计算的结果进行了对比， 力与可靠性奠定了基础 。 关键词： 风力发电机； 齿轮传动系统； 动力学模型； 动态响应； 实验测量 中图分类号： TH113． 1 文献标识码： A 文章编号： 1001 － 2354 （ 2012 ） 04 － 0063 － 06
齿轮箱振动简易诊断的方法
齿轮箱振动简易诊断的方法由于齿轮箱结构复杂，频率成分多，齿轮箱简易振动诊断方法一般应具备时域分析和频谱分析两种测试处理和分析手段，并在长期定时定点检测的基础上进行。
齿轮箱简易诊断方法一般由振动测试参数和简易诊断仪器选择、结构分析、测点选择、测试时间间隔选择、建立特征参数档案、判断标准选择和制定、定时或调整时间间隔进行振动测试、趋势分析、仪器定期标定九个部分组成。
齿轮箱简易诊断一般以箱体振动速度的测量作为首要选择的参数，振动速度的均方根值就是振动烈度，是检测中的重要指标，可配置手持式振动仪进行测试，也可以配置传感器为振动加速度的手持式振动仪进行测试，但测试效果不如采用振动速度传感器好。
因齿轮箱结构复杂，传递途径多，所以有条件的情况下可以采用对振动速度或加速度进行频谱分析作为检测参数，配置带简易频谱分析的数据采集器和相应的离线振动分析软件系统进行分析。
数据采集器可以代替便携式测振仪进行定期巡检，又具有简易频谱分析的功能，是齿轮箱故障诊断较好的简易诊断仪器。
振动烈度：必备，测量振动速度的均方根值，配置手持式振动仪进行测试。
根据相应的判别标准制定相应的警告界限值和故障界限值。
振动速度或加速度的频谱分析：有条件的情况下选配，测量振动速度或加速度的幅值谱，配置带简易频谱分析和检测的数据采集器和相应的离线振动分析软件系统进行测试分析。
根据相应的判别标准和特征频率等制定相应的频谱窄带警告界限值和故障界限值。
首先要对齿轮箱的结构进行认真细致的分析，重点是分析轴承座的部位，并分析哪些轴和齿轮是高速重载，以帮助确定测点的布置；分析电动机的转速和各传动链齿轮的齿数、传动比，以帮助确定各轴的转频、啮合频率；分析各轴承座等滚动轴承的型号，以帮助确定各滚动轴承的通过频率。
轴承座附近是天然的最佳测点。
齿轮箱中轴或轴承发生故障，其振动信号经过齿轮、轴和轴承传递到轴承座，再通过箱体传递到测点位置，振动信号在传递过程中幅值要衰减，高频成分幅值衰减比低频成分快得多。
风力发电机齿轮箱试验要求
风力发电机齿轮箱试验要求1、试车前先手动，确认无卡死现象后再正式启动。
2、按额定转速的30％、50％、80％各运行10分钟，观看无专门情形后再启动至额定转速。
3、在额定转速下运行2小时，试车过程中，每隔20分钟测量下列数据并作记录：油温、轴承温度、振动、噪音。
4、在110％额定转速下运行5分钟。
5、在额定转速下，反方向运行30分钟。
6、要求达到：a、各联接件、紧固件不松动。
b、各密封处、结合处不渗油。
c、运行平稳，无专门冲击声和杂音，噪声声压级符合要求。
d、润滑充分，温升正常。
7、典型空载试车装置：（见图一）四、负载试验：1、加载步骤：在转速1下试车20分钟，然后升至额定转速，每级负载均需达到热平稳。
2、过载试验：正常加载试验终止后，要求进行110％超负载试验并运行30分钟。
3、负载试车过程中，运转正常后，每隔20分钟测量下列数据并记录：油温、轴承温度、振动、噪音、扭矩。
4、注意在加载过程中，如有专门应赶忙停车排除故障后重新试车。
5、试验后将齿轮箱内油放出，并冲洗洁净，更换过滤元件。
6、要求达到：a、各联接件、紧固件不松动。
b、各密封处、结合处不渗油。
c、齿面无损害。
d、油温、温升正常。
e、机件无损害。
8、典型加载试验装置（见：图二、图三）：图二：典型加载试验装置1．电机2．试验台齿轮箱I 3．陪试齿轮箱4．连接轴5．传动轴6．风电齿轮箱7．试验台齿轮箱II五、批量生产试验要求：批量生产时，每台空载试验照样进行，负载试验至少加载至50％额定功率。
