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能动1203 姓名：朱红顺
变量加载条件下基于模型的齿轮诊断故障
摘要-提出了基于模型的方法来诊断齿轮箱的齿轮故障变量加载条件下的目标应用到风力涡轮机CMS。一个简单的测试床安装说明的方法,由汽车和一对直齿圆柱齿轮。裂缝是嵌入在一个齿轮的齿根。流速顺序分析,独立轴转速,采用信号处理技术来识别断层,其中包括检测位置和提取足够的特性。集中参数动力学模型被用来模拟试验台的操作。在模型中,参数与故障相关的反向估计通过最小化的模拟和测量特性的区别。最后的参数是用于估计裂纹大小基于回归模型由一组齿轮的有限元刚度分析嵌入裂缝。估计裂纹通过对比验证的结果与实际的播种。
关键词：涡轮机、诊断、齿轮裂纹,可变荷载条件,分析,集总参数模型、故障严重程度的评估。
I.介绍
在许多关键的系统,如飞机,发电厂和风力涡轮机、维护是一个重要的组成部分的业务视图和安全成本。当前策略主要是基于预防性维护包括系统的定期检查和维修不管状态,这可能会导致更高的维护成本。补救,状态维修(CBM)吸引了大量的关注,其中包括当前故障诊断条件的结构健康监测的嵌入式传感器操作期间和健康的预后预测未来行为的故障条件下剩余使用寿命。因此,运营商可以计划一个高效的维修计划基于这些信息。
风力发电机,齿轮箱的关键部件在不同的速度传输能量比率。它经历了极端变量加载/速度条件下,变速箱的原因最大的维护成本(38%)等,如图1所示。因此故障检测与诊断是近年来最具挑战性的问题之一。早期诊断齿轮箱的主要研究开发了基于转子系统在恒定加载条件下,重点进行异常检测,不涉及与位置及其严重程度的评估。在这种情况下,一个简单的时频分析是用来提供决定紧急停止基于监测频率分量振幅的突然崛起,以防止灾难性的事故。
相比之下,在风力发电机齿轮箱诊断需要两个关键挑战传统的技术。首先是可变荷载条件。这使得很难使用现有的时频域信号处理在传统的转子系统开发。一些研究发现在这个方向。Bartelmus[2]引入了一个统计模型之间的信号特征和各种装载情况是好是坏与训练的实验条件。同样,在每个分类加载条件实施状态监测风力涡轮机的SKF风反对基于一个简单的功能对比在加载条件[3]。詹[4]采用卡尔曼滤波模型特性之间的关系和各种荷载条件和验证实验的结果。Stander[5]使用一段时间同步平均(TSA)过滤变量加载条件和pseudo-Wigner-Ville分布的变化来识别齿轮局部故障特性。Baydar[6]提出了瞬时功率谱能量分布在角域检测当地在各种加载条件下齿轮故障。机架[7]进一步建议瞬时角速度,直接相关的齿轮故障和旋转域平均(RDA)过滤掉非同步的信号。第二个挑战是故障严重程度的评估。李[8]提出了一个基于模型的方法与裂纹的齿轮刚度的大小。刚度是集中参数模型的建模,并逆估计使用被测信号特性传输错误。Begg[9]也进行了类似的方法使用振动信号。
尽管先前的研究的相当大的成就,仍有许多问题需要解决。使用的各种信号处理技术来管理变量加载状态可以帮助故障识别,但是这可能是不完整的故障严重程度评估由于缺少基础物理学。基于模型的方法,包含了物理动力学和失败,在这方面可能会更有前途。然而在最近这个方向的研究,没有案例研究解决变量加载条件。针对齿轮刚度处理,仍有需要改进的更加实际的实现。
这项研究表明基于模型诊断齿轮故障变量加载条件下的目标提供更多可靠的风力涡轮机应用程序的平台。一个简单的测试床安装说明我们的方法,由一对直齿圆柱齿轮。齿根裂纹,以大型齿轮箱的失效模式的一部分,被认为是[10]。齿轮与嵌入裂缝变量负荷条件下运行。转速表秩序分析是用来解决故障检测困难由可变荷载条件造成的。集中参数动力学模型是用来评估故障严重程度的退化模型参数。最后的模型参数是用来估计裂纹大小基于回归模型由[螨元素刚度分析一组齿轮与嵌入的错。虽然这里所描述的整体概念,实现目前正在进步和未完成。这将在即将到来的工作。
Ⅱ诊断试验台
在这项研究中,试验台建立检查的可行性提出了过程诊断齿轮裂纹故障时的操作。朝着这个目标,一个简单的测试床组织如图2所示,由电机、联轴器、轴和一对直齿圆柱齿轮。转速表以及转矩传感器安装的角位置和转矩输入和输出轴,分别。直流伺服和交流电动机用于提供变速传动条件和反扭矩。相关信息在表1中给出。
