CN114357846B - 一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统 - Google Patents

一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114357846B
CN114357846B CN202210258810.1A CN202210258810A CN114357846B CN 114357846 B CN114357846 B CN 114357846B CN 202210258810 A CN202210258810 A CN 202210258810A CN 114357846 B CN114357846 B CN 114357846B
Authority
CN
China
Prior art keywords
wind power
bearing
gearbox
fault type
gear box
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210258810.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114357846A (zh
Inventor
许世森
劳文欣
郭小江
唐巍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Huaneng Clean Energy Research Institute
China Huaneng Group Co Ltd
Original Assignee
Huaneng Clean Energy Research Institute
China Huaneng Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Huaneng Clean Energy Research Institute, China Huaneng Group Co Ltd filed Critical Huaneng Clean Energy Research Institute
Priority to CN202210258810.1A priority Critical patent/CN114357846B/zh
Publication of CN114357846A publication Critical patent/CN114357846A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114357846B publication Critical patent/CN114357846B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Wind Motors (AREA)

Abstract

本发明公开提供了一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统,涉及风力发电技术领域,尤其涉及风电齿轮箱轴承故障识别领域。具体实现方案为:获取风电齿轮箱的部件参数;将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障。本发明的技术方案,在进行风电齿轮箱轴承故障识别时考虑到齿轮箱轴承的故障、游隙等情况,提高了所述轴承故障识别的准确性,同时也为齿轮箱轴承提供了更加可靠的检查方法。

Description

一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统
技术领域
本发明涉及风力发电技术领域,具体涉及一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统。
背景技术
风力发电机组中,主要分为直驱型与增速型两大技术路线,其中最大的区别在于增速型风电机组中一般会需要齿轮箱实现增速降载功能。虽然增速型机组在模块化设计、成本、重量等方面有一定优势,但是齿轮箱相对容易出现故障,对于机组整体的可利用率与发电量影响较大。为此,提升齿轮箱设计水平,降低故障率是增速型机组的首要研究目标之一。齿轮箱中,轴承是确保齿轮箱正常运作的关键部件,也是可靠性要求最高的部件之一。
由于齿轮箱对风电机组的可靠性影响较大,故需要充分考虑到轴承对齿轮箱整体性能可能会产生的影响,并且提前做出预案,但是现有的技术方案对所述风电齿轮箱中轴承故障识别的准确率不高,导致不能够对风电齿轮箱轴承进行可靠的检查。
发明内容
本申请提供的一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统,以至少解决相关技术中对所述风电齿轮箱中轴承故障识别的准确率不高,导致不能够对风电齿轮箱轴承进行可靠的检查的技术问题。
本申请第一方面实施例提出一种风电齿轮箱轴承故障识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取风电齿轮箱的部件参数;
将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;
基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障;
其中,所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型是基于风电齿轮箱轴承游隙和轴承滚动体的各故障类型建立的。
本申请第二方面实施例提出一种风电齿轮箱轴承故障识别系统,所述系统包括:
获取模块,用于获取风电齿轮箱的部件参数;
结果模块,用于将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;
识别模块,用于基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障;
其中,所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型是基于风电齿轮箱轴承游隙和轴承滚动体的各故障类型建立的。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果:
本发明提供了一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统,所述方法包括:获取风电齿轮箱的部件参数;将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障。本发明的技术方案,在进行风电齿轮箱轴承故障识别时考虑到齿轮箱轴承的故障、游隙等情况,提高了所述轴承故障识别的准确性,同时也对齿轮箱轴承提供了更加可靠的检查。
