風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動監(jiān)測與故障診斷方法綜述

李浪，劉輝海，趙洪山

（1.無錫供電公司，江蘇無錫 214000；2.華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，河北保定 071003）

風(fēng)力發(fā)電作為一種清潔、高效、可再生的新型能源，近年來發(fā)展十分迅速發(fā)。據(jù)中國風(fēng)能協(xié)會的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截止到2015年，我國風(fēng)電并網(wǎng)總裝機(jī)容量已經(jīng)高達(dá)145 GW，躍居世界第一。風(fēng)電場的位置一般坐落在偏遠(yuǎn)的山區(qū)，交通條件十分不便，并且機(jī)艙通常位于幾十米甚至上百米的高空，一旦風(fēng)電機(jī)組發(fā)生故障，不僅會由于風(fēng)電機(jī)組長時間停機(jī)造成經(jīng)濟(jì)損失，還會產(chǎn)生高額的維修成本。因此，研究風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法，對減小維修成本，提高機(jī)組運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性，具有非常重要的意義[1]。

振動監(jiān)測是一種有效的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測方法，尤其適用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備[2]。該方法是通過采集風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵設(shè)備上的振動信號，并進(jìn)行分析處理，提取出反映風(fēng)電機(jī)組故障的特征信息，進(jìn)而根據(jù)這些特征信息診斷出故障的具體類型、程度、部位及發(fā)展趨勢。近年來不少學(xué)者對風(fēng)電機(jī)組振動監(jiān)測與故障診斷技術(shù)進(jìn)行了深入研究，提出了許多關(guān)于振動信號分析的方法，其中不少分析方法已經(jīng)在風(fēng)電機(jī)組的故障診斷中得到了應(yīng)用[3-6]。

本文首先簡要介紹了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)及故障特點(diǎn)，然后對近些年國內(nèi)外風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動監(jiān)測與故障診斷相關(guān)研究進(jìn)行了深入的探討，通過對各種方法分類來具體分析各類方法的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用情況。最后結(jié)合風(fēng)電機(jī)組故障診斷技術(shù)的研究現(xiàn)狀和不足，對其未來的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。

1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)及故障特點(diǎn)

風(fēng)電機(jī)組的基本功能是利用風(fēng)輪系統(tǒng)吸收風(fēng)能并轉(zhuǎn)換成機(jī)械能，然后通過傳動系統(tǒng)把機(jī)械能傳遞到發(fā)電機(jī)系統(tǒng)，接著由發(fā)電機(jī)將其轉(zhuǎn)化為電能，最終通過并網(wǎng)將電能輸出來完成將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能的整個過程。在此過程中，除了風(fēng)輪系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、發(fā)電機(jī)系統(tǒng)之外，還有其他系統(tǒng)直接或間接地參與了電能的轉(zhuǎn)換。這些系統(tǒng)完整地構(gòu)成了整個風(fēng)電機(jī)組。圖1展示了風(fēng)電機(jī)組的基本構(gòu)成[3]。盡管風(fēng)電機(jī)組的類型很多，但是其基本工作原理以及基本結(jié)構(gòu)相似。風(fēng)電機(jī)組主要包括風(fēng)輪系統(tǒng)、主軸系統(tǒng)、齒輪箱系統(tǒng)、發(fā)電機(jī)系統(tǒng)、偏航系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、機(jī)艙、塔架及其他輔助系統(tǒng)等。

圖1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的基本結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 The basic structure diagram of a wind turbine

風(fēng)電機(jī)組在運(yùn)行過程中，風(fēng)輪的轉(zhuǎn)速會受到風(fēng)速的影響而不斷變化。當(dāng)一陣強(qiáng)風(fēng)吹來時，葉片會頻繁地受到?jīng)_擊載荷的作用，同時將沖擊載荷傳遞到傳動系統(tǒng)上的各個部件，使得各個部件也會受到交變載荷的作用，從而嚴(yán)重影響部件的工作壽命，使風(fēng)電機(jī)組發(fā)生各種故障。

圖2 風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部件故障率Fig.2 Failure rate of key components of wind turbines

不少學(xué)者發(fā)現(xiàn)，風(fēng)電機(jī)組的主要故障是由機(jī)械部件的不平衡、磨損、疲勞損傷、斷裂等問題引起的[7-9]。瑞士風(fēng)能機(jī)構(gòu)測試結(jié)果顯示，機(jī)械部件出現(xiàn)問題是大多數(shù)失效的一個非常重要的原因，這些失效會伴隨著電氣系統(tǒng)和傳感器的問題同時出現(xiàn)。圖2和圖3是2000年—2004年對瑞典某風(fēng)電場的故障進(jìn)行統(tǒng)計得到的結(jié)果[7]，可以看出風(fēng)電機(jī)組相當(dāng)大比例的故障是由機(jī)械部件故障引起的。因此，對引起這些機(jī)械故障的關(guān)鍵部件實時振動監(jiān)測，及時獲取故障信息，是至關(guān)重要的。

