基于多尺度包絡(luò)譜圖的直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組軸承故障特征提取

滕 偉， 姜 銳， 張陽(yáng)陽(yáng)， 柳亦兵， 馬志勇

(華北電力大學(xué) 能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，北京 102206)

基于多尺度包絡(luò)譜圖的直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組軸承故障特征提取

滕 偉， 姜 銳， 張陽(yáng)陽(yáng)， 柳亦兵， 馬志勇

(華北電力大學(xué) 能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院，北京 102206)

針對(duì)直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組低速、重載的運(yùn)行特點(diǎn)，提出將多尺度包絡(luò)譜圖應(yīng)用于實(shí)際機(jī)組的故障診斷，以提取軸承的故障特征.對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行復(fù)小波變換，其變換結(jié)果的包絡(luò)譜即為軸承振動(dòng)信號(hào)的多尺度包絡(luò)譜圖.結(jié)果表明：因其所具有的同步多尺度分解和包絡(luò)解調(diào)能力，多尺度包絡(luò)譜圖能夠提取出隱藏在噪聲中的低頻微弱軸承故障特征，與傳統(tǒng)包絡(luò)解調(diào)方法相比具有較好的智能性和準(zhǔn)確性，適用于實(shí)際風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè).

直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組； 軸承； 多尺度包絡(luò)譜圖； 特征提取

風(fēng)電產(chǎn)業(yè)是可再生能源的重要支柱，自2012年以來(lái)，我國(guó)風(fēng)電機(jī)組的年裝機(jī)容量一直處于世界首位[1].然而，我國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)起步較晚，快速增長(zhǎng)的裝機(jī)容量與風(fēng)電裝備關(guān)鍵部件的設(shè)計(jì)、制造及維護(hù)水平不匹配，導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組故障率居高不下，嚴(yán)重影響發(fā)電效率，造成較大的經(jīng)濟(jì)損失[2].大型水平軸風(fēng)電機(jī)組是在役風(fēng)電裝備的主流機(jī)型，主要包括帶有齒輪箱的雙饋機(jī)組和不帶齒輪箱的直驅(qū)機(jī)組.雙饋機(jī)組利用齒輪箱將葉輪產(chǎn)生的機(jī)械能傳遞給發(fā)電機(jī)，并實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速的大幅提升，使發(fā)電機(jī)獲得較高轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)并網(wǎng)發(fā)電.直驅(qū)機(jī)組則省去齒輪增速環(huán)節(jié)，葉輪的機(jī)械能直接傳遞給發(fā)電機(jī)，通過(guò)全功率變流器將變化的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換為電能的恒定頻率[3].在直驅(qū)機(jī)組中，重達(dá)數(shù)噸的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)通過(guò)軸承懸臂支撐，一旦軸承出現(xiàn)故障，極易導(dǎo)致發(fā)電機(jī)定轉(zhuǎn)子偏心，甚至引起碰摩、掃膛等災(zāi)難性后果，因此對(duì)直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組軸承的早期故障監(jiān)測(cè)應(yīng)引起關(guān)注.