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风力发电机组齿轮箱振动测试与分析
唐新安谢志明王哲吴金强
摘要对齿轮箱做振动测试和分析，通过模式识别找到齿轮箱损坏时呈现的特性，为齿轮箱故障诊断提供依据。
关键词风力发电机组齿轮箱振动分析故障诊断
中图分类号 TH113. 21 文献标识码 A
我国风电场中安装的风力发电机组多为进口机组。
因为在恶劣环境下工作，其损坏率高达40%～50%。
随着清洁能源的普及，齿轮箱的故障诊断和预知维修已迫在眉睫。
本文就齿轮箱的故障诊断作一些探索性研究。
一、齿轮箱振动测试
采用北京东方所开发的DASP(Data Acquisition and SignalProcessing)测振系统，对某风电场4#、5#机组齿轮箱的不同测点（图1）做振动测试和分析，4#机组刚进行过检修运行正常作为对照机组，5#机组噪声异常为待检机组，对两机组齿轮箱的振动信号对比分析，判断存在故障。
齿轮箱特征频率见表1。
表1 齿轮箱特征频率表 Hz
二、信号分析
1.统计分析
由统计表2、表3可看出，5#机组振动值明显偏大，尤其是5～10测点振动值基本上是4#机组相应测点的2倍以上。
表2 4#机组幅域统计表 m/s2
表2 5#机组幅域统计表 m/s2
5#机组概率分布及概率密度函数反映其时间序列分布范围较宽（图2），峭度系数（即四阶中心距）与4#机组的（图3）明显，同（若以4#机组为标准g=0，那么5#机组g=0），预示5#机组存在古障。
2.时域分析
通过时域分析（图4、图5），发现5#机组齿轮箱振动信号有明显异常．幅值转大，且
有明显的周期性，其频率约大20Hz 。
3.频坷分析
由图6可见，5#机组齿轮箱的频谱图既有调幅成分又有调频成分（调制频率对中心频率
的幅值不对称）。
从5#机组功率谱密度函数（图7）可以看出，在频率177Hz、196Hz、531Hz及其倍频处幅值和4#机组（图8）相应测点相比成倍数增大。
而177Hz是高速轴转频的7倍频，196Hz、531 Hz是齿轮箱第II级、第I级的啮合频率，因而可判断故障出现在第II级、第Ⅲ级。
4.特殊分析
在倒频谱（图9、图10）中可以看到，4#和5#机组的倒拼图中都有一个明显的频率为9.8Hz 的尖峰，这个频率与中间轴的转频相同，说明中间轴的回转误差较大，是主要的调制源。
对比包络解调谱（图11、图12）可以看出，5#机组19.5Hz、39.1Hz和58.6Hz（中间轴转频的2倍频、4倍频和6倍频）就是调制的频率，说明中间轴发生了故障。
从图13、图14可以看到，齿轮箱的频谱以第II级、第Ⅲ级齿轮啮合频率（196Hz、531Hz）及其倍频为中心频率，以中间轴的转频及其倍频为调制频率形成上下边频带。
据以上分析，可以确定该齿轮箱的第II级和第Ⅲ级轴、齿轮、轴承存在缺陷，拆检结
果与诊断结果相符。
三、结论
1.拆检结果证明，用上述方法可以快速、准确地判断出待检齿轮箱是否存在故障以及故障所在。
2.风力发电机组工作环境十分恶劣，输入载荷变化频繁，故障率非常高，维修困难。
建议加强机组安全保护方面的设计（如加装机组状态监测系统等）。
3.风力发电机组由于结构复杂，转速变化频繁，故障类型多，有必要采用多种手段（如噪声测试、油液分析等）进行综合精密故障诊断。
参考文献
1 易良集一简易振动诊断现场实用技术．北京：机械工业出版社，2003
2 钟秉林，黄仁．机械故障诊断学．北京：机械工业出版社，1997
3 丁康，李魏华，朱小勇．齿轮及齿轮箱故障诊断实用技术．北京：机械工业出版社，2005
4 张来斌，王朝晖，张喜延，樊建春．机械设备故障诊断技术及方法．北京：石油工业出版社，2000
5 徐敏，黄昭毅设备故障诊断手册．西安：西安交通大学出版社，1998。