圖3 風(fēng)機(jī)關(guān)鍵部件每次故障停機(jī)時間Fig.3 Downtimes for wind turbine key components

2 時域診斷方法

2.1 時域統(tǒng)計分析

時域統(tǒng)計分析是通過計算風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動信號的各種時域參數(shù)和指標(biāo)并進(jìn)行分析，從而初步判斷風(fēng)電機(jī)組的故障。振動信號的很多時域統(tǒng)計特征參量會隨著風(fēng)故障的出現(xiàn)而發(fā)生改變，不同類型的故障以及嚴(yán)重程度會影響這些統(tǒng)計參量的變化。應(yīng)用較為廣泛的時域參數(shù)指標(biāo)主要包括峰值、均方根值、脈沖因子、峭度、裕度因子等。文獻(xiàn)[10]考慮到時域參數(shù)敏感于軸承早期故障這一特點(diǎn)，可以定期檢測滾動軸承的振動信號，得到軸承的峰值因子、峭度、有效值的趨勢曲線，根據(jù)上述指標(biāo)的趨勢曲線來預(yù)測軸承未來的狀態(tài)。時域分析方法通過計算分析振動信號時域參數(shù)來提取時域特征，這種方法能直觀反映特征信息，且計算簡單，能對風(fēng)電機(jī)組是否發(fā)生故障進(jìn)行初步診斷，但無法對故障類型、故障位置以及故障嚴(yán)重程度做出具體判斷。

2.2 相關(guān)分析

相關(guān)分析最早是由Hotelling于1936年提出來的，可分為自相關(guān)分析和互相關(guān)分析。由于隨機(jī)信號及其相關(guān)函數(shù)包含相同的周期成分，因此可利用相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)被強(qiáng)烈噪聲所掩蓋的周期分量，及時發(fā)現(xiàn)機(jī)器設(shè)備出現(xiàn)的故障。特別是在風(fēng)力發(fā)電機(jī)早期故障的診斷和分析中，振動信號中的周期成分不明顯，難以通過直接觀察發(fā)現(xiàn)故障特征，因此相關(guān)分析就具有了重要的應(yīng)用價值[11]。但在隨機(jī)信號中存在頻率相同的干擾信號的情況下，相關(guān)分析的性能會大大降低，甚至?xí)霈F(xiàn)“偽相關(guān)”等現(xiàn)象；在振動信號受到強(qiáng)背景噪聲干擾的情況下，無法利用相關(guān)函數(shù)有效提取出特征。

3 頻域診斷方法

時域診斷法在風(fēng)電機(jī)組振動故障的檢測應(yīng)用中，不能夠全面地反映出振動信號中的信息量。而風(fēng)電機(jī)組的故障通常伴隨著振動信號的頻率變化。頻域診斷法是通過識別故障與正常狀態(tài)時振動信號中頻率特征的不同，來對故障進(jìn)行分析。頻域分析方法的基礎(chǔ)是傅里葉變換，主要包括頻譜分析、倒頻譜分析和包絡(luò)譜分析等。

3.1 頻譜分析

工程上較為常用的頻譜分析方法有幅值譜和功率譜。幅值譜表示振動信號中各頻率成分所對應(yīng)的振幅大小，而功率譜描述的是信號能量在頻域中的分布情況。功率譜所反映的是信號幅值譜的平方，頻域特征結(jié)構(gòu)更為明顯，因此，功率譜與幅值譜提供了相同的信息，但功率譜能夠顯示出比幅值譜更為清晰的特征。文獻(xiàn)[12]深入探討了振動信號的頻譜結(jié)構(gòu)，利用傅里葉變換方法對行星齒輪箱進(jìn)行故障診斷。

3.2 倒頻譜分析

倒頻譜分析也稱為二次頻譜分析，是檢測振動信號中所含周期成分的一種重要方法，其原理是在計算得到功率譜的基礎(chǔ)上再進(jìn)一步做傅里葉逆變換。倒頻譜分析的流程如圖4所示。倒頻譜分析能將周期成分在頻譜中突顯出來，使得故障特征更易于提取。風(fēng)電機(jī)組中軸承、齒輪箱等出現(xiàn)故障時，采用倒頻譜分析可以有效識別故障頻率、故障的原因和部位[13-14]。另外，振動信號的傳遞路徑往往會對振動信號的特征產(chǎn)生影響，而倒頻譜分析對信號的傳遞路徑和傳感器檢測點(diǎn)的選取不敏感。

