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  • 简介:基于LABVIEW的虚拟仪器平台建立数据采集系统,实现了对齿轮进行全生命周期实验过程中采集到大量振动信号数据,提出使用时域分析法(时域同步平均)与频域分析法(功率谱)相结合的信号处理方法对振动信号数据按齿轮可能出现的各种运行状态加以分类,从而有重点的应用倒频谱法对已经出现故障的齿轮振动信号进行分析,倒频谱的边频带频谱识别能力有助于研究啮合频率及边频特征,进而准确诊断出齿轮故障性质,并定位出故障齿轮。实验结果得到的齿轮各阶段运行状态数据在工程中很实用,具体涉及齿轮状态判断、故障阈值设定、故障识别及定位等用途。

  • 标签: 倒频谱 齿轮箱 故障诊断
  • 简介:风电机组状态监测部位多,数据分析工作量大,人工故障识别的方式使得风电机组状态监测报告滞后.本研究提出一种基于幅值调制比率的风电机组齿轮失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮振动加速度信号进行时频分析得到机组的瞬时转速,然后进行阶比处理将等时间间隔信号序列重采样转换成等角度间隔信号序列,频域变换后选择一倍啮合频率和两倍啮合频率幅值较大值,计算调制间隔为转频的多频率点幅值累加和,再将与较大啮合频率处的幅值调制比率作为特征值表征齿轮的失效状态.恒速和变速风电机组齿轮振动数据分析结果都表明该特征值具有良好的故障与正常状态区分能力,且不同转速下该特征值具有稳定性.

  • 标签: 风电机组齿轮箱 幅值调制 时频分析 故障诊断 失效分析