本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面以及优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是根据本申请一个实施例提供的一种风电齿轮箱轴承故障识别方法的流程图;
图2是根据本申请一个实施例提供的风电齿轮箱轴承的结构图;
图3是根据本申请一个实施例提供的风电齿轮箱轴承的刚度变化情况示意图;
图4是根据本申请一个实施例提供的一种风电齿轮箱轴承故障识别系统的结构图;
图5是根据本申请一个实施例提供的一种风电齿轮箱轴承故障识别系统中识别模块的结构图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
本申请提出的一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统,所述方法包括:获取风电齿轮箱的部件参数;将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障。本发明的技术方案,在进行风电齿轮箱轴承故障识别时考虑到齿轮箱轴承的故障、游隙等情况,提高了所述轴承故障识别的准确性,同时也对齿轮箱轴承提供了更加可靠的检查。
实施例1
图1为本公开实施例提供的一种风电齿轮箱轴承故障识别方法的流程图,如图1所示,所述方法包括:
步骤1:获取风电齿轮箱的部件参数;
需要说明的是,所述风电齿轮箱的部件参数包括:风电齿轮箱中各部件的质量、转动惯量、齿轮的齿数、模数、倾斜角、压力角、齿宽、齿顶圆直径、齿根圆直径、材料、空间位置,另外还包括行星架、轴、箱体的几何外形和材料参数,其中,风电齿轮箱中各部件包括:风机主轴承、主轴、一级行星架、一级行星轮、一级太阳轮、第一中速轴、二级行星架、二级行星轮、齿轮箱箱体、二级太阳轮、第二中速轴、中速段齿轮、高速段齿轮、高速轴、联轴器。
步骤2:将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;
其中,所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型是基于风电齿轮箱轴承游隙和轴承滚动体的各故障类型建立的。
步骤3:基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障;
需要说明的是,所述基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障,包括:
判断得到的所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果是否与所述各故障类型对应的任一固有频率和时域响应结果相对应,若是,则将所述固有频率和时域响应结果对应的故障类型识别为所述风电齿轮箱轴承的故障类型,否则,所述风电齿轮箱轴承无故障;
其中所述各故障类型对应的固有频率和时域响应结果是分别将各故障类型下对应的风电齿轮箱的部件参数输入预先建立好的风电齿轮箱动力仿真模型中得到的。
本公开实施例所述预先建立风电齿轮箱动力仿真模型,所述风电齿轮箱动力仿真模型的建立过程包括:
步骤A:根据风电齿轮箱轴承的游隙参数和轴承滚动体的各故障类型确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元;
在本公开实施例中,所述根据风电齿轮箱轴承的游隙参数和轴承滚动体的各故障类型确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元,包括:
确定各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值;
利用所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值确定所述各故障类型下所述滚动体的赫兹接触应力,并求解所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力,将所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力之和作为所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力;
根据所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元。
需要说明的是,所述根据所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元,包括:
按下式确定风电齿轮箱中轴承在第i种故障类型下对应的轴承刚度力元
Figure 904262DEST_PATH_IMAGE001
Figure 914943DEST_PATH_IMAGE002
式中,
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承内滚道c对应位移j下的径向力,
Figure 882899DEST_PATH_IMAGE004
为在第i种故障类型下轴承内滚道c的径向位移,
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为在第i种故障类型下轴承外滚道h的径向位移,
Figure 979031DEST_PATH_IMAGE006
为在第i种故障类型下判断轴承滚动体是否开始受载的参数,
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承的游隙参数,其中,
Figure 752952DEST_PATH_IMAGE008
Figure DEST_PATH_IMAGE009
Figure 618140DEST_PATH_IMAGE010
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承中滚动体t的赫兹接触应力,
Figure 756997DEST_PATH_IMAGE012
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为所述轴承中滚动体的总数,
Figure 137163DEST_PATH_IMAGE014
为在第i种故障类型下轴承中滚动体t的刚度,
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为在第i种故障类型下轴承中滚动体t的刚度浮动值,
Figure 386878DEST_PATH_IMAGE016
为在第i种故障类型下轴承中滚动体t与滚道的接触角。
