基于譜峭度的風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷技術(shù)及應(yīng)用

潘巧波，曹 力，唐媛媛

(1.華電電力科學(xué)研究院有限公司，杭州 310030；2. 華電東營能源有限公司，山東 東營 257100)

0 引 言

軸承在工作中需要承受風(fēng)輪產(chǎn)生的巨大推力，承擔(dān)著減小旋轉(zhuǎn)摩擦及確保回轉(zhuǎn)精度的作用，是主傳動(dòng)鏈中的關(guān)鍵部件，在不規(guī)則或重載的循環(huán)應(yīng)力的惡劣工況下，容易發(fā)生點(diǎn)蝕、磨損、變形等故障，嚴(yán)重時(shí)會(huì)影響整機(jī)的安全可靠工作。另外，發(fā)電機(jī)是風(fēng)電機(jī)組的重要大部件，軸承的健康狀態(tài)直接關(guān)系到發(fā)電機(jī)的運(yùn)行性能，因而很有必要對(duì)軸承故障診斷技術(shù)進(jìn)行探索并予以工程應(yīng)用[1-3]。

現(xiàn)行的主流診斷技術(shù)主要通過振動(dòng)信號(hào)分析實(shí)現(xiàn)，比如頻譜分析、包絡(luò)譜分析等。由于軸承復(fù)雜的工況導(dǎo)致信號(hào)干擾成分過多，故障特征往往淹沒于背景噪聲中，這時(shí)需要通過降噪處理或增強(qiáng)特征進(jìn)行識(shí)別。長期以來大量科研人員針對(duì)軸承振動(dòng)故障診斷開展了相關(guān)研究，對(duì)不同信號(hào)分析方法都進(jìn)行了一定程度的改進(jìn)。文獻(xiàn)[4-5]研究了小波分析中的不同閾值確定方法，指出軟閾值方法中小波系數(shù)存在偏差以及硬閾值方法存在的不連續(xù)缺陷。文獻(xiàn)[6-7]提出了一種小波閾值除噪方法。Huang提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical mode decomposition，EMD)方法，能將信號(hào)分離為本征模式分量，進(jìn)而提取關(guān)鍵特征[8]。Smith研究并提出了一種局部均值分解(Local mean decomposition，LMD)方法，該方法分解精度高[9]。文獻(xiàn)[10]論述了盲源分離，該預(yù)處理方法能排除對(duì)先驗(yàn)知識(shí)的依賴，在分離多類型故障耦合的信號(hào)方面有著良好表現(xiàn)。

譜峭度(Spectral Kurtosis，SK)診斷的本質(zhì)是將SK方法里計(jì)算的最大峭度值作為狀態(tài)監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵指標(biāo)，根據(jù)最大峭度值所在SK曲線確定濾波器的中心頻率及帶寬，將信號(hào)濾波后進(jìn)行分析[11-12]。文中采用此方法對(duì)生產(chǎn)實(shí)際中風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理分析，以得出相關(guān)診斷結(jié)果。

1 基于SK的軸承故障診斷方法

譜峭度由Dwyer在1983年首次提出[13]，改善了峭度指標(biāo)，通過計(jì)算所有譜線上信號(hào)的非平穩(wěn)性來確定非平穩(wěn)特征所在的位置，這樣能很好地消除噪聲背景的影響。設(shè)信號(hào)X(t,f)為信號(hào)x(t)的短時(shí)傅里葉變換，其階譜矩為

式中：〈·〉表示時(shí)間平均算子，t和f分別為時(shí)間和頻率。

進(jìn)一步地將譜峭度定義為能量歸一化的四階譜矩，可得

式中：S4X(f)為信號(hào)x(t)的四階譜累積量；S2X(f)為信號(hào)x(t)的二階譜累積量。

譜峭度反映了信號(hào)偏離高斯過程的情況，譜峭度越大，說明偏離高斯越大。平穩(wěn)高斯背景噪聲信號(hào)占主要頻率段的譜峭度很小，而暫態(tài)沖擊信號(hào)占主要頻率段的譜峭度相對(duì)較大。這也是通過譜峭度檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)暫態(tài)沖擊故障信號(hào)識(shí)別的原理。

假定實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)為z(t)，它由故障信號(hào)y(t)及噪聲信號(hào)n(t)組成。

z(t)=y(t)+n(t)

當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生局部故障時(shí)會(huì)發(fā)生沖擊，整個(gè)系統(tǒng)發(fā)生共振，故障信號(hào)y(t)的一般模型可表示為

式中：h(t)為單個(gè)脈沖的脈沖響應(yīng)；Ak和τk分別代表第k個(gè)脈沖的幅值和出現(xiàn)時(shí)間。

實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)z(t)的譜峭度為

式中，ρ(f)為信噪比倒數(shù)，用噪聲n(t)的二階譜矩S2n(f)與故障信號(hào)y(t)的二階譜矩S2y(f)比表示,在信噪比高的頻帶有KZ(f)≈KX(f)。

