基于數(shù)字孿生的風電機組軸承故障診斷方法研究

任巍曦,張文煜,李 明,徐曉川,劉宏勇

(國網(wǎng)冀北張家口風光儲輸新能源有限公司，河北 張家口 075000)

0 引言

風電機關鍵零部件主要包含齒輪箱、齒輪、葉片、主軸、軸承等。瑞典皇家理工學院的可靠性評估管理中心對風電機組齒輪箱零部件故障進行了統(tǒng)計，軸承故障率約占63%，故障造成停機時長約562 h。因此，對風電機組軸承故障進行實時診斷，有助于預防風電機組的軸承故障，提高其維修效率，降低運維成本，目前軸承故障診斷的研究主要是借助信號分析、機器學習等手段，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的軸承故障診斷。由于深度學習具有較強的特征提取能力，廣泛應用在故障診斷領域。He等利用軸承振動信號，建立了混合深度信號的深度學習模型，有效解決軸承故障診斷問題。沈長青等引入Nesterov動量法自適應地優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡的學習率，加快網(wǎng)絡模型的訓練，進而實現(xiàn)軸承故障診斷。黃鑫等采用小波包變將軸承故障的振動信號自適應分解，建立深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural network,CNN)，以提取軸承故障的時頻故障特征，該方法將特征提取與故障分類融合在一起，實現(xiàn)軸承故障的智能診斷。針對實際工況中軸承故障樣本少、類別失衡等問題，孟宗等提出了基于二次數(shù)據(jù)增強與深度卷積網(wǎng)絡的軸承故障診斷方法，提升了樣本的利用率，顯著提高了軸承故障診斷效率與精度。與此同時，趙媛媛等給出一種數(shù)據(jù)增強策略，擴大訓練樣本的多樣化，以增強樣本來訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，提高了樣本稀缺情況下故障診斷的可靠性。針對風電機組軸承故障的特點，王超等利用互信息方法分析與齒輪箱軸承溫度關聯(lián)度高的特征，建立長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習模型進行風電機齒輪箱軸承溫度預測，實現(xiàn)了對軸承故障實時預警。林濤等給出了改進粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，以齒輪箱溫度參數(shù)作為輸入特征通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行預測軸承溫度，分析風電機故障告警或報警閾值，實現(xiàn)齒輪箱故障的預警。劉志翔等利用傅里葉變換來增加滾動軸承振動信號顯著性序列，提高了軸承故障診斷準確率，降低了診斷模型的訓練時間。

隨著新一代信息技術的發(fā)展，數(shù)字孿生技術為復雜設備智能化管理提供了新的解決思路。數(shù)字孿生技術在能源互聯(lián)網(wǎng)、電力設備方面的研究已取得了一些初步成果。文中利用數(shù)字孿生技術，構建風電機組的數(shù)字孿生系統(tǒng)，以風電機組的孿生數(shù)據(jù)為基礎，采用希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang transform,HHT)對風電機組軸承故障樣本數(shù)據(jù)進行增強處理；建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的軸承故障診斷網(wǎng)絡模型，以風電機組軸承故障歷史數(shù)據(jù)作為診斷網(wǎng)絡的訓練樣本，進而實現(xiàn)軸承故障模式、故障原因的智能診斷。

1 風電機組的數(shù)字孿生系統(tǒng)構建

參考能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生系統(tǒng)框架與數(shù)字孿生五維模型框架，構建風電機組的數(shù)字孿生系統(tǒng)框架如圖1所示，該系統(tǒng)架構由物理層、數(shù)據(jù)層、模型層和服務層4層構成。

