齿轮箱振动信号分析和故障诊断

风力发电机组齿轮箱故障诊断
齿轮箱是风力发电机组的核心组件之一，它起到传递风轮动力、调节转速和扩大扭矩等重要作用。

齿轮箱的故障会影响整个发电系统的运行和效率，因此对齿轮箱故障进行及时、准确的诊断至关重要。

齿轮箱的故障可以分为机械故障和电气故障两大类。

机械故障包括齿轮磨损、断裂、齿面剥落、轴承损坏等，电气故障包括电机绕组短路、绝缘击穿等。

下面将从机械故障和电气故障两个方面介绍齿轮箱故障的诊断方法。

机械故障的诊断主要依靠振动和声学信号分析。

振动分析可以通过安装振动传感器来收集齿轮箱的振动信号，然后利用谱分析技术对信号进行处理和分析，可以识别出齿轮磨损、断裂、齿面剥落等故障类型。

声学信号分析则是利用齿轮箱产生的噪声信号，通过声学传感器收集并进行信号处理和分析，可以判断其声音频谱的异常情况，以诊断齿轮箱是否存在故障。

电气故障的诊断主要通过电气参数检测和绝缘测试。

电气参数检测可以通过测量电机的电压、电流和温度等参数来判断其工作状态。

当电气参数出现异常时，可能是电机绕组短路、绝缘击穿等电气故障的信号。

绝缘测试是通过在电机绕组和地之间加压，检测绝缘阻抗来判断绝缘状态的好坏。

如果绝缘阻抗不达标，可能会导致电气故障的发生。

还可以利用红外热像仪进行温度检测，通过观察齿轮箱各个部位的温度分布，可以判断是否存在异常的热点，在故障预警方面起到了重要的作用。

风力发电机组齿轮箱故障的诊断主要依靠振动和声学信号分析、电气参数检测和绝缘测试等技术手段。

综合利用这些方法，可以及时发现齿轮箱故障，并进行相应的维修和保养，提高风力发电机组的可靠性和运行效率。

齿轮主要振动故障特征及实测频谱案例一、齿轮故障的频谱特征1、齿的磨损、过载齿轮的均匀性磨损、齿轮载荷过大等原因引起的故障，都会在轮齿之间产生很高的冲击力，此时会产生以啮合频率的谐波频率为载波的频率，其中啮合频率的幅值相对正常状态将明显增大，但在啮合频率及其谐波周围不产生边频带。

随着齿轮磨损劣化，啮合频率及谐波幅值会继续增长。

2、断齿、齿面剥落等属于齿轮集中缺陷的局部性故障，在齿轮运行至缺陷部位时，会激发瞬时的冲击，产生一个高幅值的波峰。

此时，啮合频率将受到旋转频率的调制，在啮合频率其及谐波两侧产生一系列的边频带，其频谱特点是边频带数量多、范围广、分布均匀且较为平坦。

随着此类缺陷的扩大，边频带在宽度范围及幅值上也会增大。

3、点蚀、胶合点蚀、胶合等分布比较均匀的缺陷，同样也将产生周期性冲击脉冲和调幅、调频现象。

但是，与断齿等局部性故障不同的是，由于点蚀、胶合都属于浅表缺陷，在齿轮啮合时不会激发瞬态冲击，因此在啮合频率及其谐波两侧分布的边频带阶数少且集中，其频谱特点是边频带数量分布范围窄、幅值起伏变化大。

二、诊断实例对某减速箱的例行巡检过程中发现，该齿轮箱存在周期约为0.5s 的振动冲击，但减速箱本身振动值没有明显变化。

该减速箱为核心设备，一旦该设备出现问题停运，整条生产线将被迫停车，造成巨大的经济损失。

鉴于现场减速箱无明显振动，通过听棒听诊及振动检测等常规方式均无法判断出振动冲击的部位及形成原因，故对该减速箱进行现场振动信号采集和诊断。

查看频谱图，明显存在第三轴和第四轴四级啮合频率(28.15Hz )，且振动能量的缓慢增加，说明磨损在缓慢增长。

随着状态恶化，振动值缓慢增长，三级与四级啮合频率幅值增长明显，同时啮合频率周围开始产生以第三轴转频(2.01Hz )为间隔的边频，而且边频带体现的特征为数量多、范围广(24~60Hz )、分布均匀且较为平坦，如下图所示。