作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械中的關(guān)鍵部件，軸承的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷一直是研究的熱點(diǎn).軸承產(chǎn)生故障時(shí)，通常會(huì)在某階結(jié)構(gòu)固有頻率處產(chǎn)生共振調(diào)制現(xiàn)象，包絡(luò)解調(diào)技術(shù)是發(fā)現(xiàn)軸承故障的有效手段[4].為確定共振頻帶，Antoni等[5]提出譜峭度的方法，即將信號(hào)帶通濾波并計(jì)算各子頻帶峭度值，將最大峭度所對(duì)應(yīng)的頻帶作為最優(yōu)濾波頻帶.為了增強(qiáng)軸承故障在信號(hào)中的沖擊性，AR模型[6]、最小熵解卷積方法[7]、循環(huán)平穩(wěn)方法[8]、固有時(shí)間尺度分解[9]和倒譜預(yù)白化方法[10]相繼被提出，這些方法可有效抑制齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)中齒輪嚙合所帶來(lái)的周期成分和背景噪聲.Badaoui 等[11-12]運(yùn)用優(yōu)化的倒頻譜技術(shù)發(fā)現(xiàn)軸承早期故障，并提出適合長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的狀態(tài)因子；Randall等[13]總結(jié)了軸承故障早期探測(cè)的有效方法，包括線性預(yù)測(cè)、自適應(yīng)降噪、確定性信號(hào)分離和時(shí)間同步平均等，為軸承的監(jiān)測(cè)與診斷提供了解決思路.直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組具有大尺度、低轉(zhuǎn)速和大載荷等特點(diǎn)，軸承故障所產(chǎn)生的振動(dòng)響應(yīng)往往較弱，早期故障通常被強(qiáng)烈的噪聲淹沒(méi)，這給故障特征提取帶來(lái)困難.且由于風(fēng)輪轉(zhuǎn)速較低，導(dǎo)致軸承的故障特征頻率很低(如額定風(fēng)輪轉(zhuǎn)速下，保持架頻率低于0.2 Hz)，容易低于傳感器的線性區(qū)域，造成信號(hào)失真，增加故障提取難度.針對(duì)直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組軸承故障特征提取的研究較少，安學(xué)利等[14-15]針對(duì)永磁直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組的軸承振動(dòng)提取了時(shí)域和頻域特征，并采用信息融合方法進(jìn)行了故障的分類和診斷，取得了較好的效果，但數(shù)據(jù)集來(lái)源于試驗(yàn)臺(tái)，其結(jié)構(gòu)與實(shí)際直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組差異較大，且故障也是人為制造的，缺乏現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)的支持.

多尺度包絡(luò)譜圖是基于復(fù)小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理的，具有傳統(tǒng)小波變換多尺度分解的特點(diǎn)，能夠同步獲取信號(hào)在不同頻帶下的包絡(luò)譜圖，無(wú)需選擇對(duì)故障敏感的共振頻帶，能夠解決傳統(tǒng)包絡(luò)解調(diào)方法中濾波頻帶選擇困難的問(wèn)題.筆者以某型號(hào)大型直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組為研究對(duì)象，對(duì)其主軸后軸承發(fā)生故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行實(shí)測(cè)分析.基于復(fù)小波變換對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理，并獲得多尺度包絡(luò)譜圖，結(jié)果表明，多尺度包絡(luò)譜圖能夠發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)包絡(luò)解調(diào)難以發(fā)現(xiàn)的低頻故障，具有較好的智能性，可為直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)提供技術(shù)指導(dǎo).

1 直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組

直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組分為外轉(zhuǎn)子和內(nèi)轉(zhuǎn)子2種結(jié)構(gòu)，其中外轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)由于具有較高的發(fā)電效率成為目前直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組的主流結(jié)構(gòu)形式.如圖1所示，外轉(zhuǎn)子直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組由安裝永磁體的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)和安裝線圈的定子系統(tǒng)組成.轉(zhuǎn)子系統(tǒng)由發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子、連接部件、變槳系統(tǒng)及葉片組成，由前后2個(gè)主軸承支撐并跟隨葉輪一起旋轉(zhuǎn)；定子系統(tǒng)由發(fā)電機(jī)定子、空心支撐軸組成，通過(guò)偏航系統(tǒng)安裝在塔筒上.

圖1 直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組結(jié)構(gòu)

轉(zhuǎn)子系統(tǒng)依靠葉片驅(qū)動(dòng)，葉片將捕捉到的風(fēng)能轉(zhuǎn)換為葉輪的旋轉(zhuǎn)機(jī)械能，通過(guò)連接部件直接驅(qū)動(dòng)發(fā)電機(jī)旋轉(zhuǎn)，因此，直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組的機(jī)械轉(zhuǎn)速很低，通常約為20 r/min，要實(shí)現(xiàn)50 Hz的固定電網(wǎng)頻率，需要通過(guò)全功率變流器將定子產(chǎn)生的頻率變化的電能進(jìn)行整流、逆變，進(jìn)而控制其達(dá)到穩(wěn)定的電網(wǎng)頻率.