示例的,所述风电齿轮箱轴承的结构如图2所示,图中的外圈即为外滚道,内圈即为内滚道;
所述风电齿轮箱轴承的刚度变化情况如图3所示,图中的轴承例即为风电齿轮箱轴承内滚道对应径向位移下的径向力。
步骤B:基于所述风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元在simpack软件中建立风电齿轮箱动力仿真模型;
所述齿轮箱动力学模型中的个体包括:风机主轴承、主轴、一级行星架、一级行星轮、一级太阳轮、第一中速轴、二级行星架、二级行星轮、齿轮箱箱体、二级太阳轮、第二中速轴、中速段齿轮、高速段齿轮、高速轴、联轴器,以及齿轮箱内部各级轴承;
其中,对所述风机齿轮箱箱体、风机一级行星架、风机二级行星架、主轴、主轴承、风机第一中速轴、风机第二中速轴和风机高速轴采用柔性体建模;所述采用柔性体建模包括:通过有限元软件对待建模个体进行模态计算,而后采用模态缩减方法对该柔性体进行数学建模。
对所述联轴器采用多刚体方式建模;
对所述太阳轮、二级太阳轮、各级行星轮和齿圈采用刚体方式建模。
然后,利用建立好的风电齿轮箱动力仿真模型进行各故障类型的仿真,得到各故障类型下对应的风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果,其中,所述故障类型包括:滚动体表面剥落、缺损,滚动体断裂等。
其中,所述利用建立好的风电齿轮箱动力仿真模型进行各故障类型的仿真,得到各故障类型下对应的风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果,包括:
根据风电齿轮箱的总势能和总动能计算出风电出轮箱的固有频率以及时频响应具体为:
根据所述总动能与总势能,解拉格朗日函数得到动力学方程:
Figure 372152DEST_PATH_IMAGE017
,其中,M为风电齿轮箱质量矩阵,C为风电齿轮箱阻尼矩阵,K为风电齿轮箱刚度矩阵,q为风电齿轮箱内总位移向量,F为风电齿轮箱所受合外力,
Figure 681911DEST_PATH_IMAGE018
为风电齿轮箱内所有个体的平移速度与角速度,
Figure 611689DEST_PATH_IMAGE019
为风电齿轮箱内所有个体的加速度;并采用数值积分方法求解风电齿轮箱内总位移向量q,得到时频响应结果。
通过公式
Figure 399517DEST_PATH_IMAGE020
计算风电齿轮箱的固有频率
Figure 239297DEST_PATH_IMAGE021
,eig代表求特征值。
利用上述方法求解各故障类型下对应的风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果,并将求解结果保存。
综上所述,本申请提出的一种风电齿轮箱轴承故障识别方法,考虑了实际轴承中存在的游隙与可能的故障情况,相比于原有的轴承建模方式,能更精确的仿真轴承在实际工作中的动力表现,因此,齿轮箱整体进行动力学仿真时也可更加精确,基于更加精确的轴承建模;通过建立完整齿轮箱模型,并进行动力学分析,计算出固有频率以及时频响应,能够准确排查出共振危险以及异常载荷,有助于解决国产化齿轮箱在工作过程中,由于轴承出现故障的振动超标及功率不稳的问题,同时通过以上齿轮箱建模仿真工作,可提取各故障类型对应的固有频率以及时频响应,便于与现场数据进行比对后快速识别出故障形式,判断出现问题是否属于轴承问题,对现场齿轮箱的运行维护非常有益。
实施例2
图4为本公开实施例提供的一种风电齿轮箱轴承故障识别系统的结构图,如图4所示,所述系统包括:
获取模块100,用于获取风电齿轮箱的部件参数;
结果模块200,用于将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;
识别模块300,用于基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障;
其中,所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型是基于风电齿轮箱轴承游隙和轴承滚动体的各故障类型建立的。
在本公开实施例中,所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型的建立过程包括:
步骤F1:根据风电齿轮箱轴承的游隙参数和轴承滚动体的各故障类型确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元;
步骤F2:基于所述风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元在simpack软件中建立风电齿轮箱动力仿真模型;
所述齿轮箱动力学模型中的个体包括:风机主轴承、主轴、一级行星架、一级行星轮、一级太阳轮、第一中速轴、二级行星架、二级行星轮、齿轮箱箱体、二级太阳轮、第二中速轴、中速段齿轮、高速段齿轮、高速轴、联轴器,以及齿轮箱内部各级轴承;
其中,对风机齿轮箱箱体、风机一级行星架、风机二级行星架、主轴、主轴承、风机第一中速轴、风机第二中速轴和风机高速轴采用柔性体建模;
联轴器采用多刚体方式建模;
太阳轮、二级太阳轮、各级行星轮和齿圈采用刚体方式建模。
需要说明的是,所述根据风电齿轮箱轴承的游隙参数和轴承滚动体的各故障类型确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元,包括:
确定各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值;
利用所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值确定所述各故障类型下所述滚动体的赫兹接触应力,并求解所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力,将所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力之和作为所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力;
根据所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元。
进一步的,所述根据所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元,包括:
按下式确定风电齿轮箱中轴承在第i种故障类型下对应的轴承刚度力元
Figure 454378DEST_PATH_IMAGE022
Figure 809135DEST_PATH_IMAGE002
式中,
Figure 666233DEST_PATH_IMAGE003
