[發明專利]一種多傳感器融合的風電機組齒輪箱故障定位方法

有效

• 申請號: 201410230862.3
• 申請日: 2014-05-28
• 公開（公告）號: CN104048825A
• 公開（公告）日: 2014-09-17
• 發明（設計）人: 錢政;田雙蜀;張穎;王現偉
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G01M13/02
• 分類號: G01M13/02
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

1.一種多傳感器融合的風電機組齒輪箱故障定位方法，其特征在于：該方法的具體實現步驟如下：

步驟一：依據齒輪箱的內部結構以及振動傳感器的安裝位置和數量來確定故障定位模型應用的條件；風電機組齒輪箱均由齒輪、軸承、軸及相應附件組成，由于其傳動功率以及生產廠家的不同，齒輪箱內部器件的參數不同，因此故障定位的部件數量及振動特征存在著差別，不同的振動傳感器安裝位置和安裝數量會導致故障特征值的大小及同種部件定位算法的不同；

步驟二：依據現有的故障診斷技術包括時域分析、頻域分析、小波分析現有的故障診斷方法對采集的振動信號進行分析，提取相應的故障特征值{a₁,a₂…a_n}；

步驟三：借鑒節約覆蓋集理論建立故障部件與特征值集合的關系；不同部件的故障對應不同的特征值集合，借鑒節約覆蓋集理論得到最佳的故障與特征值的對應關系；利用節約覆蓋集理論分析過程如下：

設F代表齒輪箱可能發生的故障部件集合，|F|代表可能的故障數目，則故障發生共有2^|F|種可能性；每種可能性看作F的一個子集F_I，若F_I＝{f₁,f₂,…,f_n}表示故障部件{f₁,f₂,…,f_n}發生故障，而其他f的故障則沒有發生；解決齒輪箱中多故障診斷問題就是在所有2^|F|個可能性中尋找最可能的組合，利用符號推理—節約覆蓋理論來尋找最佳的組合；

節約覆蓋理論是一種利用誘導推理來闡明診斷專家系統理論，它將診斷問題描述為一個四元組P＝<F,A,R,A⁺>，其中

F＝{f₁,f₂,…,f_n}表示故障部件的有限非空集；

A＝{a₁,a₂,…,a_n}表示故障特征值的有限非空集；

表示定義在F×A上的有序關系子集；

表示已知的特征值集合；

符號R代表故障部件和故障特征值之間的直接因果關系，<f_i,a_j>∈R表示f_i能夠引起a_j，它并不表示當f_i存在，a_j總是發生，而僅僅是可能發生；A⁺是A的一個特殊子集，代表了在一個特定問題下已知存在的特征，不在A⁺的特征可認為是不存在的；此外，可定義兩個函數：對于所有a_j∈A，parts(a_j)＝{f_i|<f_i,a_j>∈R}代表特征值a_j所有可能引起的故障部件，features(f_i)＝{a_j|<f_i,a_j>∈R}代表可能被f_i引起的所有特征，同時定義parts(AJ)=∪aj∈AJparts(aj)]]>和features(FI)=∪fi∈FIfeatures(fi);]]>對于診斷問題，parts(a₁)＝{f₁,f₂,f₃}，features(f₁)＝{a₁,a₃}，parts({a₃,a₄})＝{f₁,f₃,f₄}，如果則稱故障部件集合F_I是特征值的一個覆蓋；

利用最小準則確定齒輪箱中每個部件故障對應最少特征值覆蓋；

步驟四：根據現場齒輪箱內窺鏡的結果確定齒輪箱故障的部位、類型以及故障的程度；利用與內窺鏡檢查相近時間內齒輪箱的振動數據來分析單一故障的不同程度對故障特征值的影響以及不同部位故障對不同振動測點特征值的影響；

步驟五：分析不同故障部件對多個測點振動信號的影響，得到振動的衰減系數；故障部件的振動信號傳播到不同振動測點的衰減率不同，進而導致同一故障部件振動信號在不同測點的特征值不同；以其中的某個測點作為基準，其它測點的值表示為其中i為第i次測量的結果，k為第k個故障部件，m為第m個振動測點；對多次測量的數據進行結果平均得到第k故障部件振動信號傳輸到測點的衰減系數{β_k,1,β_k,2,β_k,3,…β_k,m}，其中其中l為重復測量的次數，則多個部件的衰減系數表示為：

β=β1,1...β1,M......βK,1...βK,MK×M]]>

其中，K為齒輪箱中部件的個數，M為振動測點數，β_k＝{β_k,1…β_kM}；

步驟六：不同類型的部件具有相異的故障特征值，利用特征值的差異以及BP神經網絡算法對得到的數據進行故障診斷，將故障定位到某類型的部件；

步驟七：對于同種類型的部件，求取振動信號的衰減系數β'_k，分析衰減系數，采用對比的方法，通過求誤差δ＝β′_k-β_k最小的方法來確定故障部件的位置。