风力发电系统的风机齿轮箱故障预测研究

风力发电系统的风机齿轮箱故障预测研究

雷双高

中国广核新能源控股有限公司广西分公司—灯山岭风电场

（中国广核新能源控股有限公司 工程事业部广西区域 广西壮族自治区 贵港市）

摘要：伴随我国的能源短缺层面问题日益加剧，致使我国对新能源相关产业重视度不断提升，在这一背景之下，风力发电事业现阶段呈良好发展态势。那么，为确保风力发电整个系统维持可靠稳定地运行状态，则对风机的齿轮箱有效实施故障预测较为重要。鉴于此，本文探究分析了风力发电系统的风机齿轮箱故障预测，以供参考。

关键词：风力发电系统；风机齿轮箱；故障预测

Research on fault prediction of wind power system

Lei shuang gao

Engineering pision of CGN New Energy Holding Co., LTD., Guigang City, Guangxi Zhuang Autonomous Region

Abstract: With the increasing problem of energy shortage in China, China has paid increasing attention to new energy related industries. Under this background, the wind power industry shows a good development trend at the present stage. Then, in order to ensure that the whole system of wind power generation maintains a reliable and stable operation state, it is more important to effectively implement the fault prediction for the gearbox of the fan. In view of this, this paper explores and analyzes the fault prediction of wind power system for reference.

Key words: wind power generation system; fan gearbox; fault prediction

前言：风机的齿轮箱，从属风力发电整个系统内部重要构成部分，直接关系着系统总体的运行安全可靠性。因而，对风力发电整个系统当中风机的齿轮箱相关故障预测开展综合分析，对尽可能地提早预测到异常故障，确保整个系统维持安全运行状态而言有着重要意义。

1.风力发电机组齿轮箱结构

1.1风力发电机组齿轮箱结构

主要包括齿轮箱箱体、齿轮传动部件、轴承及配套的润滑系统。传动部件包含行星架、输入轴、太阳轮、行星轮、内齿圈、中间轴和输出轴。根据动力传动方式的不同，齿轮箱的结构可分为定轴齿轮传动、行星齿轮传动，以及两者的组合传动形式3大类。其中齿轮箱的箱体为齿圈轴提供支撑，把叶轮的转动力传递给输出轴，承受着内部和外部多个载荷；齿轮箱内部包含3行星轮和两级定轴齿轮传动。

1.2风力发电机齿轮箱工作机理

叶轮在风的作用下转动，其轮毂转动带动齿轮箱的输入轴，进而带动行星架转动。行星与轮箱体上的内齿圈以及太阳轮啮合，在实现自转的同时又能实现公转，完成第一轮增速；然后太阳轮带动同轴大齿轮和中间轴上的小齿轮啮合转动，进而完成第二级增速；中间轴和输出轴的齿轮啮合转动形成第三级增速。通过三级增速，能以100的传动比带动发电机发电。

2.齿轮箱故障诊断机理

2.1振动系统的故障诊断

就整个风能齿轮箱而言，它是一个振动系统。该振动系统分为常规振动和次常规振动两种振动类型。对一般振动而言，齿轮箱故障和误差不会对其产生影响，但对非常规振动则必然产生影响。这个问题不仅仅是齿轮的故障函数，而是齿轮箱整体刚度问题。可见，正常状态的齿轮箱与故障状态的齿轮箱在振动方面有明显区别。两者振动的差异将在频谱上充分体现出来，不同的故障会引起齿轮箱振动频率、振动信号啮合频率等方面的差异。所以，根据这些参数，就能对齿轮箱的状况作出准确的判断。齿轮箱内不同齿轮发出的振动和噪声信号不同，从而提高了齿轮箱故障诊断的准确性，并可应用于时域分析、频域分析等信号处理技术进行故障诊断。需要指出的是，时域分析技术受环境因素的影响很大，波形也比较复杂，因此故障分析比较困难，而频域分析不会产生影响。

2.2振动幅值调制的故障诊断

风变齿轮箱的变幅会影响齿轮箱的幅值，因此有必要对其进行调整，以便通过调整幅度来诊断齿轮箱的故障。其中齿轮信号的分析是十分必要的。齿轮组转动时产生频率调制波频信号，齿轮啮合时为载频信号。具体地说，改变齿轮负荷，齿轮速度也会随之改变，其振动形式以FM表示。调频是在齿轮出现故障时产生的，调频结果显示在频谱上，即边频信号。立式齿轮发生故障，如早期磨损，是由于早期磨损和磨损而产生的相对于特征频率大小的故障，因此对特征频率的检测，可以清楚地判断齿轮副的实际状况，判断其是否正常工作，并确定故障原因和故障类型。