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承内滚道c对应位移j下的径向力,
Figure 360520DEST_PATH_IMAGE004
为在第i种故障类型下轴承内滚道c的径向位移,
Figure 12081DEST_PATH_IMAGE005
为在第i种故障类型下轴承外滚道h的径向位移,
Figure 57397DEST_PATH_IMAGE006
为在第i种故障类型下判断轴承滚动体是否开始受载的参数,
Figure 452606DEST_PATH_IMAGE007
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承的游隙参数。
在本公开实施例中,如图5所示,所述识别模块300,包括:
识别单元301,用于判断得到的所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果是否与所述各故障类型对应的任一固有频率和时域响应结果相对应,若是,则将所述固有频率和时域响应结果对应的故障类型识别为所述风电齿轮箱轴承的故障类型,否则,所述风电齿轮箱轴承无故障;
其中所述各故障类型对应的固有频率和时域响应结果是分别将各故障类型下对应的风电齿轮箱的部件参数输入预先建立好的风电齿轮箱动力仿真模型中得到的。
综上所述,本申请提出的一种风电齿轮箱轴承故障识别姿态,考虑了实际轴承中存在的游隙与可能的故障情况,相比于原有的轴承建模方式,能更精确的仿真轴承在实际工作中的动力表现,因此,齿轮箱整体进行动力学仿真时也可更加精确,基于更加精确的轴承建模;通过建立完整齿轮箱模型,并进行动力学分析,计算出固有频率以及时频响应,能够准确排查出共振危险以及异常载荷,有助于解决国产化齿轮箱在工作过程中,由于轴承出现故障的振动超标及功率不稳的问题,同时通过以上齿轮箱建模仿真工作,可提取各故障类型对应的固有频率以及时频响应,便于与现场数据进行比对后快速识别出故障形式,判断出现问题是否属于轴承问题,对现场齿轮箱的运行维护非常有益。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (4)

1.一种风电齿轮箱轴承故障识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取风电齿轮箱的部件参数;
将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;
基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障;
其中,所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型是基于风电齿轮箱轴承游隙和轴承滚动体的各故障类型建立的;
所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型的建立过程包括:
步骤A:根据风电齿轮箱轴承的游隙参数和轴承滚动体的各故障类型确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元,包括:
确定各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值;
利用所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值确定所述各故障类型下所述滚动体的赫兹接触应力,并求解所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力,将所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力之和作为所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力;
按下式确定风电齿轮箱中轴承在第i种故障类型下对应的轴承刚度力元
Figure 27968DEST_PATH_IMAGE001
Figure 66331DEST_PATH_IMAGE002
式中,
Figure 341455DEST_PATH_IMAGE003
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承内滚道c对应位移j下的径向力,
Figure 312822DEST_PATH_IMAGE004
为在第i种故障类型下轴承内滚道c的径向位移,
Figure 647988DEST_PATH_IMAGE005
为在第i种故障类型下轴承外滚道h的径向位移,
Figure 376910DEST_PATH_IMAGE006
为在第i种故障类型下判断轴承滚动体是否开始受载的参数,
Figure 144140DEST_PATH_IMAGE007
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承的游隙参数;
步骤B:基于所述风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元在simpack软件中建立风电齿轮箱动力仿真模型;
所述齿轮箱动力学模型中的个体包括:风机主轴承、主轴、一级行星架、一级行星轮、一级太阳轮、第一中速轴、二级行星架、二级行星轮、齿轮箱箱体、二级太阳轮、第二中速轴、中速段齿轮、高速段齿轮、高速轴、联轴器,以及齿轮箱内部各级轴承;
其中,对风机齿轮箱箱体、风机一级行星架、风机二级行星架、主轴、主轴承、风机第一中速轴、风机第二中速轴和风机高速轴采用柔性体建模;
联轴器采用多刚体方式建模;
太阳轮、二级太阳轮、各级行星轮和齿圈采用刚体方式建模。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障,包括:
判断得到的所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果是否与所述各故障类型对应的任一固有频率和时域响应结果相对应,若是,则将所述固有频率和时域响应结果对应的故障类型识别为所述风电齿轮箱轴承的故障类型,否则,所述风电齿轮箱轴承无故障;
其中所述各故障类型对应的固有频率和时域响应结果是分别将各故障类型下对应的风电齿轮箱的部件参数输入预先建立好的风电齿轮箱动力仿真模型中得到的。
3.一种风电齿轮箱轴承故障识别系统,其特征在于,所述系统包括:
获取模块,用于获取风电齿轮箱的部件参数;
结果模块,用于将所述风电齿轮箱的部件参数输入预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型中,得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果;
