风力发电齿轮箱故障机理分析及智能检修技术的应用与实践

齿轮箱是风力发电的一个核心部分，它主要是把风轮的低速旋转变成发电机需要的高速旋转，这样可以更好更高效的发电。不过，因为风力发电机通常安装在高山、海边或者野外等风口处地方，齿轮箱长期经受无规律的变向变负荷风力作用、强阵风冲击，以及酷暑严寒和极端温差的影响。研究表明，有20%-30% 的风力发电机出问题时都是齿轮箱损坏。一旦齿轮箱损坏，发电机就不能正常工作，影响发电量，增加维修成本，甚至影响整个风电场的运转。因此，研究齿轮箱的故障机理，并开发出有效的智能检修技术，对于提高风力发电系统的可靠性和稳定性，以及降低运维成本具有重要的现实意义与重大作用。

一、风力发电齿轮箱故障机理分析

1.1 齿轮损伤

轮齿断裂通常是从细小的裂纹开始慢慢变大造成的。比如，突然刮大风或者电网出问题带来的突然负荷、紧急刹车发生故障等情况，都会让齿轮承受巨大荷载，有时候甚至超过额定载荷好几倍，从而导致齿轮被过载破坏。还有轴承损坏或者轴弯，或者有大的硬东西卡到齿轮中间，这些都会让轮齿被撞断。齿轮本身的材料有问题，或者表面有锈蚀脱落，或者某些地方受力太大，要是有块硬东西掉进齿轮咬合的地方，同样会把齿轮弄断。风力发电机的齿轮箱里不管是行星齿轮层、低速中间层还是高速层，都有可能发生断齿。其中齿轮断齿的情况最为严重，一旦出现断齿，大部分齿轮箱需要下塔进行维修。齿面疲劳主要表现为点蚀，这是因为齿轮表面在来回挤压下，表面材料疲劳脱离而形成的小坑。根据很多研究和实际来看，这种小坑主要出现在低速齿轮，其他级别的齿轮上很少见到。专家们觉得这可能跟风电齿轮箱总是不停变速变负荷工作有关系，另外齿轮表面不够光滑，或者润滑油里有杂质、掺水、太黏或者润滑效果不好，都会直接导致出现这些小坑。要是齿轮设计得不够结实，热处理做得不到位，表面硬度不达标的话，也会让齿面出现这种小坑坑。齿轮黏在一起的情况，可能因为润滑油不够，齿轮咬合的地方温度变高，结果润滑油不管用，两个齿面黏在一起胶合。行星齿轮那部分转得慢但负荷大，齿面之间不容易形成保护油膜，或者油膜破了的话也很容易发生胶合。

1.2 轴承损坏

初始游隙和配合选择不当：相邻部件变形（轴承座、轴）导致游隙变化，可能会让轴承磨损更快，影响它正常工作。润滑油量过小：比如油嘴太小、油压不够或者油嘴位置不对，这样润滑油就不够用，轴承运转时候发热太多就会坏。轴承打滑：选的型号不对的话，承受的力量不够最小要求，就会打滑这样让磨损更严重。回油不顺畅：油孔位置没设计好，油排不出去，这样润滑油状态不好就会缩短轴承寿命。润滑油太脏：油里面有铁渣或者其他脏东西，进到滚道里面的话，会让轴承磨损变得更厉害。

1.3 渗漏油

箱体和齿圈接触面漏油：可能是箱体和齿圈连接的螺丝松动，还有就是箱体与齿圈接触面装密封条的凹槽设计有问题，选的密封条也不太合适等。齿轮箱低速轴和高速轴的轴边上渗油漏油：主要问题是密封结构设计得不好导致油流不回去，用了盘根接触的密封方式，盘根磨坏把回油孔堵住，还有密封材料选的不对等。润滑油管的接头地方漏油：原因大概是管子接头松动没拧紧，装的时候忘记涂密封胶，或者是接头本身的密封效果不好等。

二、智能检修技术在风力发电齿轮箱中的应用

2.1 振动监测技术

振动监测技术就是在风力发电机齿轮箱智能检修里经常用到的技术。通过在齿轮箱的重要位置装加速度传感器，可以采集到齿轮箱运行时的振动数据。然后运用信号处理的技术对这些振动信号做分析，就能提取出和齿轮箱故障有关的特征参数，如振动幅度、频率、相位等等。比如，齿轮如果有磨损或者裂纹这些问题的话，振动信号的幅度就会变大，频率成分同样会有不同的变化。根据这些特征参数的分析结果，就能判断齿轮箱有没有故障，故障的具体类型、严重程度。目前比较常用的振动信号分析手段包括快速傅里叶变换也就是 FFT，以及包络解调和小波分析等方法。

2.2 油液分析技术

油液分析属于风力发电机齿轮箱智能化检修的关键方法之一。当齿轮箱工作的时候，润滑油里面就会带有齿轮轴承这些零件磨损时候掉下来的金属碎屑和别的脏东西。把润滑油取样检验就能知道齿轮箱里面零件磨损得怎么样还有润滑油的状态对不对。现在常用的油液检测办法包括光谱检测法、铁谱检测法、以及检测粘稠度和含水量的方法。比如，光谱检测就能测出来油里有多少不同金属元素，这样就能看出齿轮轴承这些部件到底磨坏到什么程度。

2.3 人工智能诊断技术

随着人工智能技术飞快进步，在风力发电的齿轮箱故障诊断里应用变得更多。人工智能诊断的技术主要包含机器学习和深度学习方法。机器学习方法比如支持向量机 SVM、决策树、神经网络，通过学习很多齿轮箱故障的数据，然后做出故障诊断的模型。当有新的齿轮箱数据输入时，模型就会按照学到的知识去判断齿轮箱有没有故障和故障类型。而深度学习方法比如卷积神经网络CNN、循环神经网络 RNN，它们的特征提取和识别能力更强，可以直接从原始数据里自己找到有用的故障特征，提升诊断的正确率和可靠性。

结论

风力发电齿轮箱作为风力发电系统的关键零件，它的可靠稳定直接影响了风电场的运行效果和经济收入。通过研究风力发电齿轮箱故障原理的深入分析，了解齿轮磨损、轴承故障、漏油等常见问题的发生原因和演变过程。同时，智能检修技术的应用给风力发电机齿轮箱的故障检查和维护带来了更好方法。如振动监测、油液分析、人工智能诊断等技术的综合应用，可以对齿轮箱进行随时监控运行状态，准确判断和预测故障问题，这样就能帮助制定更合理的维护方案。

参考文献：

[1] 武正杰 . 普速铁路智能检修技术的实践与应用 [J]. 科技资讯 , 2023,21(20):42-45.

[2] 雍彬. 风电齿轮箱故障智能诊断关键技术研究[D]. 重庆大学,2020.