2 多尺度包絡(luò)譜圖

軸承出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)激發(fā)部件在某階固有頻率產(chǎn)生共振，形成調(diào)制頻帶，窄帶濾波結(jié)合包絡(luò)解調(diào)的方法是發(fā)現(xiàn)軸承故障的有效手段.然而窄帶中心頻率和帶寬的選擇主要依靠人工經(jīng)驗(yàn)，軸承早期故障所產(chǎn)生的共振頻帶往往不夠明顯，而且變化的運(yùn)轉(zhuǎn)工況使得共振頻帶范圍變化，導(dǎo)致不同的頻帶選擇產(chǎn)生差異較大的解調(diào)效果，甚至無(wú)法發(fā)現(xiàn)故障.

復(fù)小波變換具有小波多尺度分解的特點(diǎn)，能夠在不同頻率尺度下對(duì)信號(hào)分解的同時(shí)，獲得多尺度包絡(luò)譜圖.復(fù)小波的定義[16-17]如下：

(1)

式中：ΨR(t)為復(fù)小波的實(shí)部；ΨI(t)為復(fù)小波的虛部；ΨI(t)為ΨR(t)的Hilbert變換.

(2)

圖2給出了所使用的復(fù)Morlet 小波.由圖2可知，復(fù)小波在信號(hào)處理中的作用類似于頻帶變化的帶通濾波器.

(a)實(shí)部(細(xì)實(shí)線)、虛部(點(diǎn)劃線)和包絡(luò)(虛線)(b)實(shí)部的傅里葉變換(c)虛部的傅里葉變換(d)包絡(luò)的傅里葉變換

圖2 復(fù)Morlet小波

Fig.2 Complex Morlet wavelet

x(t)為采集到的振動(dòng)信號(hào)，其復(fù)小波變換為

(3)

其中，wtR(a,τ)和wtI(a,τ)分別為信號(hào)經(jīng)復(fù)小波實(shí)部和虛部變換的結(jié)果，如式(4)所示.

(4)

式中：a為小波變換的尺度因子；τ為時(shí)移因子；*表示共軛值.

信號(hào)的復(fù)小波變換結(jié)果是解析的，通過(guò)對(duì)式(3)的結(jié)果求模，可以獲得多尺度下的包絡(luò)信號(hào)：

ewt(a,τ)=‖wtC(a,τ)‖=

(5)

至此，信號(hào)的多尺度頻帶濾波和包絡(luò)解調(diào)同步完成，進(jìn)一步對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換，可獲得多尺度包絡(luò)譜圖：

(6)

3 測(cè)試實(shí)例

某型號(hào)1.5 MW直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行一段時(shí)間后，現(xiàn)場(chǎng)維護(hù)人員發(fā)現(xiàn)機(jī)組存在某些異常，為探明具體原因，將該機(jī)組吊裝運(yùn)至試驗(yàn)中心，與1臺(tái)運(yùn)行正常的機(jī)組同軸連接，進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，如圖3所示.

圖3 測(cè)試平臺(tái)

測(cè)試時(shí)振動(dòng)傳感器安裝在固定不動(dòng)的空心支撐軸上，如圖1所示，采樣頻率為5 000 Hz.圖3中，正常機(jī)組安裝在右側(cè)，作為電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)，故障機(jī)組安裝在左側(cè),作為發(fā)電機(jī)使用，發(fā)電機(jī)通過(guò)全功率變流器連接至電網(wǎng).試驗(yàn)時(shí)發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)速為17 r/min，發(fā)電功率為485 kW，在此工況下后軸承的故障特征頻率如表1所示.

表1 機(jī)組后軸承的故障特征頻率

表1中，fr為外轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率，fBPFI、fBPFO、fBSF和fFTF分別為軸承內(nèi)圈、軸承外圈、滾動(dòng)體和保持架的特征頻率.從表1可以看出，保持架頻率很低，容易低于頻譜分析的分辨率，給準(zhǔn)確的故障定位帶來(lái)困難.

