[发明专利]一种用于海上风电齿轮箱剩余寿命预测的试验装置及方法

说明书

本发明公开了一种用于海上风电齿轮箱剩余寿命预测的试验装置及方法，试验装置包括齿轮箱振动模块、振动信号放大器和底座；振动信号放大器包括加速度传感器、传动杆和输出轴联轴器；振动信号放大器通过输出轴联轴器与行星齿轮箱连接。本发明利用卷积神经网络对同一时间下的加速度传感器产的加速度数据与温度传感器产生的温度数据进行数据融合，构建寿命预测数据集；并利用长短期记忆神经网络构建深度学习剩余寿命预测模型，选择网络层数、学习率、批次与迭代次数训练，直至剩余寿命预测模型输出的剩余寿命预测值与真实寿命之间的平均相对误差低于10％。本发明利用机械结构放大振动信号变，提高了监测到的微小振动数据精度，为齿轮箱的剩余寿命预测提供数据支持。

技术领域

本发明涉及振动监测装置，尤其涉及一种用于海上风电齿轮箱剩余寿命预测的试验装置及方法。

背景技术

目前，海上风电项目的飞速发展所带来的维护压力也日益增加。长期以来，海上风电装备的维修维护采用计划维护或者是出现故障后才进行维修。前者容易导致维护不及时或者零部件更换过早造成经济损失，后者则导致长时间的风机停运，会造成更大的经济损失。

海上风电机组齿轮箱在出现细小故障时，就会在振动参数上有所反应，对振动提前检测，采取恰当的手段，可以预测齿轮箱的剩余使用寿命，根据剩余寿命提前制定维护计划，进而降低设备损耗和维护成本。而揭示齿轮箱的振动信号和剩余寿命之间的关系，则需要建立一个振动实验平台来研究。

关于振动实验平台，中国新型实用专利“一种振动实验平台装置”(专利号：CN207300523U)，公开了一种用于监测振动的实验装置，属于监测技术领域。但是，这种振动实验平台，对于微小振动数据精度不足，而如何放大振动信号，使监测到的微小振动数据精度提高，成为亟待解决的技术问题。

发明内容

发明目的：本发明的目的是针对上述的现有技术的不足，提供一种用于海上风电齿轮箱剩余寿命预测的试验装置及方法，通过模拟自然环境下的可放大振动信号的试验装置，利用获取齿轮箱运行时的振动数据，同时利用机械结构放大振动信号，使监测到的微小振动数据的精度提高，同时为齿轮箱的剩余寿命预测提供数据支持。

技术方案：本发明用于海上风电齿轮箱剩余寿命预测的试验装置包括齿轮箱振动模块、振动信号放大器和底座；

齿轮箱振动模块包括行星齿轮箱、输入轴联轴器、配重物、驱动电机和温度传感器；

振动信号放大器包括加速度传感器、传动杆和输出轴联轴器；

振动信号放大器通过输出轴联轴器与行星齿轮箱连接。

本发明对海上风电齿轮箱剩余寿命预测的方法包括以下步骤：

(1)在行星齿轮箱内安装温度传感器并加注冷却液，利用蓝牙将温度传感器与计算机连接；

(2)将加速度传感器与计算机连接进行测量；

(3)将负载挂载于输入轴联轴器上；

(4)启动驱动电机并调整转速至计算的转速值，其中驱动电机的转速公式为n＝9550P/T，P是驱动电机的输出功率，T为驱动电机扭矩，此处驱动电机扭矩T与模拟实际负载相同；

(5)记录并保存加速度传感器测得的数据和温度传感器测得的数据；

(6)利用卷积神经网络进行特征提取，对同一时间下的加速度传感器产的加速度数据与温度传感器产生的温度数据进行数据融合，构建寿命预测数据集；

(7)利用长短期记忆神经网络构建深度学习剩余寿命预测模型，选择网络层数、学习率、批次与迭代次数进行训练，直至剩余寿命预测模型输出的剩余寿命预测值与真实寿命之间的平均相对误差低于10％。

步骤(2)中，加速度传感器的测量值