圖4 倒頻譜分析的流程圖Fig.4 Flow chart of the inverse spectrum analysis

3.3 包絡(luò)譜分析

包絡(luò)譜分析又稱為包絡(luò)解調(diào)，是目前診斷風(fēng)電機(jī)組故障的最有力工具之一。當(dāng)風(fēng)電機(jī)組軸承和齒輪等部件出現(xiàn)局部損傷時，會產(chǎn)生周期性的瞬時沖擊。沖擊信號的頻率較低容易受到其他自由衰減信號和各種隨機(jī)干擾信號的調(diào)制，并引起設(shè)備發(fā)生高頻固有頻率的諧振。包絡(luò)譜分析的流程如圖5所示。包絡(luò)譜分析可將高頻固有振動中與故障沖擊有關(guān)的低頻信號解調(diào)出來，并進(jìn)一步對低頻信號進(jìn)行頻譜分析來判斷故障的具體類型及故障程度。包絡(luò)譜分析在判斷設(shè)備損傷類故障應(yīng)用中取得了非常好的效果，近年來廣泛應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組傳動系統(tǒng)的故障特征提取[15-16]。

圖5 包絡(luò)譜分析的流程圖Fig.5 Flow chart of the envelope spectrum analysis

3.4 頻域診斷方法的不足

風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行時存在多部件耦合振動，且工作運(yùn)行時背景噪聲一般較強(qiáng)，使得采集的振動信號多表現(xiàn)出非平穩(wěn)、非線性。而傅里葉變換是建立在信號全局上的變換，無法對非平穩(wěn)、非線性信號進(jìn)行局部分析，并且它是一種純頻域的分析方法，在時域內(nèi)無分辨能力，因此，以傅里葉變換為基礎(chǔ)的頻域診斷方法存在一定的局限性。

4 時頻域診斷方法

風(fēng)力發(fā)電機(jī)在實際工作時受各種工作狀況的影響，一般產(chǎn)生的是非線性、非平穩(wěn)振動信號?；诟道锶~變換的頻域診斷方法一般是建立在信號全局上的變換，不能有效地分析非線性、非平穩(wěn)信號。為了更好地體現(xiàn)出風(fēng)機(jī)振動信號的局部特征，專家們提出時頻域診斷方法，將時域和頻域進(jìn)行二維聯(lián)合，使信號在時頻域上能夠同時局部化。目前，常用的時頻域診斷方法有小波分析、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、Wigner-Vile分布等。

4.1 小波分析

小波分析方法是一種時間窗和頻率窗形狀均能變化的時頻域診斷方法。它通過將振動信號變換到多個頻段，并對認(rèn)為有價值的頻段進(jìn)行分析來提取故障特征頻率。小波分析可以對信號中的短時高頻現(xiàn)象進(jìn)行“顯微”，并且可以有效地分析短時沖擊信號。但是這種方法也存在一定的缺陷，它不具自適應(yīng)性[14]。將小波技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、奇異值分解、模糊評判和分形盒維數(shù)等技術(shù)相結(jié)合的綜合運(yùn)用進(jìn)行故障模式識別的方法，取得了廣泛應(yīng)用。

4.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（empirical mode decomposition，EMD）由美國國家宇航局的Huang博士于1998年首次提出的[17]，利用EMD方法可將非平穩(wěn)的振動信號自適應(yīng)地分解為若干個平穩(wěn)的固有模態(tài)函數(shù)（intrinsic mode function，IMF），其流程圖如圖6所示。EMD采用循環(huán)包絡(luò)篩分方法處理信號，實現(xiàn)信號從高頻到低頻的自適應(yīng)劃分，本質(zhì)上是一組頻率由高到低的帶通濾波器。EMD克服了小波變換和自適應(yīng)時頻域分析方法的不足，具有自適應(yīng)、正交性和完備性的特點(diǎn)，非常適用于非線性、非平穩(wěn)信號的分析處理[18]，在故障特征提取方面受到廣泛關(guān)注。EMD方法本身存在著一些不足，如模態(tài)混疊、存在端點(diǎn)效應(yīng)、受采樣頻率影響較大等[19]，仍需進(jìn)行深入研究。

圖6 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法流程圖Fig.6 Flow chart of the EMD algorithm

