风力发电机组齿轮箱监测与故障诊断技术研究 

风力发电机组单机容量呈递增态势，安装规模持续拓展。在此情形下，机组核心部件的可靠性难题愈发显著。齿轮箱作为风力发电机组传动系统的核心组件，具备结构复杂、负载多变的特性。于运行期间需经受风载荷波动、启停冲击、温度变化等诸多复杂工况作用。因此，齿轮磨损、齿面胶合、轴承疲劳、轴系不对中等故障频发。据相关统计数据显示，因齿轮箱故障致使风力发电机组停机的时长，占据总停机时间的 30% 以上。而且，故障维修所需成本高昂，这对风力发电项目的经济效益与可持续运行产生了严重的负面影响。开展针对风力发电机组齿轮箱的监测及故障诊断技术研究，实现故障的早期预警与精准诊断，对于保障机组安全稳定运行以及降低运维成本具备重要的现实价值。

一、风力发电机组齿轮箱常见故障类型

在风力发电机组齿轮箱范畴，故障的集中指向呈现于齿轮、轴承、轴系以及箱体之类部件。其中，齿轮故障与轴承故障占据的比例最为显著。关于齿轮，其常见故障涵盖齿面磨损状况、齿面胶合情形、齿面剥落现象、齿根裂纹态势以及断齿状况等。轴承的常见故障包括内圈磨损、外圈磨损、滚动体磨损、保持架损坏以及轴承间隙过大等。轴系故障的主要表征为轴的弯曲变形、轴颈磨损、轴的裂纹以及轴系不对中情形。而箱体故障，大多体现为箱体变形、箱体裂纹以及连接螺栓松动等状况。

二、风力发电机组齿轮箱监测技术

2.1 振动监测技术

在当今风力发电机组齿轮箱监测范畴内，振动监测技术，乃是应用颇为广泛的技术类别之一。其原理在于，凭借传感器对齿轮箱运行进程里的振动信号予以采集，借由对信号特征加以分析，从而对部件运行状态作出判断。正常运行之际，齿轮箱所产生的振动信号具备稳定的频率特性；然而，一旦部件出现故障状况，便会致使振动信号的幅值以及频率构成发生改变。诸如齿轮齿面的磨损，会使得振动信号的幅值呈现增大态势；而齿根裂纹，则会生成特征频率的边频带。就振动监测技术而言，常用的传感器涵盖加速度传感器、速度传感器以及位移传感器。其中，加速度传感器因其具备较高的灵敏度以及较快的响应速度，适宜用于高频振动信号的采集工作，并且在齿轮与轴承故障的早期监测领域得以广泛应用。于信号采集环节中，需合理抉择传感器的安装位置，一般而言，会安装在诸如齿轮箱轴承座、箱体外壳等振动传递效率较高的部位。与此同时，对采样频率与采样时长加以把控，以此确保所采集信号的完整性与准确性。

2.2 油液分析技术

针对齿轮箱内部部件磨损状态监测，油液分析技术借由对齿轮箱润滑油物理化学性能以及油中磨损颗粒特征的检测来达成。于齿轮箱运行进程里，润滑油不仅具备润滑功用，亦会携带由部件磨损生成的颗粒、污染物以及氧化产物，此等物质的变动径直反映出齿轮箱的运行状况。油液分析技术大体涵盖油液理化性能分析与油液颗粒分析这两种类别。凭借对润滑油诸如黏度、酸值、水分含量、闪点等指标的检测，油液理化性能分析得以判别润滑油是否出现老化变质情形，一旦黏度降低、酸值增高或者水分含量超出标准，即表明润滑油性能丧失功效，需即刻予以更换。而油液颗粒分析则借助显微镜观察、颗粒计数器检测等手段，对油中磨损颗粒的数量、大小、形状以及成分展开剖析。

三、风力发电机组齿轮箱故障诊断方法

3.1 基于信号处理的诊断方法

故障诊断的基础方法乃是基于信号处理的诊断手段，此方法借助对监测所获振动、温度、油液等信号开展处理与剖析，以萃取故障特征进而达成故障诊断。信号处理常用方式涵盖时域分析、频域分析及时频域分析。时域分析凭借计算信号诸如均值、方差、峰值、峰值因子、脉冲因子等时域指标，来判别信号的平稳态势与波动情形，比如峰值因子增大一般意味着存在冲击性故障；频域分析经由傅里叶变换把时域信号转化为频域信号，对信号的频率构成与幅值分布予以分析，识别故障特征频率，像齿轮的故障特征频率便与齿轮的齿数、转速有关；时频域分析则融合时域与频域分析之优势，通过小波变换、短时傅里叶变换等办法，对非平稳信号的时频特性展开分析，适用于风力发电机组齿轮箱因风载荷波动引发的非平稳故障信号的诊断。

3.2 基于人工智能的诊断方法

随着人工智能技术的快速发展，基于人工智能的故障诊断方法在风力发电机组齿轮箱故障诊断中得到广泛应用，该方法通过构建智能诊断模型，实现故障的自动识别与分类。常用的人工智能诊断方法包括人工神经网络、支持向量机、深度学习等。人工神经网络具有强大的非线性映射能力与自学习能力，通过训练样本对网络进行训练，可实现对故障信号的分类与识别，适用于复杂故障模式的诊断；支持向量机基于统计学习理论，通过寻找最优分类超平面，实现对小样本故障数据的有效诊断，解决了传统方法在小样本情况下诊断精度低的问题；深度学习则通过构建深度神经网络，实现对故障信号深层特征的自动提取，无需人工设计特征，提高了故障诊断的智能化水平与诊断精度，尤其适用于风力发电机组齿轮箱多故障、复杂故障的诊断。

结论

风力发电之高效与安全保障的关键所在，乃风力发电机组齿轮箱的稳定运行。作为预防齿轮箱故障的重要手段，监测与故障诊断技术的发展水平，对风力发电项目的经济效益及可持续发展有着直接影响。本文针对齿轮箱常见故障展开分析，将振动监测、油液分析等主流监测技术，以及依托信号处理、人工智能的故障诊断方法进行了梳理。未来，关键技术瓶颈的突破不可或缺，监测与诊断技术实际应用研究亦需深化，为风力发电机组齿轮箱的可靠运行给予更为有力的技术支撑，以此推动风力发电行业持续健康发展。

参考文献：

[1] 张学瑞 . 风力发电机组齿轮箱监测与故障诊断技术研究 [D]. 沈阳工业大学 [2025-09-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.179245.

[2] 崔伟 . 风力发电机组振动状态监测与故障诊断系统研究 [D]. 华北电力大学 ( 保定 ) 华北电力大学 [2025-09-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.415309.