风电机组关键部件的失效机理与寿命预测研究

风能是一种清洁的永续能源，其利用依赖于风电机组的可靠运行。本项目拟对复杂环境下风电机组关键部件的磨损失效机理、状态增强监测和寿命预测所涉及的基本科学问题进行研究。研究风电机组关键部件发生松动、磨损、冲击、裂纹、碰磨等故障与外界环境的关联；研究在长期特种环境作用下疲劳、磨损等失效机理及失效形式；通过数值仿真和分析关键部件的故障机理，架构分布式关键部件状态增强监测模式，针对部件状态退化机理对敏感故障信号微细特征进行增强监测与提取；利用可拓理论、模糊理论、多智能体等方法进行风电机组关键部件状态物元量化描述，对风电机组主轴承、齿轮箱及叶片等部件进行状态系统辨识，并基于全寿命周期进行风电关键部件的寿命预测。项目对风电机组的可靠性运行及外界环境因素的影响开展研究，从监测角度加强对风电机组状态的系统辨识，为风电机组关键部件的寿命预测提供理论基础，解决影响风电安全运行的基础问题，有利于提高风电机组可靠性。

风能是一种清洁的永续能源，其利用依赖于风电机组的可靠运行。本项目对风电机组关键部件的磨损失效机理、状态增强监测和寿命预测所涉及的基本科学问题开展了相关研究，项目的主要研究成果有：（1）设计并自制了风力发电机齿轮箱故障模拟试验台，可以灵活地模拟多种结构类型的风力发电机齿轮箱振动状况，并能方便地对故障进行多种组合模拟及试验验证；并以行星齿轮箱为研究对象，基于振动监测点的选取对行星齿轮箱在实施可监测性设计前、后分别进行了试验对比分析研究。（2）因为目前无法通过数学方法对摩擦过程给出精确描述，所以准确预测摩擦特性会变得困难，其亦会使部件的寿命预测无法开展。故本课题组在对风电机组关键部件的工况的分析的基础上，首先针对静摩擦状态提出了一种摩擦非线性数学模型，研究表明该模型可以用于进行摩擦非线性特征的预测，研究表明：静摩擦系数不像理想的Coulomb干摩擦模型描述那样为恒定值，它由两接触材料的分形维数Ｄ、分形粗糙度Ｇ、域扩展因子ψ、相关因子Ｋ、材料性能参数、表面轮廓频谱密度相关的参数γ与法向总载荷Ｐ一起决定；静摩擦系数随着法向总载荷、材料性能参数的增大而微向上凸弧式增大，但随着分形粗糙度的减小而微向上凸弧式增加的关系；（3）风力机齿轮箱早期故障信号都湮没在强噪声背景中，这样的特征信号难以提取。团队架构了关键部件状态增强监测模式，利用随机共振对振动监测信号进行了增强处理，通过非线性系统实现了噪声内部的重新分布，让噪声的能量转移到被测信号上，让信号故障特征更加突出；在此基础上采用BITD、Teager能量算子和对角切片谱相结合的方法、提出了基于形态滤波和时延自相关的时频切片等分析方法，并成功应用到风电轴承故障诊断中。采用多结构元素差值形态滤波和时延自相关方法对信号进行降噪，用FSWT分解降噪后的轴承振动信号，然后根据轴承故障特征频率选择时间频率切片区间，进行细化分析来提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊断实例的分析验证了该方法的有效性；（4）对风电机组的可靠性运行及外界环境因素的影响开展了分析研究，从可监测设计角度加强对风电机组状态的系统辨识，利用可拓理论等方法进行风电机组关键部件状态物元量化描述，为风电机组关键部件的寿命预测提供更加理论基础。