基于非高斯性强度的风电齿轮箱故障特征提取

研究了风电机组齿轮箱的复杂振动信号并提取故障特征.由Gabor变换进行滤波和重构,抑制振动信号中的啮合频率及其谐波成分,对以边带成分、随机成分、固有频率成分为主的重构信号进行双谱分析,揭示齿轮正常状态与点蚀故障时振动信号的非高斯性差异,并提取到非高斯性强度特征值.结果表明:齿轮故障会引起振动信号中非高斯分布成分发生变化,由滤波信号提取到的非高斯性强度特征值对齿轮点蚀故障十分敏感,该计算方法较为便捷,具有一定的工程实用价值.

齿轮故障振动信号非高斯性特征趋势分析

以齿轮箱实测振动信号为对象,对齿轮点蚀故障发展过程深入研究。通过Gabor滤波仅保留振动信号的边带成分与随机成分;据双谱分析结果研究信号非线性、非高斯性变化,并提取非高斯性强度特征值;在故障趋势分析中利用"3σ准则"设定故障阈值。结果表明,非高斯性强度特征值对齿轮点蚀故障较敏感,可揭示故障发展变化趋势,有利于齿轮故障报警及寿命预测,对齿轮传动系统状态监测与故障诊断具有实际意义。

双谱估计结合EEMD的齿轮故障特征提取

以实测齿轮箱振动信号为分析对象,对锥齿轮系统进行故障特征提取。通过总体平均经验模态分解(EEMD)将采集到的振动信号进行分解,对比分析原始信号功率谱密度特性和各本征模态函数(IMF)频谱特性,抽取相关频带的IMF分量进行信号重构;对重构信号利用直接法进行双谱估计,计算重构信号的双谱熵和非高斯性强度并分析其随试验时间的变化趋势。结果表明,双谱熵和非高斯性强度可以有效反映齿轮运行实时状况,可作为故障诊断和趋势预测的故障特征值。