行星齿轮箱故障诊断与预测试验装置

    公开(公告)号:CN104596764B

    公开(公告)日:2020-01-24

    申请号:CN201510050360.7

    申请日:2015-02-02

    Abstract: 本发明属于机械设备状态监测与故障诊断领域,具体涉及一种以行星传动为对象的故障诊断与预测试验装置。本发明旨在研究行星齿轮箱的振动机理及损伤特性,通过联轴器将异步电动机、行星齿轮箱(减速)、行星齿轮箱(增速)、扭矩仪(转速计)和永磁发电机等联接,异步电动机通过变频器调节,可以模拟速度与载荷波动的动力输入(如风力发电机、直升机等),发电机产生的电能通过整流、逆变、控制等操作并入电网。在齿轮箱壳体安装压电加速度传感器,扭矩仪可以同步监测传动链的扭矩和转速,发电机并网侧安装三相电压和电流互感器,上述信号通过信号采集系统拾取。实施过程中,异步电动机变工况运行直至行星齿轮箱的某个部件破坏,对拾取的多路参量信号进行状态分析、故障诊断和失效预测;两个行星齿轮箱采用对称布置,两者的运行状态可以互相验证。

    行星齿轮箱故障诊断与预测试验装置

    公开(公告)号:CN104596764A

    公开(公告)日:2015-05-06

    申请号:CN201510050360.7

    申请日:2015-02-02

    Abstract: 本发明属于机械设备状态监测与故障诊断领域,具体涉及一种以行星传动为对象的故障诊断与预测试验装置。本发明旨在研究行星齿轮箱的振动机理及损伤特性,通过联轴器将异步电动机、行星齿轮箱(减速)、行星齿轮箱(增速)、扭矩仪(转速计)和永磁发电机等联接,异步电动机通过变频器调节,可以模拟速度与载荷波动的动力输入(如风力发电机、直升机等),发电机产生的电能通过整流、逆变、控制等操作并入电网。在齿轮箱壳体安装压电加速度传感器,扭矩仪可以同步监测传动链的扭矩和转速,发电机并网侧安装三相电压和电流互感器,上述信号通过信号采集系统拾取。实施过程中,异步电动机变工况运行直至行星齿轮箱的某个部件破坏,对拾取的多路参量信号进行状态分析、故障诊断和失效预测;两个行星齿轮箱采用对称布置,两者的运行状态可以互相验证。

    高速旋转条件下飞轮偏心故障模拟实验系统及实验方法

    公开(公告)号:CN118348410B

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202410574856.3

    申请日:2024-05-10

    Abstract: 本发明公开了高速旋转条件下飞轮偏心故障模拟实验系统及实验方法,属于飞轮偏心故障实验领域,包括平台实验机构和信息采集处理机构,平台实验机构包括实验平台以及轴向依次设置于实验平台顶端的永磁同步电机和飞轮,永磁同步电机和飞轮之间经联轴器连接,且飞轮的飞轮轴两端均经偏心轴承与实验平台垂直转动连接;永磁同步电机与矢量变频器电性连接;信息采集处理机构,用于监测平台实验机构的振动和温度,并分析偏心故障下的储能系统的充放电效率。本发明采用上述高速旋转条件下飞轮偏心故障模拟实验系统及实验方法,可以模拟高速旋转条件下飞轮储能系统偏心故障,得到的结果更加贴合实际,为后续飞轮储能系统的智能运维提供科学依据。

    一种基于LADRC的磁悬浮储能飞轮转子动力学双闭环控制方法

    公开(公告)号:CN119575815A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411708316.6

    申请日:2024-11-27

    Inventor: 滕伟 吴传磊

    Abstract: 本发明提出一种基于LADRC的磁悬浮储能飞轮转子动力学双闭环控制方法用于实现磁悬浮储能飞轮转子的稳定悬浮和动力学控制。首先,建立磁轴承坐标系下飞轮转子各自由度的数学模型和功率放大器‑电磁铁线圈的线性化模型。然后,将飞轮转子数学模型中电磁耦合项、陀螺耦合项和不平衡项定义为外界扰动,推导用于控制器设计的飞轮转子和功率放大器‑电磁铁线圈数学模型,设计位置环二阶LADRC控制器和电流环一阶LADRC控制器。最后,采用极点配置的方法整定位置环和电流环控制器参数。仿真结果表明,该双闭环控制策略可实现飞轮转子静态和高速悬浮工况下各自由度之间的有效解耦,与PID控制相比,动态特性好,抗扰能力强。在保障磁悬浮储能飞轮转子稳定可靠运行中具有重要意义。

    一种运用图卷积神经网络诊断风电齿轮箱故障的方法

    公开(公告)号:CN116609055A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310704137.4

    申请日:2023-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种运用图卷积神经网络诊断风电齿轮箱故障的方法,属于可再生能源装备状态监测与故障诊断领域,主要先通过运行机理与数据相关性构建齿轮箱系统图,再将数据以图的形式输入图卷积模型得到图中每个节点的预测值,根据故障机理利用关键参数的预测值与测量值的欧式距离来量化部件状态,最后通过计算得到的状态指标是否超出阈值来预警故障。本发明的有益效果为,提出了齿轮箱系统图数据构建方法,利用图卷积神经网络挖掘齿轮箱内不同测点数据之间的因果联系,提取齿轮箱内测点间的空间位置信息,提高了齿轮箱系统中相关测点预测的合理性,使模型在不同故障类型中具有良好适用性。

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