以此體現(xiàn)了譜峭度方法在信號(hào)預(yù)處理中良好的濾波效果，即某處信噪比高，就表示實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的譜峭度和故障信號(hào)的譜峭度大致相同，從而確定最佳濾波頻帶。

2 風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承故障分析

選取的研究對(duì)象為中國華電集團(tuán)內(nèi)蒙古區(qū)域所屬某風(fēng)場機(jī)組。由于振動(dòng)廠家監(jiān)測(cè)報(bào)告無法確定23號(hào)機(jī)組和173號(hào)機(jī)組故障部位，因而對(duì)兩臺(tái)機(jī)組進(jìn)行著重分析。23號(hào)機(jī)組和173號(hào)機(jī)組型號(hào)為華銳SL1500/82，雙饋機(jī)型，葉輪直徑為82 m。

2.1 23號(hào)機(jī)組故障分析

系統(tǒng)采集的23號(hào)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)如圖1所示，采樣頻率為5 120 Hz。

圖1 23號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)

從原始信號(hào)圖中無法識(shí)別發(fā)電機(jī)軸承的有關(guān)故障頻率特征。對(duì)信號(hào)進(jìn)行譜峭度分析后得到三維譜峭度圖如圖2所示。

圖2 23號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)譜峭度圖

峭度圖表示選取不同的窗口長度Nw=20，21，22計(jì)算得到的峭度分布。由圖2可知，當(dāng)fc=1 920，Nw=2.6時(shí)取得最大峭度值k=4.77。根據(jù)此參數(shù)設(shè)計(jì)濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波處理，得到相關(guān)結(jié)果如圖3所示。

圖3 23號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)圖

對(duì)比原始信號(hào)，濾波后的信號(hào)可以看到明顯特征：濾波后時(shí)域波形中沖擊間隔約為0.13 s，濾波后的包絡(luò)譜中明顯存在以73.75 Hz為基頻的譜線，剛好對(duì)應(yīng)發(fā)電機(jī)軸承外圈特征頻率，表明沖擊可能由發(fā)電機(jī)軸承外圈損傷引起。振動(dòng)廠家監(jiān)測(cè)報(bào)告如表1所示，表明23號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承出現(xiàn)早期磨損?？煽闯鰝鹘y(tǒng)信號(hào)分析一定程度也能診斷某些軸承類故障，但是無法定位故障發(fā)生的位置。

表1 風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)分析報(bào)告(23號(hào)機(jī)組部分)

2.2 173號(hào)機(jī)組故障分析

系統(tǒng)采集的173號(hào)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)如圖4所示，采樣頻率為5 120 Hz。

原始波形中除了能看見少量毛刺成分以外不能看出其他明顯的故障特征。進(jìn)行峭度分析并繪制分析圖，如圖5所示。

由圖5可知，當(dāng)fc=1 440，Nw=3時(shí)取得最大峭度值k=3.29。根據(jù)上述數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理，結(jié)果如圖6所示。

圖4 173號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)

圖5 173號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)譜峭度圖

圖6 173號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)圖

對(duì)比原始信號(hào)，濾波后的信號(hào)可以看到明顯特征：濾波后時(shí)域波形中沖擊間隔約為0.04 s，濾波后的包絡(luò)譜中明顯存在以28 Hz為基頻的譜線，轉(zhuǎn)頻至3倍頻到4倍頻之間存在高幅值譜線及其倍頻，剛好對(duì)應(yīng)發(fā)電機(jī)軸承滾動(dòng)體特征頻率，表明發(fā)電機(jī)軸承滾動(dòng)體可能發(fā)生磨損。而上述特征在原始信號(hào)的包絡(luò)譜中并不明顯。振動(dòng)廠家監(jiān)測(cè)報(bào)告如表2所示，表明173號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承可能出現(xiàn)早期磨損但并未具體定位故障位置。說明譜峭度方法相比傳統(tǒng)分析方法更準(zhǔn)確，不易受復(fù)雜背景噪聲的影響。

表2 風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)分析報(bào)告(173號(hào)機(jī)組部分)

3 結(jié) 語

在應(yīng)用譜峭度對(duì)風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析的過程中，確定合適濾波器的有關(guān)參數(shù)并對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，濾波后的信號(hào)表現(xiàn)出明顯的故障特征?，F(xiàn)場案例研究應(yīng)用表明，在風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承故障診斷中，使用譜峭度分析方法能準(zhǔn)確、有效地找到故障原因和故障部位。該技術(shù)在風(fēng)電機(jī)組故障診斷工作中具有一定的推廣意義。