邬春明, 银海燕, 唐　杰

(1. 东北电力大学 信息工程学院, 吉林省 吉林市　132012;

2. 天津工业大学 机械工程学院现代机电装备技术天津市重点实验室, 天津　300000)



风电机组振动故障的检测方法

邬春明1, 银海燕1, 唐杰2

(1. 东北电力大学 信息工程学院, 吉林省 吉林市132012;

2. 天津工业大学 机械工程学院现代机电装备技术天津市重点实验室, 天津300000)

摘要:论述了风电机组振动故障检测的重要性及常用的振动故障的检测方法;归纳比较了小波变换法、神经网络法、神经网络与模糊理论结合法及人工免疫法的性能与优缺点;分析了我国在风电机组故障检测预警系统方面的现状与发展趋势;指出目前小波变换故障诊断法在我国已趋成熟,而人工智能检测法的应用才刚刚起步.

关键词:风电机组; 振动故障; 小波变换; 人工智能; 检测方法

风电机组的设备部件精细,故障高发区也越来越多.常见的故障主要分布于三大区域:主轴及轴承、齿轮箱和发电机.主轴的故障为主轴不平衡、轴松动,主轴承的故障模式有轴承过热、轴承疲劳性损伤、轴承功能性失效、轴承配合间隙过大、轴承配合过度等.齿轮箱的主要故障包括轴断裂、轴弯曲、疲劳损伤、内齿圈断裂、内齿圈变形等.发电机是风电机组中将旋转的机械能转化为电能的装置,由于其长期运行于电磁环境中,运行环境恶劣,常出现的故障有电机不启动或启动困难、发电机振动、发电机噪声大、发电机过热、发动机功率不……