通过时域波形图可以发现，时域信号明显存在着周期约为0。

浅析齿轮箱震动信号频谱分析与故障诊断摘要齿轮箱作为机械设备重要构成部分,在实际的机械生产和应用中涉及十分广泛,而其在恶劣复杂的工作环境中性能的发挥将直接对整个机械设施的运转产生重要影响。

若是齿轮箱在正常的运转过程中出现问题，不但会影响正常的生产，对经济效益造成影响，甚至会对人身安全产生威胁。

所以，在确保机械设施能够维持正常运转且不具备安全隐患的基础上针对其进行有效的安全检查和定期维保有着十分重要的意义。

关键词：齿轮箱；故障诊断；频谱分析前言近年来，随着科技的不断发展，各个行业有了先进的科学作为基础，呈现出向好发展的趋势，其中，人工智能技术被应用到机械设备领域，对机械设备进行改造，使机械设备变得更智能、更高效、更精确，进一步提高人类生活水平。

在机械设备变得智能化的同时，对机械设备本身的要求也会更高，其中任何一处问题都可能会导致机械设备故障，从而引发重大安全事故。

齿轮传动是较为常用的机械设备传动方式，齿轮传动的应用非常广泛，如为发电机组关键部件，其中齿轮箱为其传动装置，齿轮箱的特点是结构紧密并且传动比大，因此它被运用到各行各业，对的日常生活有很大的影响。

齿轮在使用过程中，一般都处于高速运转状态，冲击力也比较大，在这样的工作环境下，齿轮容易产生很多故障，比如纹裂和断齿等。

在机械运作的过程中，齿轮的损坏可能会导致其他零件的损坏，造成机械故障，从而引发巨大损失。

齿轮箱的主要零部件有齿轮轴、轴承、齿轮和箱体。

齿轮箱根据用途可以选用有平行轴、交错轴及相交轴三种内部形式。

齿轮箱在高运转、高负荷、高冲击的环境下运行时很容易发生故障，可能会导致其他设备故障，从而引发事故的产生。

不仅会造成经济损失，还会威胁人类生命健康，所以针对齿轮箱的实际运行状态进行实时的监控并有针对性的制定应预案，对设备定期展开维护检查，在最大程度上保证设备的稳定安全运转，对人们的安全健康保障有着重要的意义。

