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随机风速工况下的风机齿轮箱齿轮故障诊断研究的任务书
任务书
一、任务背景
目前，风力发电已成为新能源领域中的重要组成部分。风机作为风力发电的核心部件之一，承担着风能的收集和转换任务。而风机齿轮箱作为风机的传动装置，受到风机运转所带来的振动、冲击、疲劳等多种因素的影响，容易发生各种齿轮故障，甚至导致整个风机停机维修。齿轮箱故障的诊断是风机维修的重要环节之一，目前已成为研究的热点问题。
随机风速工况下的风机齿轮箱齿轮故障诊断研究，旨在通过采集不同风速下风机运转时的振动信号和声音信号，对齿轮箱内部的各种齿轮故障进行准确诊断，提高风机的可靠性和安全性，同时对于提高风机的运维效率和降低维修成本也具有重要意义。
二、任务内容
1.实验设计
（1）首先，根据国内外文献资料对已有的齿轮箱故障诊断方法进行研究和分析，掌握比较成熟的方法和技术。
（2）根据实际情况设计具有代表性的试验方案，包括试验设备、试验参数及试验方法等，同时对实验进行可靠性和精度的分析，确保试验数据的准确性和可靠性。
2.数据采集与处理
（1）采用加速度传感器和麦克风等传感器对不同风速下的风机进行振动和声音信号的采集。
（2）将采集到的数据经过滤波、降噪等预处理，提取有用的频域和时域特征参数。
（3）针对不同的齿轮故障类型，建立相应的模型，利用特征参数进行识别和分类。
3.研究成果
（1）对齿轮箱的故障进行准确诊断，包括齿面疲劳、断齿、过载损伤等常见故障类型。
（2）建立起齿轮箱故障诊断的理论模型和实验方法。
（3）形成可靠的齿轮故障诊断技术，并进行验证和应用，为风机的运维和维护提供技术支撑和指导。
三、任务要求
1.掌握风机齿轮箱的结构、传动原理和故障类型等知识。
2.具备振动及声学信号处理的理论基础和实际操作技能。
3.了解常见的故障诊断方法和技术。
4.熟悉数据统计和分析软件的使用方法，如MATLAB、SPSS等。
5.掌握实验设计和数据处理的基本方法。
4.任务进度安排
本研究计划为期12个月，具体进度安排如下：
第1-2个月：了解风机齿轮箱的结构和传动原理，熟悉振动及声学信号处理方法。
第3-4个月：文献调研及研究所需试验设备的申购和安装。
第5-6个月：设计试验方案，制定实验流程及技术规范。
第7-8个月：进行数据采集及处理，确定特征参数提取方法。
第9-10个月：建立相应的齿轮故障模型，对采集到的数据进行理论分析和模型验证，形成可靠的齿轮故障诊断技术。
第11-12个月：完成齿轮故障诊断技术研究报告，撰写学术论文，并进行技术交流和推广。
五、参考文献
[1]刘东柱.风机齿轮箱故障诊断技术综述[J].自动化仪表,2017(1):129-132.
[2]刘金娥,梁军.基于EMD与CEEMD分解的风机齿轮故障诊断[J].机械传动,2016(8):62-66.
[3]李柏伟,贾鹏飞.基于小波变换及遗传算法的风机齿轮箱故障诊断方法[J].机械工程及自动化,2019(3):20-23.