风电机组齿轮箱故障诊断与寿命预测技术研究

摘要

本文系统地研究了风电机组齿轮箱故障诊断与寿命预测技术的最新发展。风电机组齿轮箱作为风力发电系
统中的关键部件，其可靠性直接影响着风电场的经济效益和安全运行。本研究首先分析了风电机组齿轮箱的典型故
障模式及其形成机理，然后综述了基于振动信号分析、油液分析、声发射、温度监测等多源信息的故障诊断方法，
重点探讨了信号处理技术和智能诊断算法在齿轮箱故障特征提取与识别中的应用。同时，本文深入研究了基于物理
模型、数据驱动和混合方法的齿轮箱剩余使用寿命预测技术，并针对风电机组特殊的工况条件，提出了一种融合多
源数据的故障诊断与寿命预测集成方法。