4.3 Wigner-Vile分布

Wigner-Ville分布 （Wigner-Ville distribution，WVD）是一種重要的時頻域診斷方法，同時具有較高的時間分辨率和頻域分辨率，并具有優(yōu)良的能量聚集能力。WVD分布可以被看作信號能量在頻率和時間聯(lián)合域內(nèi)的分布，能夠?qū)φ駝有盘柕臅r頻特性進(jìn)行精確地描述[20]。但WVD存在一個明顯的缺陷，那就是存在交叉項干擾現(xiàn)象，造成了振動信號的各特征參數(shù)無法被有效提取，大大降低了WMD對信號的分析性能。為了消除交叉干擾造成的影響，國內(nèi)外學(xué)者開展了大量的研究工作，已經(jīng)提出了輔助函數(shù)法、預(yù)濾波等改進(jìn)方法。但直到目前為止，如何抑制交叉項造成的干擾問題仍然沒有得到有效地解決。

5 現(xiàn)代故障診斷方法

5.1 盲源分離

利用傳感器采集風(fēng)電機(jī)組振動信號的過程中，采集的信號往往是若干個不同機(jī)械部件產(chǎn)生的源信號的混合信號，使得故障特征提取變得困難。盲源分離（blind source separation，BSS）是在源信號和傳輸通道特性均未知的情況下，僅由傳感器采集到的振動信號分離出對應(yīng)各個部件的源信號，其基本原理如圖7所示。獨(dú)立成分分析（independent component analysis，ICA）是一種解決盲源分離問題的主要方法[21]，適用于平穩(wěn)和非平穩(wěn)信號，尤其對于微弱信號特征信息的提取和分離具有較好的效果。近十年來，盲源分離技術(shù)得到了進(jìn)一步的發(fā)展，在風(fēng)電機(jī)組故障診斷方面已取得了一些研究成果[22]。盲源分離方法雖然取得了一系列的突破，但盲源分離在源數(shù)估計和處理非線性問題方面仍存在不足，需要進(jìn)一步的研究。

圖7 盲源分離原理框圖Fig.7 Principle block diagram of the BSS method

5.2 子空間方法

子空間方法（subspace identification algorithm，SIA）是一種基于離散狀態(tài)空間模型的模態(tài)參數(shù)識別方法，非常適用于振動信號的建模分析。SIA直接利用振動信號的時域數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，從而準(zhǔn)確識別系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)，具有數(shù)值穩(wěn)定和簡易等優(yōu)點(diǎn)。在過去的二十多年里，子空間識別方法在振動信號故障分析方面的應(yīng)用取得了飛快發(fā)展，在風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱的故障診斷等領(lǐng)域也有較多的應(yīng)用[23]。由于子空間方法對信號處理采用了狀態(tài)空間模型，因此該方法的關(guān)鍵在于確定系統(tǒng)的階次。但目前系統(tǒng)階次尚無良好的方法來確定，易產(chǎn)生冗余導(dǎo)致虛假模態(tài)出現(xiàn)。

5.3 流形學(xué)習(xí)算法

流形學(xué)習(xí)是一種新的非線性算法，能夠透過觀測的振動數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)事物的本質(zhì)，挖掘出數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征。該方法的基本原理是通過從高維數(shù)據(jù)中嵌入映射出低維流形的結(jié)構(gòu)，達(dá)到對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行特征壓縮的目的。流形學(xué)習(xí)算法可有效去除噪聲等干擾成分的影響，挖掘蘊(yùn)含在振動信號中的故障本質(zhì)特征，此特性非常適用于風(fēng)電機(jī)組的故障診斷。拉普拉斯特征映射是一種基于圖譜理論的流形學(xué)習(xí)方法，具有較好的收斂性和魯棒性，已成功地應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組的故障診斷[24-25]。但目前已有的流形算法對參數(shù)都比較敏感，由于參數(shù)較小的變化量會引起差異顯著的學(xué)習(xí)結(jié)果，因此提高流形學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性成為一個需要解決的問題。

為了分析各故障診斷方法的性能，表1對不同故障診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn)以及適用范圍進(jìn)行了總結(jié)。

表1 不同診斷方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍比較Tab.1 Comparison of advantages，disadvantages and application range of different diagnostic methods

6 我國研究近況和進(jìn)展

我國在風(fēng)電機(jī)組振動監(jiān)測與故障診斷技術(shù)方面起步較晚，但隨著我國經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高，科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，以及我國科研人員的不懈努力，近年來取得了一定的突破和研究成果。尤其在《風(fēng)力發(fā)電機(jī)組振動狀態(tài)監(jiān)測導(dǎo)則》這一國家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)于2011年頒布之后，風(fēng)電機(jī)組振動監(jiān)測與故障診斷技術(shù)得到了大力的發(fā)展。

