基于实测数据的风电齿轮箱输入转矩计算公式修正

风电齿轮箱是风电机组中的关键部件和失效率较高的部件之一.为准确描述风电齿轮箱的输入转矩,针对目前被广泛应用的风电齿轮箱输入转矩计算方法的不足,以1.5 MW风电齿轮箱为例,通过对风电场实测数据进行统计分析,得到风电齿轮箱实际输入转矩.将其与理论计算方法得到的输入转矩相对比,提出修正系数,并分析修正系数和风速之间的关系,从而对被广泛应用的理论输入转矩计算公式进行修正.经过修正得到的风电齿轮箱输入转矩计算公式能更准确地描述风电齿轮箱的实际运行工况.     

基于无故障数据的风电机组齿轮箱可靠度预测

以1.5 MW国产风电机组齿轮箱为研究对象,基于风电齿轮箱的无故障数据,在威布尔分布场合下,应用Bayes方法和最优置信限法对其进行可靠性分析.在配分布曲线的思想下,应用Bayes方法结合加权最小二乘法建立风电齿轮箱可靠度模型;引入保守估计的经典估计方法,结合Bayes方法得出的结论,给出风电齿轮箱寿命分布函数形状参数的估计范围,将此范围应用于最优置信限法,求出风电齿轮箱可靠度在置信水平为1-α下的最优置信下限,并验证此估计范围的合理性;最后分别应用Bayes方法和最优置信限法对风电机组齿轮箱可靠度进行预测,得出此型号风电齿轮箱无故障运行9a的可靠度约为45%,运行10a的可靠度约为30%.     

风电齿轮箱箱体热结构特性探析

风电齿轮箱的热损失会对系统的润滑和冷却有影响,也会影响到齿轮箱内部结构件的正常工作,还会对传动效果和动力性能产生影响。尤其对于风电齿轮箱的高速传动级,热损失急剧增大,使齿轮箱在热和机械方面面临很多问题。本文对风电齿轮箱箱体的热结构特性进行了探讨。     

风电齿轮箱太阳轮的动态可靠度分析

以1.5MW水平轴风电齿轮箱的太阳轮为研究对象,基于随机载荷作用下的机械零部件动态可靠性模型,对风电齿轮箱太阳轮的可靠度和失效率进行分析与计算,给出风电齿轮箱太阳轮可靠度和失效率随时间变化的曲线,得到齿轮箱太阳轮可靠度和失效率随时间的变化规律.分析结果表明,风电齿轮箱太阳轮的可靠度随时间逐渐降低,失效率随时间逐渐减小,失效率曲线具有"浴盆"曲线中早期失效的特征.该分析结果验证了机械零部件动态可靠性模型的可行性和实用性,对风电齿轮箱零部件试验时间和可靠性寿命的确定具有一定的指导意义.     

风电机组增速箱制造技术研究与进展

增速齿轮箱作为风力发电设备的核心部件,其制造质量是保证机组整体性能的关键。风电机组增速箱制造是一个涉及多学科的综合性技术,应充分利用现有技术条件,深入研究工艺基础理论,完善工艺控制方法,促进新技术、新工艺、新材料的应用,真正实现数字化精益制造。文章针对风电机组增速箱结构特点和使用工况,结合工程生产实践,总结风电齿轮箱的工艺技术要求和特点;分析风电齿轮箱齿轮、箱体及行星架等关键零部件的制造技术现状及存在的问题,提出提高加工效率和控制热处理变形的措施,最后介绍风电齿轮箱测试技术。文章对指导风电增速箱制造具有一定工程应用价值。     

基于PSO优化MK-TWSVM的风机齿轮箱故障诊断

为了提高风电机组齿轮箱故障诊断的准确率,提出一种基于粒子群算法优化混合核孪生支持向量机的风电机组齿轮箱故障诊断方法.首先,在传统支持向量机的基础上引入孪生支持向量机,提高算法运算速度;其次,提出一种新的混合核函数取代传统支持向量机中的单一核函数,并选用粒子群算法对上述核函数的参数进行寻优;最后,搭建风电机组齿轮箱试验平台,采集具体的齿轮箱故障试验数据进行验证.试验结果表明,对比其他方法,本文所提出方法在诊断风电机组齿轮箱故障方面具有更高的识别准确率,因此具有较强的实用性.     

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.      

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。     

风电齿轮箱传动系统的振动特性分析

为了准确描述风电齿轮箱传动系统的振动特性,以2 MW风电齿轮箱传动系统为研究对象,考虑各零部件自身的重力及轴的弯矩对传动系统均载的影响,结合齿轮传动系统动力学理论建立齿轮箱传动系统的动力学模型;为实现齿轮箱传动系统各传动级之间的关联,提出应用联接构件代替零件建立系统刚度矩阵与质量矩阵的方法,建立基于联接构件的齿轮箱传动系统的刚度矩阵和质量矩阵,求解出可分为五种振动类型的固有频率;最后以某风场实测风载荷作为齿轮箱外部激励,采用给定解形式的方法对齿轮箱传动系统的振动微分方程组进行求解,计算得到系统各零部件的振动响应,通过分析可知轴心轨迹的发散程度与零部件振动幅值变化的剧烈程度正相关,且齿轮箱传动系统没有发生共振.为风电齿轮箱传动系统的设计及可靠度计算提供了理论依据.     

