风力发电机组齿轮箱轴承故障诊断
2019/5/15 22:22:15
风力发电机组齿轮箱振动剧烈、噪声巨大的故障进行测试分析，通过时域信号分析、频域信号分析以及频谱二次解调处理分析判断齿轮箱失效部件位置为中间级轴承内环，经过轴承拆解，证明了诊断准确性。
1齿轮箱是旋转机械中的重要部件，它具有传递运动、扭矩和变速的作用。据统计，在齿轮箱失效中，齿轮的失效比约为60%，轴承的失效比约为19%，轴的失效比约为10%，箱体的失效比率约为7%，紧固件的失效比率约为3%，油封的失效比率约为1%。齿轮箱故障诊断方法主要有振动法、噪声谱分析法、油液分析法、混沌诊断识别法等。而齿轮箱振动提取分析是目前公认的最佳征兆提取量。
齿轮箱中的轴、齿轮和轴承在工作时会产生振动，若发生故障，其振动信号的能量分布就会发生变化，振动信号是齿轮箱故障特征的载体，通过理论研究和实验分析，对具有故障的齿轮箱振动信号进行时域、频域及频域二次分析。在分析中除了传统的频谱分析外，还采用细化谱及解调谱分析方法，并与正常状态下的振动信号进行比较，从而提取故障信号特征。根据其故障信号特征，提出性质有效的诊断方法。
2齿轮箱故障分析方法，齿轮箱典型故障特征包括：齿轮齿形误差、箱体共振、断齿、齿面损伤、轴承疲劳剥落、轴承保持架变形、旋转部件松动、转轴弯曲、转轴不平衡、转轴不对中等。
为了综合利用典型的故障特征， 必须采用对加速度或速度进行时域分析、频域分析及其解调分析。由于振动信号的时域反映了平均振动能量， 时域信号的峰峰值和峭度在一定程度上反映振动信号是否含有冲击成分， 而时域有效值将直接反映齿轮箱整体振动综合水平， 所以在一般时域诊断中以这几个参数为诊断参量。在齿轮箱故障诊断中，频谱主要用于分析振动加速度信号中齿轮啮合频率和轴承内、外环固有频率等中高频成分； 细化谱主要用于分析振动速度信号中各轴转频和轴承各组件通过频率等低频成分； 解调谱主要用于分析振动加速度信号中各轴转频和轴承各组件通过频率等低频成分。齿轮箱的故障诊断方法还有噪声谱分析法、油液分析法、混沌诊断识别法等。由于工业现场测试条件及分析技术所限，有些征兆的提取与分析不易实现， 有些征兆反映的故障状态不敏感， 相对来讲， 齿轮的振动是目前公认的最佳征兆提取量，它对运行状态的反映迅速、真实、全面，能很好地反映出大部分齿轮故障的性质与范围， 并有许多先进有效的方法可供选用。齿轮箱因结构的复杂性，其振动的频率成分很多，故一定要在建立档案的基础上来判断是否存在故障， 并在此基础上进行故障诊断。
3 滚动轴承故障诊断，滚动轴承是旋转机械中的重要零件， 在各个机械部门有着广泛的应用。典型的滚动轴承由内环、外环、滚动体和保持架组成的，它具有摩擦阻力小、效率高、易于起动、润滑方便、互换性好等优点，但也存在抗冲击能力差、高速时噪声大等缺点。滚动轴承的失效必然导致机械装置运行的不正常，甚至引发灾难性的后果，因此，对滚动轴承常见故障的研究显得十分重要。滚动轴承故障主要分为轴承内环剥落或点蚀、轴承外环剥落或点蚀、轴承滚动体点蚀或损伤、轴承保持架脱落或变形。外环固定，内环旋转的滚动轴承故障特征频率分析：
（1）内环发生剥落或者点蚀，频谱中内环特征频率及其谐波凸显，其附近将出现调制峰群，产生以内环特征频率为载波频率，以转轴转频为调制频率的幅值调制现象；