1.设备振动信号分析方法1.1时域分析分析系统振动情况时,针对在设备振动信号中存在在时域中时变数据的分析方法是时域分析。

风力发电增速齿轮箱的振动信号处理和故障诊断算法引言随着风力发电行业的迅速发展，风力发电机组在电力产业中扮演着重要角色。

然而，由于工作环境恶劣且处于长期运行状态，风力发电机组的齿轮箱常常会出现故障。

通过对齿轮箱振动信号进行处理和故障诊断算法的开发，可以实现对风力发电机组的实时监测和准确的故障诊断，进一步提高风力发电机组的可靠性和可用性。

一、风力发电机组的齿轮箱振动信号处理风力发电机组的齿轮箱振动信号包含丰富的故障信息，如齿轮损伤、轴承故障等。

处理振动信号的主要目标是提取有用的故障特征信号，并降低其他噪声干扰。

1. 振动信号采集与预处理振动信号的采集是故障诊断的基础。

通过安装合适的振动传感器，可以实时监测风力发电机组的齿轮箱振动信号。

在采集信号之前，需要对信号进行预处理，如滤波去除高频噪声、降采样等，以提高信号的质量和信噪比。

2. 振动信号的时频分析时频分析可以将振动信号从时域转化为频域，提供更多关于故障特征的信息。

常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换等。

通过对振动信号进行时频分析，可以得到故障频率、能量分布等特征。

3. 特征提取与选择从时频分析的结果中提取和选择适合故障诊断的特征。

常见的特征包括频谱特征、统计特征、时域特征等。

特征提取的目的是将原始信号映射到一个低维空间，保留关键信息，并减少噪声和冗余信息的影响。

二、风力发电机组齿轮箱的故障诊断算法基于振动信号处理的齿轮箱故障诊断算法可以实现对风力发电机组的实时监测和故障诊断，及时发现和预测潜在故障。

1. 基于模式识别的故障诊断算法模式识别技术在故障诊断领域有着广泛应用。

通过构建合适的特征向量和分类模型，可以对齿轮箱振动信号进行分类识别，判断是否存在故障。

常用的模式识别算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。

2. 基于机器学习的故障诊断算法机器学习算法可以通过学习振动信号的模式和规律，实现自动化的故障诊断。

常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、深度学习等。

齿轮箱中齿轮故障的振动分析与诊断摘要：齿轮箱常见的失效类型为齿轮箱，所以定期监控其工作状况，以减少故障率，提供预测型的检修计划。

应用结果显示，该技术能够对变速箱进行有效的判断，并能正确地判断出变速箱的故障部位和严重性，从而为船员制定相应的检修计划，降低无用维护费用，防止机械和机械的非计划停运。

关键词：风力发电机组；齿轮箱；故障诊断引言：在回转机构中，最常见的是齿轮，它的工作状态对整个机器的工作情况有很大的影响。

齿面磨损、表面接触疲劳、齿面塑性、齿面弯曲和齿面折断等是常见的失效类型。

一、齿轮箱故障诊断的意义在风力发电机组中，齿轮箱作为重要传动设备，为风能转化为电能提供源源不断的动力，发挥着十分重要的功能。

风力发电机组中的齿轮箱，不仅体积、质量较大，而且结构十分复杂，这也导致在发电机组运转过程中，齿轮箱容易发生各种故障，进而使发电机组的运行受到较大影响，甚至蒙受重大损失。

近年来，陆续爆发出多起因为齿轮箱故障而导致风力发电机组停运的实践，不仅让发电机组受到极大影响，而且带来重大经济损失。

所以说，对风力发电机组齿轮箱实施有效的故障诊断措施，从而尽发现问题，解决问题，保证其稳定性，不仅具有极大的经济意义，而且有很强的社会意义[1]。

传统的齿轮箱故障诊断主要是通过人工方式实现的，通过人工巡检加定期维护的方式，排除齿轮箱故障。

然而，这种模式，一方面带有很强的滞后性，通常都是齿轮箱发生故障以后，并且对发电机组造成影响之后，才能够去被动的应对，依然无法完全避免损失；另一方面，齿轮箱结构复杂，人工方式诊断故障，不仅准确率不高，而且耗费大量的时间和人力。

因此，通过对齿轮箱实施在线监控，并通过监控数据对齿轮箱实施故障诊断，一旦发现异常立刻予以维护、维修，只有这样，才能够真正有效的预防齿轮箱故障，将隐患消除，从而最大程度降低对风力发电机组的影响。

二、齿轮箱故障诊断机理实现齿轮箱的故障诊断，首先必须了解齿轮箱的故障机理，以此为基础选择合适的诊断技术，才能有有效保障故障诊断的及时性与准确性。

风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法随着对可再生能源的需求增加，风力发电正逐渐成为人们关注的热点。