為了準(zhǔn)確反映軸承中很低的故障頻率成分，需要采集足夠長(zhǎng)的振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.試驗(yàn)中分別采集60 s的故障機(jī)組和正常機(jī)組數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行對(duì)比分析(見(jiàn)圖4).從圖4可以看出，時(shí)域信號(hào)中，兩者的振動(dòng)幅值接近，圖4(a)中存在一定規(guī)律的沖擊周期，約為3.5 s，對(duì)應(yīng)0.28 Hz的轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)頻率，由于轉(zhuǎn)動(dòng)頻率成分出現(xiàn)在無(wú)故障機(jī)組中，可以判斷該機(jī)組安裝時(shí)，定轉(zhuǎn)子存在偏心.圖4(b)中故障機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)以隨機(jī)振動(dòng)成分為主，單從時(shí)域波形難以發(fā)現(xiàn)深層次的故障原因.

(a) 正常機(jī)組

(b) 故障機(jī)組

正常機(jī)組和故障機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)頻譜如圖5所示.從圖5可以看出，在100～220 Hz頻段，正常機(jī)組與故障機(jī)組的功率譜存在較大差異，故障特征可能隱藏于此頻帶.因此,對(duì)信號(hào)在100～220 Hz內(nèi)進(jìn)行帶通濾波，并包絡(luò)解調(diào)濾波后的信號(hào)，其包絡(luò)譜見(jiàn)圖6.

(a) 正常機(jī)組

(b) 故障機(jī)組

與表1對(duì)照，圖6(a)中正常機(jī)組的包絡(luò)成分主要以轉(zhuǎn)動(dòng)頻率的2倍頻為主，由于已知該機(jī)組為新安裝的無(wú)故障機(jī)組，轉(zhuǎn)動(dòng)頻率成分說(shuō)明該機(jī)組定轉(zhuǎn)子之間安裝時(shí)存在偏心，應(yīng)當(dāng)引起重視.故障機(jī)組(圖6(b))除存在三階轉(zhuǎn)動(dòng)頻率(0.839 Hz)外，還存在5.6 Hz的頻率成分，對(duì)應(yīng)滾動(dòng)體特征頻率的2倍頻，說(shuō)明故障機(jī)組中滾動(dòng)體存在故障.滾動(dòng)體故障通常伴隨著保持架特征的調(diào)制頻率，在圖6中并沒(méi)有體現(xiàn).

利用復(fù)Morlet小波對(duì)圖4中的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變換，小波尺度區(qū)間為10～45，尺度步長(zhǎng)為0.25，提取對(duì)應(yīng)的多尺度包絡(luò)譜圖，結(jié)果如圖7和圖8所示.為了提高低頻分辨率，圖7只顯示3 Hz以內(nèi)的包絡(luò)譜圖，對(duì)比圖7(a)和圖7(b)可以看出，兩者均存在0.283 Hz 的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率成分，其中圖7(a)尤為突出，驗(yàn)證了正常機(jī)組定轉(zhuǎn)子偏心的推論，圖7(b)在0.15 Hz處出現(xiàn)較為明顯的峰值(圖中箭頭所指)，對(duì)應(yīng)著保持架的故障特征頻率.

(a) 正常機(jī)組

(a)正常機(jī)組

(b)故障機(jī)組

圖8給出了30 Hz以內(nèi)的正常機(jī)組和故障機(jī)組的多尺度包絡(luò)譜圖.圖8中的頻率成分要復(fù)雜得多，圖8(b)中出現(xiàn)了較為清晰的5.6 Hz及其倍頻成分，對(duì)應(yīng)著軸承滾動(dòng)體的故障特征頻率，而圖8(a)中該頻率成分沒(méi)有出現(xiàn).圖7(b)和圖8(b)說(shuō)明軸承滾動(dòng)體出現(xiàn)故障，之所以出現(xiàn)2倍頻的滾動(dòng)體特征頻率，是因?yàn)闈L動(dòng)體缺陷會(huì)導(dǎo)致滾動(dòng)體每自轉(zhuǎn)一圈對(duì)軸承內(nèi)圈和外圈分別產(chǎn)生一次沖擊，而保持架特征頻率的出現(xiàn)則是因?yàn)楸３旨艿霓D(zhuǎn)動(dòng)頻率與滾動(dòng)體的公轉(zhuǎn)頻率一致，保持架約束有缺陷的滾動(dòng)體不斷進(jìn)入和退出軸承重載區(qū)進(jìn)而產(chǎn)生調(diào)制現(xiàn)象.