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.     

随机载荷作用下风电齿轮箱轴承疲劳寿命预测方法

以1.5 MW风电齿轮箱高速端轴承为研究对象,引入随机载荷循环作用下的结构疲劳寿命预测模型,分析随机风载条件下径向载荷和轴向载荷对风电齿轮箱轴承疲劳寿命的影响;运用概率加权法和线性Miner累计损伤法则,给出疲劳寿命与应力之间的关系;提出一种随机载荷条件下风电齿轮箱轴承寿命预测的方法,用该方法对1.5 MW风电齿轮箱高速端轴承的疲劳寿命进行分析计算,结果为13.189a.该方法考虑了载荷的随机性,并以随机载荷作用下所引起的随机应力作为计算疲劳寿命的依据.相比其他方法更加接近于工程实际,预测结果更为准确.     

基于小波降噪和BP神经网络的风力发电机组齿轮箱故障诊断研究

针对风电机组齿轮箱故障频发这一现象,为改善设备性能,提高其利用率,采用基于小波降噪和BP神经网络相融合进行风电机组齿轮箱故障诊断与研究的方案.首先利用小波对采样数据降噪,然后输入小波神经网络中进行诊断,以准确地识别齿轮箱中常见的故障,结果表明该方案具有可行性.并结合风电场应用实例,证明了方案的可行性,为提高风力发电机组齿轮箱的稳定性提供了一种有效方法.     

风电齿轮箱的故障分析及诊断

文中设计了一套风电齿轮箱的故障分析和诊断方法,采用小波分析法对所收集的信号进行时域、频域和时频数据分析,参考风电齿轮箱的主要故障及其振动信号特征,通过对比,做出故障类型判断。一定程度上避免了因故障带来的经济损失。     

随机载荷下风电齿轮箱太阳轮疲劳寿命预测

以2 MW水平轴变速风力发电机齿轮箱中的太阳轮为研究对象,选用双参数Weibull分布描述风场风速的统计规律,以此作为齿轮箱的外部载荷激励,并通过Monte Carlo方法进行仿真模拟得到太阳轮的应力分布.基于随机载荷作用下零件疲劳寿命的预测模型对风电齿轮箱中太阳轮的疲劳寿命进行预测,结果表明:该方法能够有效预测随机载荷作用下太阳轮的疲劳寿命,对风电齿轮箱零件的疲劳寿命预测与评估具有一定的指导意义.     

基于贝叶斯网络的风电齿轮箱可靠性分析

风电齿轮箱作为风力发电机组的关键部件,提高其可靠性对提高机组整体可靠性至关重要.基于贝叶斯网络的系统可靠性分析方法,对风电齿轮箱齿轮传动系统可靠性进行分析.在进行齿轮传动系统可靠性分析时,考虑了齿轮的两种主要失效形式,即齿面接触疲劳点蚀和齿根弯曲疲劳折断,结合故障树分析,利用贝叶斯网络方法计算出齿轮传动系统的可靠性指标;通过贝叶斯网络的双向推理能力,找出对齿轮传动系统可靠性影响最大的齿轮,即齿轮箱传动系统的薄弱环节,为齿轮箱的合理设计及提高齿轮箱的可靠性提供理论依据和参考.     

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。     

风电主齿轮箱动态响应分析

以某3 MW风电齿轮箱为研究对象,通过导入壳体、齿圈、转架有限元凝聚刚度矩阵,建立基于MASTA的多柔体动力学模型,分析发现箱体在三级齿轮啮合频率附近有最高的动能分布,齿轮箱在高速级齿轮第一阶啮合频率激励下有最大的振动响应,且计算结果和试验测试结果基本符合。该结果可对风电齿轮箱设计阶段进行振动风险规避提供一定计算参考。     

基于失效物理相关性的风电齿轮箱可靠性分析

针对传统独立失效理论已不能适用于工程实际,与失效相关有关的数学模型对相关性本质的描述往往较为模糊的问题,从失效物理的角度,以1.5 MW风电齿轮箱为研究对象,针对齿轮两失效模式间的失效相关,综合考虑应力相关和强度相关,结合全概率公式建立了考虑强度退化的失效相关联合分布.从失效机理和本质上对风电齿轮箱进行可靠性分析,分析结果表明:失效相关的实质为齿轮的强度和应力中公共随机变量间具有一定的关联性,对风电齿轮箱传动系统的可靠性影响较大.     

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。     

一种基于DSP的风电机组齿轮箱故障在线自动识别方法

目前风电机组故障诊断主要是现场对机组数据进行采集,再通过人机交互的方式对数据进行离线处理和分析,评估机组的状态.由于机组数量多,传动系统结构复杂,测点多,数据分析任务重,状态报告往往滞后,容易故障漏报.本文提出了一种基于DSP的风电机组齿轮箱故障在线自动识别的方法,根据齿轮箱振动特性原理,采用阶比分析与幅值调制算法,求取相应的幅值调制比率,对幅值调制比率进行分析,判别故障状态.以数字信号处理器TMS320C6748为实现平台,针对齿轮箱不同工况下采集的定速与变速振动加速度信号的自动处理,验证故障在线自动识别的准确性和可靠性,人机交互界面可以直观显示齿轮箱运行状态.齿轮箱状态在线识别对于降低风电机组运维费用、提高效率具有重要的意义.