风力发电机组发电机和齿轮箱故障诊断方法探讨

发表时间：2019-08-28T09:58:30.310Z 来源：《建筑细部》2018年第29期 作者： 沈继争

[导读] 本文主要对风力发电机组发电机和齿轮箱进行了简单的介绍，并就这些设施出现故障时采取何种诊断方法进行了深入的研究和分析。

沈继争

南京高速齿轮制造有限公司 江苏南京 210000

摘要：本文主要对风力发电机组发电机和齿轮箱进行了简单的介绍，并就这些设施出现故障时采取何种诊断方法进行了深入的研究和分析。随着社会的不断进步和经济地快速发展，各行各业的发展势头都十分良好，但是同时环境污染问题和能源面临枯竭问题日益凸显出来，在这种情况下风力发电成为了重点开发的能源之一。

关键词：风力发电机；齿轮箱；存在故障；诊断方法；分析研究

1风力发电机组齿轮箱出现的故障类型 1.1均匀磨损

啮合轮齿的接触面在风力发电组齿轮箱处于正常工作过程中可能会夹杂着一些金属或者沙石等非常小的微粒，这些微粒的存在会造成齿轮被磨损。并且磨损的程度会因为磨损齿面的润滑没有做好而更加严重。另外如果夹杂进去的微粒具有较大的硬度，那么轮齿啮合过程中这些微粒会被嵌入到啮合轮齿的表面，进一步加快轮齿的磨损程度。 1.2齿形误差

我们将齿轮箱中出现的各种可以将齿轮形状改变的故障都称之为齿形误差，齿形误差可能出现在齿轮的各个过程中，比如说齿轮的运行、制造和安装等等。 1.3齿面胶合

齿轮当处于高速运转的工作状态时温度会比较高，当啮合齿面的温度比较高时如果齿轮的润滑工作没有做好那么将会造成油膜破裂的后果，出现一个齿面的金属会熔焊在另一个与之啮合的齿面上，然后这两个齿轮出现相对运动时便会出现齿面胶合的故障。 1.4裂纹和断齿

齿轮箱在工作时会承担着重量较大的物品，轮齿会受到很大的应力载荷作用，当这个应力的大小超过极限应力的大小时，轮齿表面会出现明显的裂纹，如果齿轮仍处于不断高速运转的状态，那裂纹将会不断地变大，最终发展为断齿。 1.5轴承点蚀

当齿轮箱处于高速运转的工作状态时，应力表现出来周期性的特点，如果这个应力长期作用在轴承上面，那么轴承表面的金属会发生慢慢的剥落，在轴承表面出现一个小凹坑，另外引起轴承表面金属慢慢剥落的另外一个原因是轴承的表面润滑不良造成表面十分粗糙。 1.6油温较高

齿轮箱的工作效率和风力发电机组齿轮箱润滑油的温度有着十分密切的联系，如果温度较高，那么齿轮箱的工作效率将会明显得降低，并且齿轮箱润滑油的温度过高也会导致出现齿面胶合等故障问题。 1.7齿轮偏心

齿轮偏心简单来说就是齿轮的中心和旋转轴的中心并没有重合，这种故障经常出现在齿轮的加工过程之中。 将以上容易出现的故障总结在表一中：

表一：风力发电机组发电机和齿轮箱经常出现的故障

2风力发电机组发电机和齿轮箱故障诊断方法 2.1风力发电机组齿轮箱故障信号时域诊断方法

时域数值计算、波形观察是风力发电机组齿轮箱故障信号经常使用的时域处理方法。应用时域数值计算处理方法时通常对以下几个时域数值进行计算，有波形、峰值、脉冲、峭度和裕度。时域波形分析法的最大优势在于可以更为直观的表示出这些时域的数值，但是这种方法也存在一个很大的弊端便是不能判断出来故障属于的类型，因此并不能很好地解决故障问题。信号频率的构成、幅值和频率调制的变化情况无法通过故障振动信号的时域波形进行观察。而齿轮箱振动信号时域诊断方法可以根据信号时域波形的均值、均方值、方差和峰值来对故障类型进行判断。

2.2风力发电机组齿轮箱故障信号频域诊断方法

上文已经提及信号时域分析法并不能判断出故障出现的类型，只能简单的判断出来是否出现了故障。但是故障类型和位置等一些比较重要的信息可以通过故障信号的频谱分析法分析出来。这种方法依靠的原理主要是振动信号频谱图，来对振动信号频谱图的频率成分和不同频率的幅值进行分析来判断风力发电机组齿轮箱出现的故障类型。

频谱分析法是目前针对风力发电机组齿轮箱故障类型判断应用较为广泛的方法，因为其优势在于可以很好的对故障振动信号中故障轴的转动频率、齿啮合频率、高次谐波等频率的成分进行分析，也可以根据各频率成分的幅值的大小和相位的大小对故障发生的类型和故障出现的位置进行很好地分析并能诊断出来故障出现的原因，因此这种方法目前被广泛地应用。 幅值谱、功率谱、包络谱和倒频率分析法是目前频域分析法的主要分类。

其中倒频率分析法的应用较为广泛，倒频谱可以很好地展示出频谱的周期频率成分，边频带通过倒频谱可以变成单根的谱线，因此对于故障类型的判断有着十分积极的意义。

总而言之，随着社会的不断进步和经济的快速发展，能源问题成为了困扰各行各业发展的很大一个因素，与此同时是风力发电的快速兴起和发展，在风力发电快速建设的同时，也迎来了很大的挑战，主要表现为风力发电机组的质量问题，已经成为了风力发电工作正常开展的一个阻碍，给企业带来很大的经济损失。针对这种情况对故障类型进行判断并进行有效地解决成为十分重要的工作。

参考文献：

[1]甄立敬.风力发电机组发电机和齿轮箱故障诊断方法研究[D].北京：华北电力大学；华北电力大学（北京），2014. [2]陈子根.风电机组齿轮箱故障诊断方法研究[J].消费导刊，2018，（45）：155.