(a)正常機(jī)組

(b)故障機(jī)組

圖9和圖10分別為故障機(jī)組多尺度包絡(luò)譜圖在尺度22和尺度35處的切片.圖9中1 Hz以內(nèi)的頻率成分清楚地顯現(xiàn)了0.15 Hz的保持架故障特征，說(shuō)明多尺度包絡(luò)譜圖方法對(duì)于此類低頻微弱故障特征提取非常有效.圖10中則凸顯了5.6 Hz的滾動(dòng)體2倍頻特征頻率及其諧波成分，增強(qiáng)了滾動(dòng)體故障診斷的準(zhǔn)確性.與常規(guī)窄帶包絡(luò)解調(diào)方法相比，多尺度包絡(luò)譜圖能夠?qū)⑿盘?hào)分解至全尺度時(shí)頻平面，同時(shí)獲得豐富的故障調(diào)制頻率，具有較好的準(zhǔn)確性和智能性.

圖9 尺度22處的故障機(jī)組多尺度包絡(luò)譜切片

Fig.9 Slice of the MuSEnS at scale 22 of the wind turbine with faults

4 結(jié) 論

基于多尺度包絡(luò)譜圖對(duì)實(shí)際直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組后軸承進(jìn)行了故障特征提取.由于窄帶中心和帶寬確定困難等原因，傳統(tǒng)的窄帶包絡(luò)解調(diào)方法對(duì)發(fā)現(xiàn)低速、重載的直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組軸承故障能力不足.多尺度包絡(luò)譜圖運(yùn)用復(fù)小波變換將信號(hào)分解至全尺度時(shí)頻平面，同時(shí)獲得信號(hào)不同帶寬下的包絡(luò)信息.采用該方法能夠有效發(fā)現(xiàn)直驅(qū)式風(fēng)電機(jī)組軸承低頻的故障信息，可為風(fēng)電裝備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷提供有效手段.

圖10 尺度35處的故障機(jī)組多尺度包絡(luò)譜切片

Fig.10 Slice of the MuSEnS at scale 35 of the wind turbine with faults

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Bearing Fault Feature Extraction for a Direct Drive Wind Turbine Using Multi-scale Enveloping Spectrogram

TENGWei,JIANGRui,ZHANGYangyang,LIUYibing,MAZhiyong

(School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

Considering the features of low rotational speed and heavy load of direct drive wind turbines, the multi-scale enveloping spectrogram (MuSEnS) is proposed for the diagnosis of actual wind turbines and for the feature extraction of faulty bearings, which is the envelop spectrum of transform results by processing the original vibration signal using complex wavelet transform. Diagnosis results show that the MuSEnS can effectively detect the weak faulty feature of bearing hidden in background noise, because it has the ability of simultaneous multi-scale decomposition and envelope demodulation. Comparing with conventional demodulation analysis, the MuSEnS is more intelligent and accurate, which can be applied to the fault diagnosis of actual wind turbines.

direct drive wind turbine; bearing; multi-scale enveloping spectrogram; feature extraction

2016-03-14

2016-09-10

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305135)；北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃資助項(xiàng)目(YETP0701)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(2015ZD15)

滕 偉(1981-)，男，副教授，博士，研究方向?yàn)殡娬驹O(shè)備的故障診斷、壽命預(yù)測(cè)與健康管理.電話(Tel.): 15901086381; E-mail: tengw@ncepu.edu.cn.

1674-7607(2017)05-0373-06

TM315

A 學(xué)科分類號(hào)：680.60