而风力发电机组中的齿轮箱作为关键部件，对于风力发电机组的性能和可靠性具有重要作用。

因此，对风力发电增速齿轮箱的故障诊断与健康监测方法进行研究具有重要意义。

一、齿轮箱故障诊断方法1. 振动信号分析法振动信号分析法是一种常用的齿轮箱故障诊断方法。

通过对齿轮箱的振动信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。

常用的振动参数有振动加速度、振动速度和振动位移等。

通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否发生故障，并确定故障类型。

2. 声波信号分析法声波信号分析法是一种通过分析齿轮箱中的声波信号来判断故障的方法。

由于齿轮箱故障会产生特定的声波信号，通过对这些信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。

常用的声波参数有声压级、声功率级和声能级等。

通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否存在故障，并确定故障类型。

3. 温度信号分析法温度信号分析法是一种通过分析齿轮箱中的温度信号来判断故障的方法。

由于齿轮箱故障会导致温度的变化，通过对温度信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。

常用的温度参数有温度变化率、最大温度和平均温度等。

通过测量这些参数的变化情况，可以判断齿轮箱是否存在故障，并确定故障类型。

二、齿轮箱健康监测方法1. 振动数据采集与分析方法对于齿轮箱的健康监测，振动数据的采集与分析是非常重要的。

通过在齿轮箱中设置振动传感器，采集振动数据，并对这些数据进行分析，可以判断齿轮箱的健康状态。

常用的分析方法有时域分析、频域分析和小波分析等。

通过对振动数据的分析，可以判断齿轮箱是否存在故障，并进行健康评估。

2. 油液分析方法齿轮箱中的油液包含了大量的信息，通过对油液的分析，可以判断齿轮箱的健康状态。

常用的油液分析指标有油温、循环流量和油液粘度等。

通过对这些指标的变化情况进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障，并进行健康评估。

齿轮故障诊断常用信号分析处理方法振动和噪声信号是齿轮故障特征信息的载体，目前能够通过各种信号传感器、放大器及其他测量仪器，很方便地测量出齿轮箱的振动和噪声信号，通过各种分析和处理，提取其故障特征信息，从而诊断出齿轮的故障。

以振动与噪声为故障信息载体来进行齿轮的精密诊断，目前常用的信号分析处理方法有以下几种：(1)时域分析方法，包括时域波形、调幅解调、相位解调等；(2)频域分析，包括功率谱、细化谱；(3)倒频谱分析；(4)时频域分析方法，包括短时FFT，维格纳分布，小波分析等；(5)瞬态信号分析方法，包括瀑布图等。

上述各种信号分述处理方法前面均已介绍，在此仅针对齿轮振动的特点介绍其中最常用的几种分析方法。

一、频率细化分析技术由于齿轮的振动频谱图包含着丰富的信息，不同的齿轮故障具有不同的振动特征，其相应的谱线会发生特定的变化。

由于齿轮故障在频谱图上反映出的边频带比较多，因此进行频谱分析时必须有足够的频率分辨率。

当边频带的间隔（故障频率）小于分辨率时，就分析不出齿轮的故障，此时可采用频率细化分析技术提高分辨率。

以某齿轮变速箱的频谱图［见图1(a)］为例，从图中可几以看出，在所分析的0 ~ 2kHz频率范围内，有1~4阶的啮合频率的谱线，还可较清晰地看出有间隔为25Hz的边频带，而在两边频带间似乎还有其他的谱线，但限于频率分辨率已不能清晰分辨。

利用频谱细化分析技术，对其中900～1 100Hz的频段进行细化分析，其细化频谱如图1 (b)所示。

由细化谱中可清晰地看出边频带的真实结构，两边频带的间隔为8. 3Hz，它是由于转动频率为8.3Hz的小齿轮轴不平衡引起的振动分量对啮合频率调制的结果。

本例表明，用振动频谱的边频带进行齿轮不平衡一类的故障诊断时，必须要有足够的频率分辨率，否则会造成误诊或漏诊，影响诊断结果的准确性。

二、倒频谱分析对于同时有多对齿轮啮合的齿轮箱振动频谱图，由于每对齿轮啮合都将产生边频带，几个边频带交叉分布在一起，仅进行频率细化分析有时还无法看清频谱结构，还需要进一步做倒频谱分析。