風力發電機組齒輪箱振動劇烈、噪聲巨大的故障進行測試分析，通過時域信號分析、頻域信號分析以及頻譜二次解調處理分析判斷齒輪箱失效部件位置為中間級軸承內環，經過軸承拆解，證明了診斷準確性。

1齒輪箱是旋轉機械中的重要部件，它具有傳遞運動、扭矩和變速的作用。據統計，在齒輪箱失效中，齒輪的失效比約為60%，軸承的失效比約為19%，軸的失效比約為10%，箱體的失效比率約為7%，緊固件的失效比率約為3%，油封的失效比率約為1%。齒輪箱故障診斷方法主要有振動法、噪聲譜分析法、油液分析法、混沌診斷識別法等。而齒輪箱振動提取分析是目前公認的最佳征兆提取量。

齒輪箱中的軸、齒輪和軸承在工作時會產生振動，若發生故障，其振動信號的能量分布就會發生變化，振動信號是齒輪箱故障特征的載體，通過理論研究和實驗分析，對具有故障的齒輪箱振動信號進行時域、頻域及頻域二次分析。在分析中除了傳統的頻譜分析外，還采用細化譜及解調譜分析方法，并與正常狀態下的振動信號進行比較，從而提取故障信號特征。根據其故障信號特征，提出性質有效的診斷方法。

2齒輪箱故障分析方法，齒輪箱典型故障特征包括：齒輪齒形誤差、箱體共振、斷齒、齒面損傷、軸承疲勞剝落、軸承保持架變形、旋轉部件松動、轉軸彎曲、轉軸不平衡、轉軸不對中等。

為了綜合利用典型的故障特征， 必須采用對加速度或速度進行時域分析、頻域分析及其解調分析。由于振動信號的時域反映了平均振動能量， 時域信號的峰峰值和峭度在一定程度上反映振動信號是否含有沖擊成分， 而時域有效值將直接反映齒輪箱整體振動綜合水平， 所以在一般時域診斷中以這幾個參數為診斷參量。在齒輪箱故障診斷中，頻譜主要用于分析振動加速度信號中齒輪嚙合頻率和軸承內、外環固有頻率等中高頻成分； 細化譜主要用于分析振動速度信號中各軸轉頻和軸承各組件通過頻率等低頻成分； 解調譜主要用于分析振動加速度信號中各軸轉頻和軸承各組件通過頻率等低頻成分。齒輪箱的故障診斷方法還有噪聲譜分析法、油液分析法、混沌診斷識別法等。由于工業現場測試條件及分析技術所限，有些征兆的提取與分析不易實現， 有些征兆反映的故障狀態不敏感， 相對來講， 齒輪的振動是目前公認的最佳征兆提取量，它對運行狀態的反映迅速、真實、全面，能很好地反映出大部分齒輪故障的性質與范圍， 并有許多先進有效的方法可供選用。齒輪箱因結構的復雜性，其振動的頻率成分很多，故一定要在建立檔案的基礎上來判斷是否存在故障， 并在此基礎上進行故障診斷。

3 滾動軸承故障診斷，滾動軸承是旋轉機械中的重要零件， 在各個機械部門有著廣泛的應用。典型的滾動軸承由內環、外環、滾動體和保持架組成的，它具有摩擦阻力小、效率高、易于起動、潤滑方便、互換性好等優點，但也存在抗沖擊能力差、高速時噪聲大等缺點。滾動軸承的失效必然導致機械裝置運行的不正常，甚至引發災難性的后果，因此，對滾動軸承常見故障的研究顯得十分重要。滾動軸承故障主要分為軸承內環剝落或點蝕、軸承外環剝落或點蝕、軸承滾動體點蝕或損傷、軸承保持架脫落或變形。外環固定，內環旋轉的滾動軸承故障特征頻率分析：

