时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD⁃SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解(VMD)滤波,利用同步提取变换(SET)对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。

稀疏信号分解-分段拟合逼近及其无转速计阶比应用

针对传统无转速阶比存在低阶拟合阶次模糊和高阶拟合频率积分方程难求解的问题,提出了一种基于稀疏信号分解和分段拟合积分逼近的无转速计阶比方法。根据啮合频率的稀疏信号分解动态时间支撑区对瞬时转频分段,并进行低阶多项式拟合,采用积分逼近方法代替求解方程,确定等角度重采样时刻,准确实现无转速计下的阶比分析。仿真和实测信号试验结果表明:基于啮合频率动态时间支撑区对瞬时转频分段,既能保证各段内频率变化简单,又能使分段最少;在各分段内采用2阶多项式就能准确拟合,解决了单个多项式整体拟合精度不高、缺乏自适应性的问题;积分逼近求解等角度重采样时刻,不需要求解方程,有效解决了方程无解、无实数解影响阶比结果的问题;基于稀疏信号分解和分段拟合积分逼近的无转速计阶比方法,为无转速计条件下旋转机械变转速过程信号阶比分析提供了一种新的有效途径。

基于EEMD与HHT的无转速计阶比分析方法

为了更精确地检测双馈风力发电机组齿轮箱的故障,提出了一种改进的基于EEMD-HHT的无转速计阶比分析方法。采用EEMD方法对齿轮箱振动信号进行分解,并利用相关系数法提取敏感IMF分量,然后采用HHT法和Teager能量算子法联合对敏感IMF分量进行瞬时频率估计,利用瞬时频率拟合瞬时转速进而计算鉴相时标,将时域信号转换为角域信号进行故障分析。最后通过仿真信号分析以及工程实际应用证明了该方法在转速波动条件下具有良好的故障诊断效果。

基于振动信号的齿轮箱瞬时转速测量方法综述

为了克服传统编码器测速方案安装不便、成本高等问题,对基于振动加速度的旋转机械瞬时转速估计方法进行了综述。主要总结了当前6种主流的瞬时转速估计算法的基本原理,并通过工业齿轮箱不同工况下的转速测试,对这6种测速方法进行比较评价,分析了它们的优缺点和适用范围。结果表明,振动加速度信号间接蕴含了齿轮箱的转速信息,能够用来较为准确地估计齿轮箱的瞬时转速,这对于服役工况下齿轮箱的状态监测与控制具有重要意义。

基于STFT和FPO的旋转机械阶次分析

针对在无转速计下发动机转速难以估计的问题,采用短时傅里叶变换(short-time Fouriertransform,STFT)和快速路径优化(fast pathoptimization,FPO)相结合的方法对发动机进行转速估计,结合无转速计阶次分析方法对某客车变速箱底部振动信号进行分析。使用STFT分析振动信号,运用FPO算法从时频图中提取特征阶次所对应的瞬时频率值,计算得到发动机转速曲线,通过积分采样得到等角度间隔信号,最终得到阶次图。仿真分析和试验分析的结果表明:文中方法在提取时频图中相应的瞬时频率值有较高的精度和较好的抗噪性,能够在无转速计的情况下有效实现旋转机械振动信号的阶次分析。