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箱失效自动识别方法,针对风电机组转速不平稳的特点首先对齿轮箱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箱的失效状态.恒速和变速风电机组齿轮箱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.
简介:开发了一套在材料疲劳实验机上直接在线测量超声非线性系数的实验系统。利用该系统进行3组不同加载应力下的镁合金试件疲劳在线非线性超声检测,同时,利用光学显微镜对镁合金材料随着疲劳周数增大的微观结构变化进行原位观察。结果表明,在疲劳寿命的55%之前,随着疲劳周数的增加,位错滑移产生的驻留滑移带增多,微裂纹萌生扩展,超声非线性系数随之增大;在疲劳寿命的55%之后,宏观裂纹的出现使超声衰减系数增大,超声非线性系数有减小趋势。微观观察结果可以很好地验证超声实验结果。另外,高周和低周疲劳以及拉-拉和拉-压等疲劳模式的变化对实验结果没有明显的影响。