识别模块,用于基于所述得到所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果识别所述风电齿轮箱轴承的故障;
其中,所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型是基于风电齿轮箱轴承游隙和轴承滚动体的各故障类型建立的;
所述预先建立的风电齿轮箱动力仿真模型的建立过程包括:
步骤F1:根据风电齿轮箱轴承的游隙参数和轴承滚动体的各故障类型确定风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元,包括:
确定各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值;
利用所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中滚动体的刚度浮动值确定所述各故障类型下所述滚动体的赫兹接触应力,并求解所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力,将所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承中各个滚动体的赫兹接触应力之和作为所述各故障类型下所述风电齿轮箱轴承的径向力;
按下式确定风电齿轮箱中轴承在第i种故障类型下对应的轴承刚度力元
Figure 642117DEST_PATH_IMAGE008
Figure 413764DEST_PATH_IMAGE002
式中,
Figure 161140DEST_PATH_IMAGE003
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承内滚道c对应位移j下的径向力,
Figure 43645DEST_PATH_IMAGE004
为在第i种故障类型下轴承内滚道c的径向位移,
Figure 724025DEST_PATH_IMAGE005
为在第i种故障类型下轴承外滚道h的径向位移,
Figure 666574DEST_PATH_IMAGE006
为在第i种故障类型下判断轴承滚动体是否开始受载的参数,
Figure 104508DEST_PATH_IMAGE007
为在第i种故障类型下风电齿轮箱轴承的游隙参数;
步骤F2:基于所述风电齿轮箱中轴承在各故障类型下对应的轴承刚度力元在simpack软件中建立风电齿轮箱动力仿真模型;
所述齿轮箱动力学模型中的个体包括:风机主轴承、主轴、一级行星架、一级行星轮、一级太阳轮、第一中速轴、二级行星架、二级行星轮、齿轮箱箱体、二级太阳轮、第二中速轴、中速段齿轮、高速段齿轮、高速轴、联轴器,以及齿轮箱内部各级轴承;
其中,对风机齿轮箱箱体、风机一级行星架、风机二级行星架、主轴、主轴承、风机第一中速轴、风机第二中速轴和风机高速轴采用柔性体建模;
联轴器采用多刚体方式建模;
太阳轮、二级太阳轮、各级行星轮和齿圈采用刚体方式建模。
4.如权利要求3所述的系统,其特征在于,所述识别模块,包括:
识别单元,用于判断得到的所述风电齿轮箱的固有频率和时域响应结果是否与所述各故障类型对应的任一固有频率和时域响应结果相对应,若是,则将所述固有频率和时域响应结果对应的故障类型识别为所述风电齿轮箱轴承的故障类型,否则,所述风电齿轮箱轴承无故障;
其中所述各故障类型对应的固有频率和时域响应结果是分别将各故障类型下对应的风电齿轮箱的部件参数输入预先建立好的风电齿轮箱动力仿真模型中得到的。
CN202210258810.1A 2022-03-16 2022-03-16 一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统 Active CN114357846B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210258810.1A CN114357846B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210258810.1A CN114357846B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114357846A CN114357846A (zh) 2022-04-15
CN114357846B true CN114357846B (zh) 2022-06-24

Family

ID=81095184

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210258810.1A Active CN114357846B (zh) 2022-03-16 2022-03-16 一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114357846B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007062391A1 (de) * 2007-12-22 2009-06-25 Schaeffler Kg Wälzkörper umfassend eine Hohlrolle und einen Überlastkörper
CN103927414A (zh) * 2014-04-04 2014-07-16 北京工业大学 含单点故障的滚动轴承振动响应仿真分析方法
CN105065639A (zh) * 2015-06-19 2015-11-18 北京唐智科技发展有限公司 齿轮箱及传动系统共振破裂自动侦察识别与防范监控方法
CN105570410A (zh) * 2016-03-04 2016-05-11 重庆大学 多列行星牵引传动减速轴承
CN114061948A (zh) * 2021-11-16 2022-02-18 西安热工研究院有限公司 一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007062391A1 (de) * 2007-12-22 2009-06-25 Schaeffler Kg Wälzkörper umfassend eine Hohlrolle und einen Überlastkörper
CN103927414A (zh) * 2014-04-04 2014-07-16 北京工业大学 含单点故障的滚动轴承振动响应仿真分析方法
CN105065639A (zh) * 2015-06-19 2015-11-18 北京唐智科技发展有限公司 齿轮箱及传动系统共振破裂自动侦察识别与防范监控方法