圖1 風電機組的數(shù)字孿生系統(tǒng)框架

1.1 物理層

物理層包括風電機組設備、感知設備等物理實體設備，通過物聯(lián)網(wǎng)技術實時感知風電機組物理設備的各種運行參數(shù)與環(huán)境信息。通過部署各種傳感器采集與風電機組運行的相關信息，采集數(shù)據(jù)主要包括機組參數(shù)、環(huán)境信息、電網(wǎng)信息、轉速信息、溫度信息、振動信息、設置參數(shù)、時間信息、變槳信息等。風電機組各物理設備編碼標識采用激光打標機、金屬條形碼/二維碼、RFID等技術，建立設備標識規(guī)則以滿足物理設備與數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)映射。

為了滿足海量數(shù)據(jù)的實時處理效率、降低云端數(shù)據(jù)冗余，數(shù)據(jù)采集終端采用具有邊緣處理能力的智能網(wǎng)關和控制器實現(xiàn)邊緣端的數(shù)據(jù)預處理。其中，邊緣端對原始采集數(shù)據(jù)進行清洗、加工、預處理與存儲；云端接收、存儲邊緣端處理過的高質(zhì)量、低冗余的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方式，結合機理模型與算法，為用戶提供風電機組運行狀態(tài)實時監(jiān)測、異常預警、故障診斷、運營維護等服務。

1.2 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層包含數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)中心3部分。其中，數(shù)據(jù)傳輸涉及設備通訊協(xié)議、數(shù)據(jù)傳輸方式等，如智能網(wǎng)關/控制器采用Modbus協(xié)議與各類傳感器進行通訊以實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)處理通過邊緣設備對原始采集的數(shù)據(jù)進行格式轉換、關聯(lián)分析、加工、清洗、異常數(shù)據(jù)處理等，然后將處理過的數(shù)據(jù)通過TCP/IP、UDP協(xié)議傳輸至云端服務器數(shù)據(jù)中心。云端通過部署解析程序?qū)⒔邮盏臄?shù)據(jù)轉化為規(guī)范格式存儲數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)中心包含風電機組物理層設備的孿生數(shù)據(jù)、機理模型、算法規(guī)則等，為服務層的業(yè)務需求提供數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)中心關系型數(shù)據(jù)庫可選用MySQL、SQL Server、PostgreSQL等，非關系數(shù)據(jù)庫可選用HBase、MongoDb、Redis等。

1.3 模型層

模型層包含風電機組的三維孿生模型與機理模型。其中風電機組的三維孿生模型是風電機組物理實體的鏡像映射，具備零部件之間的裝配約束、仿真運動等功能，它可以通過CAD建模軟件、Unity、Revit、3D快速掃描儀等手段創(chuàng)建，具備裝配約束、層級關系等信息，且經(jīng)過三維模型輕量化技術(WebGL、Threejs等)處理可以在Web應用程序下瀏覽與顯示。機理模型包含風電機組工作原理、HHT模型、CNN網(wǎng)絡、HHT-CNN軸承故障診斷模型等。模型層可以為服務層的三維可視化監(jiān)控、軸承故障診斷等提供模型支持。

1.4 服務層

服務層包含風電機組管理、故障診斷、異常預警、管理決策等功能的Web應用程序。主要采用Vue、Html5、CSS、JavaScript、WebGL、Unity、C#、MQTT等技術。以孿生數(shù)據(jù)為驅(qū)動，利用HHT-CNN網(wǎng)絡模型實現(xiàn)風電機組軸承故障實時診斷。

2 基于HHT的軸承振動信號增強

孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動的軸承故障診斷需要大量的樣本數(shù)據(jù)，而實際中軸承故障信號樣本較小，包含較強噪聲、故障信號微弱、故障特征難提取等問題。若將采集的軸承原始振動信號直接輸入診斷模型，則會影響故障診斷的準確性。為了提高CNN故障診斷網(wǎng)絡模型輸入樣本數(shù)據(jù)的多樣性，需要對每個類別的訓練樣本進行數(shù)據(jù)增強操作，獲得額外的數(shù)據(jù)增強樣本。原始數(shù)據(jù)樣本和數(shù)據(jù)增強樣本均用來訓練CCN網(wǎng)絡，從而提高CNN模型的故障診斷性能。

HHT由經(jīng)驗模態(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)與希爾伯特變換(Hilbert transform，HT)組成，是一種自適應地處理非平穩(wěn)信號的時頻分析方法，能夠通過對信號特征時間尺度分析來獲取信號的時間-頻率關系?；贖HT的軸承振動信號增強處理流程如圖2所示。

圖2 基于HHT的軸承振動信號增強處理流程

假設以一定的采樣頻率對風電機組軸承的振動信號進行采樣，得到離散信號數(shù)據(jù)()(=1,2,3,…，，為采樣點總數(shù)量)，基于HHT的軸承振動信號增強處理的主要過程有7個步驟：

步驟1：確定()的所有局部極大值與極小值，利用三次樣條曲線分別將極大值、極小值擬合成極大值包絡線()和極小值包絡線()，利用式(1)構造極值包絡線均值信號()。

(1)

步驟2：利用式(2)獲取零均值信號，即新信號()。

()=()-()

(2)

式中，信號()為()的IMF分量，根據(jù)IMF分量的判斷準則可判定該信號是否為IMF分量，若否，則將()作為新的初始信號，重復步驟2次，直至1()滿足IMF條件，則將1()作為第一個IMF的分量()。

步驟3：計算殘余信號。()減去第一個IMF分量，可以得到殘余信號()。

()=()-()

(3)

步驟4：若將()信號作為原始信號，重復執(zhí)行步驟1～3，循環(huán)執(zhí)行次，直至殘余信號()為單調(diào)信號。原始信號()可以分解為個IMF分量和一個殘余信號，表示為：

(4)

步驟5：利用式(5)對IMF分量進行Hilbert變換；利用式(6)構造解析信號()。

(5)

(6)

步驟6：計算瞬時幅值信號()、相位函數(shù)()和瞬時頻率信號()。

(7)

(8)

(9)

式中，為軸承振動信號長度。

步驟7：計算Hilbert譜(,)和邊際譜()。

(10)

式中，(·)表示取實數(shù)部分，展開式(10)可獲得Hilbert譜：

(11)

通過對Hilbert譜進行時間積分可得到邊際譜：

(12)

(,)可以描述振動信號在整個頻段上幅值隨時間與頻率變化規(guī)律，()則描述了振動信號在整個頻段內(nèi)幅值隨頻率的變化趨勢。

3 基于CNN的風電機軸承故障診斷

3.1 CNN模型構建

CNN能夠通過卷積池化提高對數(shù)據(jù)的特征提取能力。CNN層與層之間的神經(jīng)元采用局部連接、權值共享的方式，可以在很大程度上降低模型參數(shù)的規(guī)模，使模型計算及訓練過程更加快速容易。CNN具有良好的容錯能力、并行處理和自學能力，允許樣本存在缺損、畸變。由于風電機組的軸承振動信號是一維數(shù)據(jù)，所以選用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行風電機軸承故障振動樣本的訓練、學習，進而實現(xiàn)軸承的故障診斷。

311 卷積層

包含卷積核，通過卷積核進行卷積運算得到多個卷積特征圖，對原始輸入數(shù)據(jù)的特征進行提取，從而得到更加抽象的特征。層與層之間局部連接，權值共享，可以對關鍵信息進行篩選保留，從而降低數(shù)據(jù)規(guī)模，減小運算量。卷積運算可以表示為：

(13)

312 池化層

對卷積獲取的局部特征進行降采樣，不受反向傳播修改。通過池化層的特征壓縮，可以對特征矩陣進行降維，能夠很大程度上減少模型訓練的參數(shù)從而獲得主要特征，優(yōu)化網(wǎng)絡并在一定程度上改善模型訓練的效率。常用的池化操作包含最大池化、平均池化、隨即池化、重疊池化等。其中，最大池化操作是將池化層中感知區(qū)域的最大值作為該池化層輸出，公式表示為：

(,)=max(-1)+1≤≤((,))

(14)

式中：(,)為第層中第個特征圖的第個激活值。

3.2 基于CNN的風電機軸承故障診斷過程

風電機軸承振動信號經(jīng)過HHT預處理，實現(xiàn)了訓練樣本的數(shù)據(jù)增強。結合CNN較強的特征提取、學習能力可以實現(xiàn)訓練樣本的特征自動提取與診斷?；贑NN風電機軸承的故障診斷過程如圖3所示，該過程主要由數(shù)據(jù)預處理、模型構建與訓練、樣本測試3階段組成。

圖3 基于CNN的風電機軸承故障診斷過程

3.2.1 數(shù)據(jù)預處理階段

首先將振動信號歸一化處理，然后按照2∶1的比例選取訓練樣本和測試樣本，根據(jù)第2節(jié)基于HHT對軸承振動信號數(shù)據(jù)進行處理，以增強振動信號特征，減少噪音干擾。

3.2.2 模型構建與訓練階段

首先構建CNN的卷積與池化，參數(shù)初始化設置；然后通過訓練樣本訓練CNN網(wǎng)絡，直至迭代收斂結束，完成CNN模型的訓練。

3.2.3 樣本測試階段

將選取的軸承故障樣本輸入至訓練好的CNN模型，模型輸出故障預測結果，并將預測結果與樣本實際結果進行對比，并分析CNN網(wǎng)絡軸承故障診斷準確率。此外，在數(shù)字孿生系統(tǒng)下，對實時采集的風電機設備軸承振動數(shù)據(jù)進行實時診斷分析，實現(xiàn)軸承故障的實時診斷。

4 實驗驗證

4.1 實驗數(shù)據(jù)

利用Case Western Reserve University軸承實驗數(shù)據(jù)集驗證所提方法的有效性與可行性，實驗對象為風機齒輪箱高速滾動軸承，型號為SKF6025-2RS。分別以驅(qū)動端軸承的正常、滾體故障、內(nèi)圈故障和外圈故障下的振動數(shù)據(jù)為樣本。故障樣本信息如表1所示，樣本數(shù)量為1 000，采樣頻率為12 kHz，軸承轉速為1 796 r/min，其中每個樣本的采點數(shù)為6 000。圖4給出了軸承4種故障類型的振動信號時域圖，其中，頻譜為HHT處理后的時域。由圖4～圖7可知，經(jīng)過HHT增強處理后，軸承振動信號特征明顯，降低了噪音干擾，增強了樣本特性。

表1 故障樣本信息

圖4 正常情況時軸承振動信號時域圖

圖5 內(nèi)圈故障時軸承振動信號時域圖

圖6 滾體故障時軸承振動信號時域圖

圖7 外圈故障(損傷點中心位置在6:00方向)時軸承振動信號時域圖

4.2 結果驗證

構建的軸承故障診斷CNN網(wǎng)絡模型參數(shù)如表2所示，該CNN網(wǎng)絡由2個卷積層與2個池化層構成。分別利用HHT處理前后的樣本對CNN網(wǎng)絡訓練、測試，對軸承故障診斷結果進行分析、對比，通過多次實驗對比，可以得到兩種樣本故障診斷準確率情況如圖8所示。由圖可知，HHT增強樣本后軸承故障診斷準確率普遍要高于原始樣本。

表2 CNN模型結構參數(shù)

圖8 原始樣本與HHT增強樣本的診斷準確率對比

為了更加清晰、方便地觀察故障類別不平衡情況下軸承故障診斷效果，實驗利用單獨的測試集進行驗證。測試集中4大類樣本個數(shù)各為150，共計樣本600個，單個樣本包含6 000個采樣點。通過測試樣本故障診斷結果與真實標記，對比不同軸承故障樣本的故障診斷準確率如表3所示。此外，為了進一步驗證所提方法的有效性與優(yōu)越性，與文獻[6]中方法進行了對比，不同測試數(shù)據(jù)集的故障診斷準確率對比如圖9所示，由圖可知，文中方法的軸承故障診斷準確率整體高于文獻[6]，診斷準確率相對穩(wěn)定。