（1）內環發生剝落或者點蝕，頻譜中內環特征頻率及其諧波凸顯，其附近將出現調制峰群，產生以內環特征頻率為載波頻率，以轉軸轉頻為調制頻率的幅值調制現象；

（2）外環發生剝落或者點蝕，頻譜中外環特征頻率及其諧波凸顯，特征頻率無邊頻，無調幅現象；

（3）滾動體發生點蝕或剝落，頻譜中滾動體特征頻率及其諧波凸顯，其附近將出現調制峰群，并產生以滾動體特征頻率為載波頻率，以保持架轉頻為調制頻率的幅值調制現象；

（4）保持架變形或脫落，頻域分析將出現保持架特征頻率及其諧波。 

4 故障現象及測點布置，某風力發電機組傳動鏈整體振動大，并伴隨巨大轟鳴聲，在幾百米外能聽到該機艙發出連續、巨大聲響。發電機振動遠小于齒輪箱，且將齒輪箱與發電機之間聯軸器拆掉，發電機不運轉，發現高頻大幅振動依然存在，判定振動為齒輪箱引起；依據當前風力發電設備的故障現象和現場工作狀況，齒輪箱較容易產生故障的部位為齒輪以及齒輪箱的前后軸承，考慮到現場情況及測試的方便性， 我們在測試中選擇齒輪箱前后軸承作為測量重點。

5 測試振動有效值評判，從各測點中選取齒輪箱中間軸徑向、低速軸軸向、高速軸軸向振動進行有效值分析，其均方根值均在20m/s2 以上，VDI3834 規定風力發電機組齒輪箱振動有效值第一階段限值（良好有效運行）7.5m/s2，第二階段限值（故障顯現，但仍能運行）12m/s2，本次測試各點振動有效均遠大于第二階段限值，表明存在惡劣故障，對整機安全造成重大隱患。

6 故障診斷分析， 

（1）該風力發電機組齒輪箱中間級軸承故障特征頻率

（2）信號分析及故障診斷 

時域波形是原始信號，包含較多的信息量。一般對于有明顯特征波形的故障，例如沖擊、調幅等，可以做出初步判斷。頻域分析是現代信號處理技術的最常用的方法之一，對于分析齒輪箱故障產生的部位、故障類型和產生原因提供了非常有效的分析手段。因此，頻譜分析方法是齒輪箱故障診斷最重要的信號分析方法之一。當齒輪出現點蝕、斷齒以及滾動軸承發生疲勞剝落等，會產生周期性脈沖沖力，從而在頻譜中顯示出明顯的特征頻率及其諧波頻率。

周期性脈沖力隨著轉軸轉動， 其能量值在傳感器測點方向周期變化，產生振動信號的調制現象，在頻譜上表現為在特征頻率或固有頻率兩側出現均勻的調制邊頻帶， 通過解調包絡分析能準確分析出邊帶成分，并與旋轉頻率比對，能判斷故障部件所關聯的轉軸。

測試發電機轉速1800rpm 發電時各測點振動參數， 分析結果如下：

從圖1 可以看出， 風力發電機組具有明顯沖擊信號和調頻調幅特征，它的振動幅值均值達5g 以上，初步判斷為軸承或齒輪故障；

從圖2 可以看出，頻率在84Hz 及其諧波附近存在較大的幅值，它與葉片側中間級軸承內環故障頻率相對應。特征頻率周圍伴隨8.13Hz 邊頻成分，與中間級軸承轉頻相對應。由此，判斷齒輪箱葉片側中間級軸承內環損傷。

從圖3 可以看出，頻譜包絡信號調幅信號為8.13Hz 及其諧波信號，對應中間級軸承轉頻，表明齒輪箱故障件振動受中間級轉軸調制；

綜上所述判斷齒輪箱葉片側中間級軸承內環故障。

（3）檢查驗證 

齒輪檢查，齒輪齒面有輕微壓痕，但總體狀況良好，無點蝕、齒根扯斷現象；拆卸葉片側中間級軸承后，發現其軸承內環嚴重剝落，與測試分析結果一致。更換該軸承后，齒輪箱振動、噪聲正常，故障消除。

7 風力發電機組齒輪箱故障診斷的振動分析法，并通過實例表明，利用振動參數對風力發電機組齒輪箱故障的診斷是有效的。它不但能監測齒輪箱運行狀態，還可以準確判斷故障原因， 減少不必要的齒輪箱拆箱及各個零部件拆除檢查，節約了時間及維修成本。