文獻(xiàn)[26]提出了一種基于固有時間尺度分解（intrinsic time-scale decomposition，ITD）的風(fēng)電機(jī)組調(diào)心滾子軸承故障特征提取方法。該方法利用ITD將非線性、非平穩(wěn)的軸承振動信號分解為多個固有旋轉(zhuǎn)分量，并進(jìn)一步對固有旋轉(zhuǎn)分量做頻譜分析提取軸承故障特征頻率，并且在實際中驗證了該方法處理非平穩(wěn)時變信號的有效性。

文獻(xiàn)[27]為了有效地診斷風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障，采用了一種基于粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。該法計算風(fēng)電機(jī)組齒輪正常、磨損和斷齒3種不同狀態(tài)振動信號的特征向量，并利用粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行故障識別，取得較高的識別精度。

文獻(xiàn)[28]提出了一種基于混合時頻分析的風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法。該方法首先采用參數(shù)優(yōu)化Morlet小波消噪方法對原始振動信號進(jìn)行分析，濾除強(qiáng)大的背景噪聲干擾；進(jìn)而通過自項窗方法抑制時頻面的干擾項，增強(qiáng)信號特征成分，提取故障特征以實現(xiàn)故障診斷。通過對風(fēng)電機(jī)組振動數(shù)據(jù)的分析，能夠有效地消除背景噪聲和提取故障特征。

文獻(xiàn)[29]提出改進(jìn)的小波包結(jié)合包絡(luò)譜的風(fēng)電機(jī)組傳動系統(tǒng)故障診斷方法。深入研究了小波包頻帶錯亂的問題，對小波包實施改進(jìn)，消除頻帶錯亂的缺陷。將改進(jìn)的小波包與包絡(luò)譜結(jié)合起來，通過對風(fēng)機(jī)傳動系統(tǒng)試驗臺的齒輪、軸承故障實際數(shù)據(jù)地深入分析，能夠準(zhǔn)確提取出故障特征量。

文獻(xiàn)[30]提出一種基于集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）、奇異譜熵和模糊C均值聚類的故障診斷方法來解決風(fēng)電機(jī)組齒輪箱中齒輪故障特征提取與故障診斷問題。該方法通過對振動信號進(jìn)行EEMD分解，得到若干IMF，并構(gòu)成特征模式矩陣，然后通過計算特征模式矩陣的奇異譜熵值，最后利用模糊聚類分析進(jìn)行故障識別。

文獻(xiàn)[31]提出一種基于小波包與倒頻譜分析的信號處理分析方法用于風(fēng)電機(jī)組齒輪箱齒輪裂紋的診斷。該方法通過小波包分析得到故障頻率范圍，并利用倒頻譜提取齒輪箱振動信號中的周期成分，成功地判斷出故障類型及發(fā)生的部位。

7 結(jié)論

隨著振動信號分析方法的不斷改進(jìn)，風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動監(jiān)測與故障診斷技術(shù)有了很大進(jìn)步，越來越多的診斷方法投入到實際應(yīng)用中[32-33]，但仍然存在許多關(guān)鍵問題尚未解決。展望未來，風(fēng)電機(jī)組振動監(jiān)測和故障診斷技術(shù)在以下幾方面需要進(jìn)一步完善和發(fā)展：

1）非穩(wěn)態(tài)信號的分析。雖然目前有小波分析、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解和Wigner-Vile分布等應(yīng)用在平穩(wěn)、非線性信號的分析中，但依然有很多問題需要解決。風(fēng)電機(jī)組的非穩(wěn)態(tài)振動信號中包含了極為豐富的故障信息，研究如何有效的分析非穩(wěn)態(tài)信號具有重要意義。

2）微弱故障特征的提取。工程實際中，當(dāng)風(fēng)電機(jī)組處于早期故障階段時，由故障產(chǎn)生的沖擊成分相對微弱，并且環(huán)境噪聲引起的干擾比較嚴(yán)重，使得微弱故障特征的提取一直面臨著困難。目前在微弱故障特征提取的研究中已經(jīng)取得了一些成果，但效果不很完善，有待進(jìn)一步地深入研究。

3）人工智能方法的研究。在完善上述方法的基礎(chǔ)上，不斷探討現(xiàn)代人工智能故障診斷方法在風(fēng)電機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用。集合多領(lǐng)域?qū)＜业闹腔?，進(jìn)行跨學(xué)科研究。新興方法將是未來故障診斷很長一段時間的發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)。

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