CN105570410A (zh) * 2016-03-04 2016-05-11 重庆大学 多列行星牵引传动减速轴承
CN114061948A (zh) * 2021-11-16 2022-02-18 西安热工研究院有限公司 一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
大型风力发电机齿轮箱全柔性动力学建模与仿真分析;杜静等;《太阳能学报》;20150630;第36卷(第6期);说明书第1-7页 *
转子-轴承系统动态特性与轴承磨损特性研究;魏来;《中国硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;20220315(第3期);全文 *
齿轮箱类耦合结构振动特性分析与研究;王文龙;《中国硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;20210215(第2期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114357846A (zh) 2022-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Nejad et al. Development of a 5 MW reference gearbox for offshore wind turbines
US9587627B2 (en) Control system and method for mitigating rotor imbalance on a wind turbine
CN101196432B (zh) 用于估计变速箱寿命的方法和系统
EP3514376B1 (en) System and method for monitoring a wind turbine pitch bearing
LaCava et al. Determining wind turbine gearbox model complexity using measurement validation and cost comparison
CN106286151B (zh) 一种风电机组低速轴扭转载荷监测方法及载荷分析方法
Jain et al. Vibration response of a wind-turbine planetary gear set in the presence of a localized planet bearing defect
CN114357846B (zh) 一种风电齿轮箱轴承故障识别方法及系统
Han et al. Dynamics and vibration analyses of gearbox in wind turbine
Selwyn et al. Computation of reliability and birnbaum importance of components of a wind turbine at high uncertain wind
CN116070090A (zh) 基于数字孪生模型的滚动轴承故障样本生成方法
CN104196678A (zh) 风电机组传动系统扭振抑制控制方法
Calderon Electromechanical Drivetrain Simulation.
Tan et al. Investigation of dynamic characteristics of planetary gear stage in wind turbine considering voltage dip
White et al. Operational load estimation of a smart wind turbine rotor blade
McFadden et al. Wind turbine gearbox design with drivetrain dynamic analysis
Sheng et al. An Integrated Approach Using Condition Monitoring and Modeling to Investigate Wind Turbine Gearbox Design
Muto et al. Model-based load estimation for wind turbine blade with Kalman filter
van Binsbergen et al. A physics-, SCADA-based remaining useful life calculation approach for wind turbine drivetrains
Berg et al. System ID modern control algorithms for active aerodynamic load control and impact on gearbox loading
Namura et al. Model-based blade load monitoring of floating wind turbine enhanced by data assimilation
Guo et al. Improving wind turbine drivetrain reliability using a combined experimental, computational, and analytical approach
Marrant et al. Comparison of multibody simulations and measurements of wind turbine gearboxes at Hansen’s 13 MW test facility
Lin et al. Progress on the Development of a Holistic Coupled Model of Dynamics for Offshore Wind Farms: Phase I—Aero-Hydro-Servo-Elastic Model, With Drive Train Model, for a Single Wind Turbine
Myrent et al. Pitch error and shear web disbond detection on wind turbine blades for offshore structural health and prognostics management

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant