提高风电齿轮箱功率密度的方法

从齿轮接触疲劳强度出发,讨论了提高风电齿轮箱功率密度的几种途径。通过功率分流等形式可大大降低设计的计算载荷;通过优质材料选取、精密热处理控制、喷丸强化等齿面改性技术可有效提高齿轮的疲劳极限应力;采用齿根过渡曲线形貌优化、轮齿修形、齿面超精加工等齿廓改形技术也可明显提高齿轮的承载能力;通过减小最小安全系数或增大齿宽也可有效地减小中心距;通过行星架等零件的结构优化和行星齿轮传动的均载技术,可进一步提高齿轮箱的功率密度。     

基于动态性能分析的风电增速箱NW型行星齿轮综合修形方法

风电增速箱是风力发电系统的关键部件,其传动性能的优劣直接关系到风电系统能否可靠运行。NW型行星齿轮因其具有结构紧凑、承载能力及传递功率范围大等优点被应用于风电增速箱中,但NW型行星齿轮的齿面易发生载荷集中现象、传动误差较大,从而通常会使齿轮的使用寿命缩短并且使它们在风力发电机组中的广泛应用受到限制。齿轮修形常被用来改善齿轮传动性能,然而,传统修形技术尚无法有效地解决上述问题。为此,同时综合考虑了齿轮单位长度载荷以及传递误差对传动性能的影响,结合齿向修形和齿廓修形的优势,并基于接触斑点、啮合错位量等仿真分析结果,提出了一种兼顾降低传动误差与改善齿面集中载荷的齿轮综合修形方法。应用该方法对NW型行星齿轮内外啮合齿轮副分别进行修形,并对修形效果进行了仿真验证。分析结果表明,相比于未修形的状态,内外啮合齿轮副最大单位长度载荷分别降低了17.21%、24.16%;传动误差分别降低了22.64%、35.23%,可见综合修形同时改善了齿轮传动误差和齿面载荷分布,从而提高了风电增速箱中齿轮的传动性能和使用寿命,对风力发电的发展具有重要研究意义。     

兆瓦级风电齿轮箱齿轮微点蚀分析

兆瓦级风电齿轮箱由于运行环境恶劣且载荷工况复杂,齿轮普遍存在微点蚀现象,近年来越来越引起行业内重视。文章以国际微点蚀校核标准ISO/TR15144—1:2010为基础,对影响齿轮微点蚀的齿面粗糙度、变位系数、油温等几个主要因素进行分析,给出合理的推荐值,并开发微点蚀计算软件。结合具体兆瓦级风电齿轮箱设计,提出降低风电齿轮微点蚀风险的具体措施。     

风电齿轮箱传动系统的动力学建模

由于风速的随机性特点,使得风电齿轮箱长期处于较为复杂的变载荷作用下而产生振动,这些振动将会引起齿轮箱内部结构的损坏.为了更好地对齿轮箱进行动力学分析,将风电齿轮箱传动系统分解为三级齿轮传动,采用集中质量法,在直齿轮、斜齿轮和行星齿轮动力学模型的基础上,建立了整个齿轮箱传动系统的动力学模型;并在考虑齿轮啮合刚度、啮合阻尼、啮合误差、偏心量、弯扭耦合、自身重力以及支撑轴承等因素的共同作用下,利用拉格朗日方程推导了整个传动系统的动力学方程.为今后分析兆瓦级风电齿轮箱传动系统的固有特性、动态响应等动力学特性奠定了一定的基础.     

考虑制造误差的人字齿行星传动均载特性

以人字齿行星齿轮传动系统为研究对象,基于齿轮系统动力学理论和牛顿运动定律,考虑各构件制造偏心误差和齿廓误差、时变啮合刚度、轴承支承刚度以及陀螺效应等因素,运用集中参数法建立考虑人字齿轮实际结构特点的该型传动弯-扭-轴耦合动力学模型;通过计算在不同浮动方式下的系统均载系数,获得太阳轮偏心误差以及齿廓误差与系统均载系数关系曲线,进而分析在不同浮动方式下制造误差对人字齿行星传动均载特性的影响;同时对比分析在有太阳轮浮动和非浮动情况下,太阳轮的径向浮动能力。研究结果表明:制造误差和构件浮动对人字齿行星传动均载性能有显著的影响,构件浮动可以明显地改善系统均载特性,并且系统均载系数随制造误差的增加而增大;与非浮动情况相比,浮动太阳轮时太阳轮中心径向位移量明显较大,提高了太阳轮浮动能力。     

环境参数对风电齿轮箱传动系统疲劳损伤的影响

在风电机组全寿命周期内,长期风速概率分布会使风电齿轮箱传动系统动载荷出现随机特性,影响其疲劳损伤预估精度。笔者提出了一种考虑长期风速概率分布特征的风电齿轮箱传动系统疲劳损伤预估方法,通过建立大功率海上风电机组OpenFAST-SIMPACK联合仿真模型,计算不同平均风速与湍流强度组合工况下的风电齿轮箱传动系统齿轮短期疲劳损伤,进而采用代理模型技术重构“平均风速、湍流强度-短期疲劳损伤”映射关系,预测齿轮长期疲劳损伤。研究结果表明：风电齿轮箱传动系统低速级太阳轮容易发生接触疲劳失效;在额定风速以下,低速级太阳轮短期疲劳损伤与平均风速呈正相关,在额定风速附近,平均风速与湍流强度的随机特性均会增大其长期疲劳损伤不确定性,增大其疲劳失效风险。     

NW型大功率风电增速器行星传动均载性能研究

荷载分配不均是影响大功率风电增速器行星传动系统承载能力及稳定性的重要因素,因此改善均载性能是行星传动系统设计的重要研究内容.针对某NW型大功率风电增速器,采用随机风速下的输入转矩来模拟外部激励以使其更加贴近风电增速器的实际工况,依据集中质量法及牛顿第二定律建立了斜齿行星轮系动力学均载模型,从均载机构和行星传动结构角度研究了NW型行星轮系的均载特性;同时针对影响均载的系统参数进行灵敏度分析,给出系统参数对均载性能的动态灵敏度算法.研究结果可为通过有效参数优化选择改善均载性能提供参考依据.     

变载荷下风力发电机行星齿轮传动系统齿轮-轴承耦合动力学特性

根据风力发电机传动系统在随机风场中复杂变工况的工作特点,建立了最小二乘支持向量机风场随机风速模型,获得了由随机风速引起的时变风载荷。采用集中质量参数法建立了风力发电机行星齿轮传动系统中齿轮滚动轴承耦合动力学模型,考虑了风力发电机行星齿轮传动的变风载输入、齿轮时变啮合刚度和滚动轴承时变刚度等影响因素,对变风速下1.5 MW半直驱风力发电机行星齿轮传动系统的动力学特性进行了仿真计算分析,求得了变风速下行星齿轮传动系统的振动位移、各齿轮副的动态啮合力和非线性动态轴承力,为风力发电机传动系统的动态性能优化和可靠性设计奠定了基础。     

电动汽车两挡自动变速器噪声分析与优化

基于某款电动汽车两挡自动变速器,以齿面载荷分布和齿轮传递误差为优化目标,对比分析齿轮微观修形对电动汽车两挡自动变速器振动噪声的影响.建立电机转子-变速器刚柔耦合动力学模型,以变速器轴承处的振动加速度为激励,计算变速器在额定工况下的近声场辐射噪声云图和辐射声功率.结果表明,齿轮修形后变速器辐射噪声得到较好抑制,对指导变速器的优化和降低变速器的振动具有参考意义.     