2.3振动频谱的故障振动

齿轮是一种振动系统，在传动过程中会产生振动频谱，通过对其进行分析，可以获得大量的振动信息。虽然齿轮箱故障与振动的影响关系非常复杂，但也有一定的规律可寻，其中最显著的规律是不同故障引起的齿轮振动频率不同，而且齿轮振动频率具有不同的振动特性，这些振动特性通过频谱表现得非常明显，并呈现出一定的谱线变化，但要从频谱上区分这种变化仍有一定的难度。该方法以齿轮箱在正常工作状态下的振动频谱为基准，对齿轮箱在正常工作状态下的实际频谱进行在线监测，通过两者的对比，对齿轮箱进行故障诊断和检测。

3.风机齿轮箱故障预测算法

3.1皮尔逊相关系数

在建立模型预测模型过程研究的研究中，特征变量样本的有效准确地选取问题又应当是作为最后一个环节比较值得重要去考虑研究的重要研究的环节，主要强调的一点是应该在从众过多地选择了的某几个有效特征变量样本中准确的选取出来其中最有效选取的就是某几个有效特征变量样本作为建立模型预测模型研究中问题的最主要可解释问题的变量一方面，特征变量样本如果被选取了的话太多的话则又很容易地造成了出现一而过的拟合问题的现象，另一方面，在模型样本数量又不是那么大很多的一般实际情况条件的条件下，选取每一个需要过多的选取量的特征变量样本以进行对模型参数的预测，不管这是从实际建模或者计算分析中存在的各种问题和复杂问题的复杂程度上来说还是在模型性能评价的多个角度上来讲它都是最可能不适宜用于预测结果的，因此对模型特征变量进行筛选所能最终取得的结果其好之与是坏也就会直接地间接关系影响到最终模型结果的实际可预测性能和效果。由于使用皮尔逊方法的相关系数算法具有收敛变得很快，可重复解释和性能很好等多方面的许多优良设计特点，能同时很好地和可很快而准确的筛选出那些具有与模型的期望收敛和预期输出的性能相关度小于过大值的特征变量来确定作为模型的输入型特征变量，因此我们推荐选择采用皮尔逊方法的相关系数方法用于对模型特征变量的进行筛选。

3.2支持向量回归

支持向量机学习系统（SVM）学习系统是由一个在基于统计的学习机器理论研究中的VC维理论的基础研究和基于结构风险的最小化原理框架的研究的基础研究上所逐渐地发展而成长起来得了的另一种学习机器，它是将根据最有限的样本信息来在学习模型的复杂性程度和学习能力水平之间所进行的寻求的一个最佳的折中过程中，以达到能够获得的更有良好学习效果的学习模型推广能力。而支持向量回归系统（SVR）则实际上应该是仅指用于直接在解决向量机回归问题方面研究的另外一种支持向量机，是指对现有的支持向量机结构方法的另一种综合和改进。在用于解决各种非线性系统问题方面，支持的向量线性回归向量机理论就是通过利用给定一个向量非线性系统映射函数来先将一线性样本空间直接映射回到某一较高维上的向量线性空间，然后再通过函数在此向量空间内部构造向量线性分类器函数或向量线性回归器函数。它的还包括简化和降低改善了求解计算求解问题时的求解系统的复杂化的程度，提高或改善了运算求解过程的计算求解的精度范围及计算求解问题收敛计算的速度，比较理想地适用于对那些有像大型海上风电机组等这些问题具有较复杂的非线性、高的计算系统复杂性度要求等这些重要物理特性要求时的求解计算系统。因此还可带选择性地用来支持用向量回归理论方法建立的齿轮箱油温度的预测模型。

4.结束语：

概而言之，对于风力发电机而言，齿轮箱一旦出现故障，就会对运行状态造成很大的影响，造成很大的损失，因此必须对齿轮箱故障进行有效的在线监测与诊断，以便尽早发现隐患，排除故障。在阐述了研究齿轮箱故障诊断的意义和价值的基础上，对齿轮箱故障诊断的原理进行了深入的探讨，并对常用的两种诊断技术进行了简单的介绍，希望能对风力发电机的故障及时准确地进行诊断，确保机组的稳定运行起到一定的作用。

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