摘要：风电齿轮箱的结构复杂且运行环境恶劣,是风电机组中故障率最高的部件,其性能直接影响风电机组的稳定性和安全性,严重时可能会造成财产损失甚至人员伤亡。为此,基于静电监测原理,采用多个静电传感器对风电齿轮箱摩擦磨损产生的二次效应同时进行监测;基于提取到的时域特征参数和复杂度度量参数,运用移动窗局部离群因子(moving window local outlier factor,MWLOF)算法分别对负荷试验和破坏试验中风电齿轮箱磨损状态的静电监测信号的变化趋势进行分析。结果表明:在负荷试验中,静电监测方法可在部分故障发生前提前监测到风电齿轮箱早期的性能退化;在破坏试验中,静电监测方法比振动监测方法提前200~1000个样本点监测到风电齿轮箱的故障。研究表明,静电监测方法作为一种新型的状态监测技术,能够有效提高对风电齿轮箱磨损状态的监测能力,可对其早期故障的产生作出较准确的预警,这可为大型设备关键部件的状态监测提供参考。

摘要：针对齿轮传动时会发生各种故障,无法及时发出预警的问题,利用图形化编程虚拟仪器LabVIEW开发设计了齿轮传动健康状态静电在线监测系统。系统通过对采集到的齿轮静电数据的时域、奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、联合算法等频域分析,能够准确判断齿轮的故障类型,实现对齿轮的实时在线监测。相比于振动、温度等传统故障诊断,该系统更有利于发现齿轮的早期微弱故障。