（2）外环发生剥落或者点蚀，频谱中外环特征频率及其谐波凸显，特征频率无边频，无调幅现象；
（3）滚动体发生点蚀或剥落，频谱中滚动体特征频率及其谐波凸显，其附近将出现调制峰群，并产生以滚动体特征频率为载波频率，以保持架转频为调制频率的幅值调制现象；
（4）保持架变形或脱落，频域分析将出现保持架特征频率及其谐波。
4 故障现象及测点布置，某风力发电机组传动链整体振动大，并伴随巨大轰鸣声，在几百米外能听到该机舱发出连续、巨大声响。发电机振动远小于齿轮箱，且将齿轮箱与发电机之间联轴器拆掉，发电机不运转，发现高频大幅振动依然存在，判定振动为齿轮箱引起；依据当前风力发电设备的故障现象和现场工作状况，齿轮箱较容易产生故障的部位为齿轮以及齿轮箱的前后轴承，考虑到现场情况及测试的方便性， 我们在测试中选择齿轮箱前后轴承作为测量重点。
5 测试振动有效值评判，从各测点中选取齿轮箱中间轴径向、低速轴轴向、高速轴轴向振动进行有效值分析，其均方根值均在20m/s2 以上，VDI3834 规定风力发电机组齿轮箱振动有效值第一阶段限值（良好有效运行）7.5m/s2，第二阶段限值（故障显现，但仍能运行）12m/s2，本次测试各点振动有效均远大于第二阶段限值，表明存在恶劣故障，对整机安全造成重大隐患。
6 故障诊断分析，
（1）该风力发电机组齿轮箱中间级轴承故障特征频率
（2）信号分析及故障诊断
时域波形是原始信号，包含较多的信息量。一般对于有明显特征波形的故障，例如冲击、调幅等，可以做出初步判断。频域分析是现代信号处理技术的最常用的方法之一，对于分析齿轮箱故障产生的部位、故障类型和产生原因提供了非常有效的分析手段。因此，频谱分析方法是齿轮箱故障诊断最重要的信号分析方法之一。当齿轮出现点蚀、断齿以及滚动轴承发生疲劳剥落等，会产生周期性脉冲冲力，从而在频谱中显示出明显的特征频率及其谐波频率。
周期性脉冲力随着转轴转动， 其能量值在传感器测点方向周期变化，产生振动信号的调制现象，在频谱上表现为在特征频率或固有频率两侧出现均匀的调制边频带， 通过解调包络分析能准确分析出边带成分，并与旋转频率比对，能判断故障部件所关联的转轴。
测试发电机转速1800rpm 发电时各测点振动参数， 分析结果如下：
从图1 可以看出， 风力发电机组具有明显冲击信号和调频调幅特征，它的振动幅值均值达5g 以上，初步判断为轴承或齿轮故障；
从图2 可以看出，频率在84Hz 及其谐波附近存在较大的幅值，它与叶片侧中间级轴承内环故障频率相对应。特征频率周围伴随8.13Hz 边频成分，与中间级轴承转频相对应。由此，判断齿轮箱叶片侧中间级轴承内环损伤。
从图3 可以看出，频谱包络信号调幅信号为8.13Hz 及其谐波信号，对应中间级轴承转频，表明齿轮箱故障件振动受中间级转轴调制；
综上所述判断齿轮箱叶片侧中间级轴承内环故障。
（3）检查验证
齿轮检查，齿轮齿面有轻微压痕，但总体状况良好，无点蚀、齿根扯断现象；拆卸叶片侧中间级轴承后，发现其轴承内环严重剥落，与测试分析结果一致。更换该轴承后，齿轮箱振动、噪声正常，故障消除。
7 风力发电机组齿轮箱故障诊断的振动分析法，并通过实例表明，利用振动参数对风力发电机组齿轮箱故障的诊断是有效的。它不但能监测齿轮箱运行状态，还可以准确判断故障原因， 减少不必要的齿轮箱拆箱及各个零部件拆除检查，节约了时间及维修成本。