4级行星齿轮箱振动噪声预估及修形效果分析

为研究修形前后多级行星齿轮箱在复杂激励作用下的振动噪声,以海洋平台升降齿轮箱为对象,建立了耦合4级行星轮系、轴承和箱体的齿轮箱有限元模型,分析了齿轮箱的振动模态;采用静动力接触有限元法求解了修形前后齿轮副的内部动态激励,在此基础上提出了考虑轮齿修形的齿轮箱振动噪声预估方法,利用模态叠加法分别计算了轮齿修形前后齿轮箱的振动响应,并采用声学边界元法对齿轮箱的辐射噪声进行预估。结果表明:修形后4级行星齿轮箱的振动噪声明显降低,对比振动噪声仿真与实测结果,两者吻合良好。     

考虑温度效应的风电增速箱动力学特性研究

针对风电增速齿轮箱温度异常现象,基于Block闪温理论与Hertz接触理论,提出一种考虑随机风载作用下齿面接触温度的计算方法.以该方法为理论基础,根据行星轮系耦合建模理论,建立风电增速齿轮箱动力学性能计算模型.模型不仅揭示了随机风载、齿面接触温度及齿廓热变形之间相互影响的函数关系,还展现了随机风载、齿面接触温度等非线性...     

5MW风机增速箱的效率优化

以MAAG型5 MW风力发电用增速箱为研究对象,根据无摩擦条件下的传动比和力矩分配公式,分析齿轮啮合损失、轴承损失和搅油损失,推导出有摩擦条件下的效率公式,并以此为依据在5 MW的输入功率下,分别对采用三行星轮、四行星轮、五行星轮及混合行星轮的结构形式进行了配齿。以增速箱效率为主优化目标,以重量为辅优化目标,进行了配齿优化。对优化后效率排在前列的行星轮结构,进行齿轮模数的计算,并根据强度条件进行了校核,提取了满足所有条件的最大效率的行星轮结构。使用Matlab软件在增速箱的总传动比不变的前提下,以效率最优为目标,对齿轮模数及效率进行了优化,并对优化后的结构进行了校核和检验。     

大功率风电增速器的多目标优化设计

针对风电增速器的动态性能优化问题,以某型号大功率风电增速器齿轮传动系统为研究对象,采用双参数威布尔分布函数作为随机风速来模拟随机风速下的外部激励,依据集中质量法及牛顿第二定律建立了两级行星一级平行轴的大功率风电增速器动力学模型,研究其传动系统的动力学特性。在此基础上,以传动系统体积最小和构件扭转振动加速度振动幅值最小为优化目标,以可靠性和强度等为约束条件进行多目标动态优化设计,优化结果表明:优化后的风电增速器齿轮传动系统不仅实现了轻量化,而且在保证系统可靠度的前提下动态性能也得到了有效改善,达到了减振降噪的目的。     

风电齿轮箱传动误差分析及振动噪声预估

针对一级行星两级平行轴风电齿轮传动系统,综合考虑齿轮时变啮合刚度、啮合阻尼、传递误差等因素,建立31个自由度的弯扭轴耦合集中参数动力学模型,采用变步长Runge-Kutta法对系统动力学微分方程进行求解,得出齿轮传动系统各级传动误差;借助软件建立风电齿轮箱刚柔耦合动力学模型,并导入传动误差,采用模态叠加法求得齿轮箱轴承支反力,并将其作为声振耦合模型的边界条件,采用声学有限元法对风电齿轮箱进行振动噪声预估,并与试验结果对比分析,两者吻合良好。     

变工况时频脊流形早期故障预警方法研究

针对风电机组齿轮箱工况复杂多变,提出了一种基于Gabor重排对数时频脊流形早期故障预警方法.该方法首先研究提取Gabor重排对数时频谱的脊线,构建早期故障高维特征向量;然后研究改进局部切空间流形学习方法,进行维数约简;最后采用K-近邻分类器,实现变工况风电机组齿轮箱的早期故障识别与预警.通过变转速、变载荷等多种工况的行星齿轮箱磨损试验与风电机组现场运行数据验证,结果表明该方法有效提高了复杂变工况风电机组齿轮箱早期故障预警准确率,可为其预知维护提供可靠依据.