表3 不同軸承故障樣本的故障診斷準確率

圖9 軸承故障診斷準確率對比

該風電機組數(shù)字孿生系統(tǒng)已在冀北某風電場風電機組運維管理中得到應用，孿生數(shù)據(jù)中存在真實的風電機組軸承故障數(shù)據(jù)，通過對軸承故障信息進行處理獲取風電機組軸承故障數(shù)據(jù)集。選取22、23號風電機組軸承的故障數(shù)據(jù)集作為測試對象，進一步驗證基于HHT-CNN的軸承故障診斷模型。由于時間跨度限制，風電機組實際運行中存在的軸承故障數(shù)據(jù)較少，分別選取內(nèi)圈故障、滾體故障、外圈故障數(shù)量各23、19和15，該軸承的振動信號時域圖如圖10～圖13所示。

圖10 正常情況時實驗22、23號風電機組軸承振動信號時域圖

圖11 內(nèi)圈故障時實驗22、23號風電機組軸承振動信號時域圖

圖12 滾體故障時實驗22、23號風電機組軸承振動信號時域圖

圖13 外圈故障(損傷點中心位置在6:00方向)時實驗22、23號風電機組軸承振動信號時域圖

利用HHT-CNN故障診斷模型進行故障診斷，診斷結果如表4所示。該數(shù)據(jù)集測試獲得風電機組軸承故障診斷準確率與Case Western Reserve University軸承實驗數(shù)據(jù)集測試結果基本趨勢一致，內(nèi)圈故障診斷率較高，可達95.65%，滾體故障診斷率較低達87.5%，且滾體發(fā)生故障頻率較低。

表4 風電機組軸承故障診斷結果

由上述實驗可知，通過對軸承振動信號HHT處理，可以實現(xiàn)樣本的數(shù)據(jù)增強，增強了每種樣本特征的差異性，提高了CNN網(wǎng)絡模型訓練、學習效果，一定程度上提升了風電機組軸承故障診斷的準確率。

風電機組數(shù)字孿生系統(tǒng)不僅可以實現(xiàn)風電機組的三維可視化監(jiān)控，還為風電機軸承故障診斷提供實時的數(shù)據(jù)來源，結合HHT-CNN軸承故障診斷方法實現(xiàn)軸承故障的實時診斷與預測，幫助運維人員快速進行軸承故障診斷、定位。圖14為風電機組數(shù)字孿生原型系統(tǒng)主界面，該系統(tǒng)在風電機組軸承故障診斷方面取得了較好效果。

圖14 風電機組數(shù)字孿生原型系統(tǒng)主界面

5 結束語

為了有效提高風電機組軸承故障診斷效率與準確率，提出了基于數(shù)字孿生的風電機組軸承故障診斷方法，構建了風電機組數(shù)字孿生系統(tǒng)，為風電機組軸承故障實時診斷提供了平臺與數(shù)據(jù)來源?；贖HT的軸承振動信號數(shù)據(jù)增強處理方法，解決了風電軸承故障樣本的稀疏與噪聲問題，增加了樣本的多樣性與特征。在此基礎上，基于CNN的軸承故障診斷模型，以HHT增強處理的振動信號作為模型訓練樣本，提高了診斷模型的準確率與穩(wěn)定性。與直接輸入軸承原始信號樣本對比，基于HHT-CNN的軸承故障診斷準確率提高了約2.5%。數(shù)字孿生環(huán)境下能夠?qū)崟r獲取風電機組軸承運行的孿生數(shù)據(jù)，結合風電機組的三維可視化可以更加直觀、精準、高效地實現(xiàn)風電機組軸承的運行監(jiān)測與故障診斷。后續(xù)工作將圍繞風電機組軸承剩余壽命預測等方面展開進一步的研究。