Spur gears 直齿圆柱齿轮
torque-meter tachometer 扭矩计转速表
Servo motor 伺服电机
Coupling 耦合
AC motor 交流电动机
表一 试验台规范
组件 规范
齿轮传动比 2（40；20）
齿轮模块 7mm
伺服电机 2.9kw，最大转数2500
交流电动机 负载率0.39（N-m）转速1600
转速表 1024p/r
转矩计 输出率（9.8N-m~49.03N-m）
A加载状态
风力发电机齿轮箱的关键挑战是变量加载条件。然而,实际情况不适用由于不同的配置。相反,变量轴转速,由伺服电机如图3所示,它由三个案例:恒定负载(负载1),正弦函数加载(Load2)和调制正弦函数加载(负载3)。
图3加载配置文件
图4裂纹和齿轮几何设计参数
B 故障条件
齿轮裂纹故障通常发育在齿根圆([2],[12]),如图4所示,它由裂缝渗透的角度,深度和宽度。三个条件不同裂纹尺寸是图4中指定的。
Ⅲ 基于模型的诊断
基于模型的诊断主要包括两个部分:故障检测(蓝框)和故障严重程度评估(红色框)所示错误!引用源没有找到。一旦在试验台转速计信号得到嵌入齿轮故障,信号处理是基于域分析的顺序检测断裂组件的位置,手足口病的不同特性识别断层,并提取大小。故障严重程度评估下一步进行反向估计相关的模型参数集总动力学模型的基础上,同意测量特性。然后用于模型参数估计裂纹大小基于建立的回归模型评估通过一系列的刚度有限元分析在不同裂纹尺寸。
故障检测过程的基本步骤是选择适当的特性与断层密切相关。在这项研究中,传输错误(TE)可以是一个可行的选择,因为它是直接受齿的挠度与裂缝的影响。TE的轴旋转角度信号获得转速表[13]:
Theta;1，theta;2是齿轮和车轮的旋转角度和n”n z分别牙齿的数量。这意味着理想的输出之间的差异由于齿轮传动比和实际测量输出传输错误。
风力涡轮机的可变荷载条件显示在图6中很难使用现有的信号处理技术在时频域(FFT谱)。在这种情况下,使用域的顺序(顺序光谱)可以是一个有效的方法来产生一个故障特性可能是独立于轴转速变化如图7所示[14]。的顺序分析、革命和订单代替时间和频率,分别。转动频率是被跟踪和用于分析[15]-[17]。
图5基于模型的诊断
图6风力发电机输出功率[18]
图7每个光谱上的轴转速
最后这是反向转换为角域产生信号如图8所示,已发现齿轮局部故障发生约180-240(程度)。
TE信号通常包含大量噪声通过其他来源,如轴承、轴和负载变化。
图6故障检测在角域[17]
图9同步平均流程时间
因此,噪声过滤减少这些影响是必要的,它是由时间同步平均(TSA)[7]和带宽滤波。TSA是用来隔离组件的平均周期信号的一个特定的齿轮和轴,而异步信号过滤掉,如图9所示。这是有效的找出断裂在多组齿轮组件,因为TSA信号可以在每个轴,如图10[19]。带宽滤波器,如图11所示,显示了如何从原始信号中提取有趣的信号组件的顺序通过带宽滤波器领域。通常情况下,齿轮啮合的顺序及其谐波作为过滤齿轮故障信号的带宽。
图10 TSA应用到每个轴的齿轮箱
图11带宽滤波器:原始信号(左),带宽滤波器(右),源信号(下图)
在总结中,特征提取过程是由三个步骤总结:捕捉传输错误(TE)信号、噪声过滤和分析。因此,过滤TE信号处理为了域检测齿轮局部故障由孤立的峰值信号域像错误!引用源没有找到。因此,故障检测过程提供了断裂齿轮和齿位置及其大小相关的特性。这将被用来估计故障严重性评估过程中的裂纹大小,在下一节中给出。
A 故障严重程度评估
故障严重程度的评估由三个部分所示错误!引用源没有找到。:集中参数动力学模型,逆模型参数估计与裂纹的大小相关。基本假设是,齿轮裂纹的大小可能是啮合刚度成反比,这表明刚度减少裂纹尺寸的增加。因此,准确的估计刚度在这个过程中是至关重要的。
