一種提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法
2023-10-11 13:28:59 1
一種提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法
【專利摘要】本發明提供一種提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法，包括步驟：A、根據齒輪箱軸承部位振動信號特徵值確定故障類型；B、確定風電機組齒輪箱各個監測對象對應的當前監測的各個參數在該故障類型的故障等級矩陣中的分布情況；所述故障等級矩陣包括設定的各個的故障等級，每個故障等級包括該故障等級下風電機組齒輪箱的各個監測對象對應的各個參數取值範圍；C、根據所述分布情況計算各個故障等級發生的概率，並據此確定當前的所述故障等級。由上，便可實現基於多種故障信號的不同權重進行示意圖融合分析，避免了單一故障參數定位故障的盲目性，降低了誤報率，提高風電機組齒輪箱故障等級判斷的精度。
【專利說明】一種提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及風電機組監控【技術領域】，特別涉及一種提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法。
【背景技術】
[0002]風電機組機械傳動故障隨著時間的推移相繼都會引起各方面因素的徵兆，例如一個軸承故障的出現先是出現振動信號特徵的異常，隨著故障的發展隨即出現軸承溫度的升高，最後出現軸承的完全損壞，而齒輪故障的出現則也是先出現振動信號特徵的異常，隨即出現齒輪箱內油液的異常，最終出現齒輪輪齒的折斷甚至是整個齒輪箱的報廢。
[0003]傳統的故障等級判斷方法僅選擇振動幅值作為唯一判斷依據，通過算法對故障等級進行判斷，顯然忽略了其他參數對故障等級的影響，從而造成對故障等級判斷的不準確。
【發明內容】
[0004]本申請提供一種提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法，基於多種故障信號的不同權重進行示意圖融合分析，避免了單一故障參數定位故障的盲目性，降低了誤報率，提高風電機組齒輪箱故障等級判斷的精度。
[0005]所述提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法包括步驟:
[0006]A、根據齒輪箱軸承部位振動信號特徵值確定故障類型；
[0007]B、確定風電機組齒輪箱各個監測對象對應的當前監測的各個參數在該故障類型的故障等級矩陣中的分布情況；
[0008]所述故障等級矩陣包括設定的各個的故障等級，每個故障等級包括該故障等級下風電機組齒輪箱的各個監測對象對應的各個參數取值範圍；
[0009]C、根據所述分布情況計算各個故障等級發生的概率，並據此確定當前的所述故障等級。
[0010]由上，便可實現基於多種故障信號的不同權重進行示意圖融合分析，避免了單一故障參數定位故障的盲目性，降低了誤報率，提高風電機組齒輪箱故障等級判斷的精度。
[0011]可選的，步驟A所述確定故障類型包括:根據齒輪箱軸承部位振動信號對應的包絡信號確定出故障類型為軸承內圈、軸承外圈、軸承滾動體或軸承保持架。
[0012]由上，實現對於故障類型的判斷。
[0013]可選的，步驟B所述故障等級矩陣預先根據統計設置，所述風電機組齒輪箱的各個監測對象對應的各個參數範圍包括:
[0014]齒輪箱軸承部位的故障特徵頻率振動幅值[Vi_x，Vi_y]、齒輪箱油液中磨損顆粒增長率[IN_Ri_x，IN_Ri_y]、齒輪箱油溫度[T_0i_x，T_0i_y]、軸承溫度[T_Bi_x，T_Bi_y]的各個參數範圍；
[0015]所述故障等級矩陣為:
[0016]
【權利要求】
1.一種提高風電機組齒輪箱故障等級判斷精度的方法，其特徵在於，包括步驟: A、根據齒輪箱軸承部位振動信號特徵值確定故障類型； B、確定風電機組齒輪箱各個監測對象對應的當前監測的各個參數在該故障類型的故障等級矩陣中的分布情況； 所述故障等級矩陣包括設定的各個的故障等級，每個故障等級包括該故障等級下風電機組齒輪箱的各個監測對象對應的各個參數取值範圍； C、根據所述分布情況計算各個故障等級發生的概率，並據此確定當前的所述故障等級。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟A所述確定故障類型包括:根據齒輪箱軸承部位振動信號對應的包絡信號確定出故障類型為軸承內圈、軸承外圈、軸承滾動體或軸承保持架。
3.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟B所述故障等級矩陣預先根據統計設置，所述風電機組齒輪箱的各個監測對象對應的各個參數範圍包括: 齒輪箱軸承部位的故障特徵頻率振動幅值[Vi_x，Vi_y]、齒輪箱油液中磨損顆粒增長率[IN_Ri_x，IN_Ri_y]、齒輪箱油溫度[T_Oi_x，T_Oi_y]、軸承溫度[T_Bi_x，T_Bi_y]的各個參數範圍； 所述故障等級矩陣為:
4.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，不同監測對象對應的參數設置有不同的權重，所述權重包括靜態和/或動態權重； 步驟C所述根據所述分布情況計算各個故障等級發生的概率時，還結合所述權重計笪
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5.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述靜態權重包括至少以下之一: 齒輪箱軸承部位的故障特徵頻率振動幅值的靜態權重為I ; 分別依據齒輪箱油液中磨損顆粒增長率、齒輪箱油溫度、軸承溫度與故障特徵頻率振動幅值的相關程度，計算該三項的靜態權重。
6.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述動態權重包括至少以下之一: 依據風電機組實時功率與額定功率比值確定齒輪箱軸承部位的故障特徵頻率振動幅值的動態權重； 依據當前所運行的天數與設計運行總天數的比值確定齒輪箱油液中磨損顆粒增長率的動態權重； 依據環境溫度的最大值和當前環境溫度差值與環境溫度的最大值和環境溫度的最大值差值的比值確定齒輪箱油溫度和軸承溫度的動態權重。
7.根據權利要求6所述的方法，其特徵在於，步驟C所述根據所述分布情況計算各個故障等級發生的概率時，每個故障等級下對應的所述概率採用下述方式計算:
P = (Vi_Factor*ffl_V*W2_V+IN_Ri_Factor*ffl_IN_Ri*ff2_IN_Ri+TBi_Factor*ffl_TB*ff2_TB+T0i_Factor*ffl_T0*W2_T0)/(ffl_V*ff2_V+ffl_IN_Ri*ff2_IN_Ri+ffl_TB*ff2_TB+ffl_T0*W2_T0)； 式中Wl_V、Wl_IN_R1、Wl_TB和W1_T0分別表示齒輪箱軸承部位的故障特徵頻率振動幅值、齒輪箱油液中磨損顆粒增長率、齒輪箱油溫度和軸承溫度的靜態權重； 式中W2_V、W2_IN_R1、W2_TB和W2_T0分別表示齒輪箱軸承部位的故障特徵頻率振動幅值、齒輪箱油液中磨損顆粒增長率、齒輪箱油溫度和軸承溫度的動態權重； 式中 Vi_Factor、IN_Ri_Factor> TBi_Factor 和 TOi_Factor 分別表不當前故障等級下的計算因子，當監測對象對應的當前監測的參數在該故障等級下對應的參數取值範圍內，計算因子取值為1，否則 取值為O。
【文檔編號】G01M13/02GK103940608SQ201410177863
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年4月29日 優先權日:2014年4月29日
【發明者】周繼威, 申燭, 韓明, 朱志成, 王棟, 張波, 張 林 申請人:中能電力科技開發有限公司