变转速下的风力机行星齿轮箱故障诊断研究

由于风力发电机齿轮箱振动信号的非平稳性、传递路径复杂、系统噪声大和调制现象严重,常规的频谱分析方法难以识别齿轮箱的故障位置。针对以上问题,提出了一种基于同步提取(Sychroextracting Transform,SET)与沃德卡曼滤波相结合的风力机行星齿轮箱故障诊断研究方法(Combination of SET and vold-Kalman filter,SEV)。首先阐述了提出方法的原理和流程,通过基于SET的局部能量极大值法(Local energy maximum based on SET,LMS)对发电机轴承的振动信号进行转频提取,随后基于沃德卡曼滤波对瞬时频率进行精确提取,获得完整的相位信息。最后通过阶次分析获得风力发电机齿轮箱的详细故障位置信息。仿真和实验分析验证了提出方法的有效性。