集总参数模型用于分析试验台的动态响应,由齿轮、轴、联轴器、轴承。许多文献available_on这个主题(见综合审查[20])。在这项研究中,模型只考虑扭转自由度(B),然后描述的运动方程是一组给定的参数在图12中,J,c k表示质量惯性矩,阻尼和扭转刚度和下标g,年代,c代表每个组件——齿轮、轴和耦合,分别。加载条件下的模型被定义为转矩的(T,n 1 ,111)的输入和输出轴扭矩传感器的测量。齿轮啮合过程建模的弹簧和阻尼器[21]如图13所示,周期性变化的刚度是由方波函数[22],如图14所示。模型构建和解决由DAFUL,动态分析的商业代码[23]。实验结果获得了TE在给定的加载条件下,模拟的功能是通过提取相同的信号处理如上所述。
正常齿轮的刚度变化的数量都是一样的牙齿在实线,如图14所示。破碎的牙齿,但是,它将减少相应的刚度在虚线,这可能会导致变速箱的故障。为了确定这一点,刚度的参数化是最大和最小值。回忆,故障检测过程中已经提供了指责组件的位置。因此,在单一故障的情况下,这种情况在这项研究中,我们只需要确定两个最大和最小参数(C,D)。这是更有效的风力涡轮机变速箱需要估计模型参数数量的减少。逆估计过程应用于确定这些通过执行优化目标最小化之间的区别的模拟和测量功能单一的错。
图12集中参数动力学模型
图13齿轮啮合模型弹簧和阻尼器
图114齿轮啮合刚度参数化(A、B:正常,C,D:错误)
图105动态有限元分析模型
图86啮合刚度(X轴)的相关性大小(Y轴)
作为最后一步,估计模型参数应与故障严重性级别。为此,建立回归模型,评估每个裂纹的啮合刚度的大小。几种方法对啮合刚度计算了这([24][26])。在这项研究中,马克思的价值(C)的网状裂纹条件下刚度参数计算进行配对齿轮的动态有限元分析,模拟了旋转均匀运动条件下消除惯性力,使用DAFUL。的快照DAFUL分析给出如图15所示。经过一系列的分析,得出两者之间的关系,如图16所示。
- 讨论
基于模型的诊断是一种很有前途的技术,估计故障的绝对地位的基础物理的帮助下,使预测剩余使用寿命的预测在未来的业务。在这种背景下,本研究提出了一个方法,齿轮变速箱的故障变量加载条件下风力涡轮机应用程序的目的。虽然这里所描述的整体概念,实现目前正在进步和未完成。这将在即将到来的工作。
致谢
这项工作是支持的国际合作研发项目的资助(0420-2011-0161)韩国研究所的能源技术评估和规划(KETEP),由韩国政府知识经济部建立。
参考文献
[I] R. Poore, C. Global and E. Concepts., 'Development of an Operations and Maintenance Cost Model to Identify Cost of Energy Savings for Low Wind Speed Turbines,' National Renewable Energy Laboratory, 2008.
[2] W. Bartelmus and R. Zimroz., 'A new feature for monitoring the condition of gearboxes in non-stationary operating conditions,' Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 23(5), pp. 1528-1534, 2009.
[3] C. J. Crabtree, 'Condition Monitoring Techniques for Wind Turbines,' PhD Thesis, Durham University, UK, 2011.
[4] Y. Zhan, V. Makis and A. K. S. Jardine, 'Adaptive state detection of gearboxes under varyi
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资料编号：[151209]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
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