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    雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱軸承無(wú)轉(zhuǎn)速信號(hào)工況下的故障診斷研究*

    2022-08-09 08:16:18王文恒
    南方農(nóng)機(jī) 2022年15期
    關(guān)鍵詞:雙饋傅里葉齒輪箱

    王文恒 ,呂 達(dá)

    (包頭職業(yè)技術(shù)學(xué)院電氣工程系,內(nèi)蒙古 包頭 014030)

    在現(xiàn)階段的風(fēng)力發(fā)電行業(yè),永磁同步(直驅(qū)、半直驅(qū)為代表)技術(shù)近年來(lái)得到了一定的發(fā)展,而雙饋風(fēng)力發(fā)電技術(shù)也相對(duì)成熟,諧波含量可控制在較低水平,機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)穩(wěn)定,即使電網(wǎng)出現(xiàn)故障,雙饋系統(tǒng)也可提供更高的電流能力,更有利于啟動(dòng)過(guò)電流保護(hù)及故障清除[1]。因此,雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的市場(chǎng)認(rèn)可度較高。齒輪箱是風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障高發(fā)部件,一旦發(fā)生故障會(huì)嚴(yán)重影響正常的生產(chǎn)發(fā)電工作,尤其是雙饋機(jī)組采用齒輪箱將風(fēng)輪轉(zhuǎn)速升高,提高發(fā)電機(jī)效率的同時(shí),會(huì)出現(xiàn)各類齒輪箱的機(jī)械故障。在機(jī)器的運(yùn)轉(zhuǎn)中,相較于其他零部件,軸承與齒輪算是易損零件[2]。尤其是在轉(zhuǎn)速高的工況下,不少軸承在潤(rùn)滑條件不好時(shí)都可能發(fā)生溫度升高的現(xiàn)象,直接導(dǎo)致零件的剛性接觸致使產(chǎn)生膠合狀態(tài),故需要完成狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與診斷,使得在故障未發(fā)生前就有了預(yù)判而能夠快速處理,這也是故障診斷的初衷。如果能及時(shí)發(fā)現(xiàn)或在使用前進(jìn)行雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組件的全生命周期預(yù)測(cè)與診斷,就能對(duì)故障部件單獨(dú)進(jìn)行維修,其維護(hù)難度和維護(hù)成本會(huì)大幅降低。

    1 無(wú)轉(zhuǎn)速信號(hào)工況下的故障診斷

    傳統(tǒng)對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱的故障診斷技術(shù)主要針對(duì)的是某一階段的診斷技術(shù),而針對(duì)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組早期信息難以獲取等特殊性和技術(shù)難度,目前國(guó)內(nèi)外尚少有深入的研究。課題組通過(guò)軟件將深度學(xué)習(xí)理論與故障演化機(jī)理研究相結(jié)合,提高深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性,在故障機(jī)理動(dòng)力學(xué)特性和故障信息量化關(guān)系的研究基礎(chǔ)上,擬準(zhǔn)確捕捉齒輪箱振動(dòng)數(shù)據(jù)的層次化特征、局部特征和動(dòng)態(tài)全局特征,嘗試融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),構(gòu)建雙輸入融合CNN-LSTM網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱高精度狀態(tài)監(jiān)測(cè)過(guò)程中。在沒(méi)有轉(zhuǎn)速計(jì)的情況下,無(wú)法直接獲取轉(zhuǎn)速信號(hào),從而不能直接進(jìn)行階比分析,需要從復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)中擬合出所需要的轉(zhuǎn)速信號(hào),然后進(jìn)行等角度采樣,通過(guò)階比譜獲取故障部位的信息。

    1.1 研究對(duì)象

    在大數(shù)據(jù)樣本驅(qū)動(dòng)下進(jìn)行雙饋風(fēng)機(jī)齒輪箱狀態(tài)識(shí)別與分析,再通過(guò)搭建的實(shí)驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行論證,本次的采樣數(shù)據(jù)是30 s左右的風(fēng)力發(fā)電機(jī)的降速數(shù)據(jù),采樣頻率為25.6 kHz,第一行是齒輪箱上測(cè)試信號(hào),第二行是電機(jī)上測(cè)試信號(hào)[3]。軸承的型號(hào)為6215,齒輪箱傳動(dòng)比為106∶17,與電機(jī)相連的是小齒輪,其原始數(shù)據(jù)如表1所示。

    表1 原始數(shù)據(jù)

    1.2 無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)階比分析實(shí)現(xiàn)原理

    利用短時(shí)傅里葉變換處理振動(dòng)信號(hào),首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行傅里葉變換,其原始波形圖如圖1所示。然后用窗函數(shù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行截取,通過(guò)不斷移動(dòng)窗函數(shù),得到短時(shí)傅里葉變換的結(jié)果[4]。可通過(guò)時(shí)間和振幅的關(guān)系圖與短時(shí)傅里葉變換后的三維圖進(jìn)行分析。做出短時(shí)傅里葉變換俯視圖,從其中可以發(fā)現(xiàn)嚙合頻率較為相似的圖線,然后通過(guò)轉(zhuǎn)速的追蹤得出結(jié)論。

    圖1 原始波形圖

    Step1:劃定區(qū)域,此處所劃定的這一個(gè)區(qū)域也就是所追蹤范圍。

    Step2:將時(shí)間坐標(biāo)軸進(jìn)行固定,并在同類工況求得幅值最大點(diǎn)Amax。

    Step3:計(jì)算Amax對(duì)應(yīng)的頻率fm,求得數(shù)值并記錄。

    Step4:滑動(dòng)時(shí)間,尋到每個(gè)時(shí)間段ti所需對(duì)應(yīng)的頻率fmi(i=1, 2,…,n),其中,n為窗口滑動(dòng)次數(shù)。

    Step5:此處把所有短時(shí)長(zhǎng)振動(dòng)數(shù)據(jù)所互相對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)頻合成為整個(gè)時(shí)間段振動(dòng)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)頻,記為f。

    變化曲線獲取完成之后,就應(yīng)該對(duì)它所對(duì)應(yīng)的積分得到的時(shí)間和角度之間的數(shù)值關(guān)系進(jìn)行分析,接著完成等角度的采樣,將對(duì)等角度采樣以后的數(shù)據(jù)進(jìn)行階比分析[5]。其原始數(shù)據(jù)應(yīng)通過(guò)短時(shí)傅里葉變換,變換后的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)頻率、時(shí)間以及振幅之間的關(guān)系圖,如圖2所示。在轉(zhuǎn)頻與時(shí)間關(guān)系通過(guò)積分,對(duì)照時(shí)間與角度關(guān)系在等角度采樣下,找到角度與振幅的關(guān)系,在階比分析作用下得出階比譜即可[6]。

    圖2 短時(shí)傅里葉變換后的時(shí)頻三維振幅圖

    2 軸承故障仿真結(jié)果分析

    電機(jī)振動(dòng)信號(hào)等角度采樣圖橫坐標(biāo)為時(shí)間,單位為秒,幅值為從0到最大值200,等角度采樣放大圖、階比譜圖如圖3所示。通過(guò)階比譜可以清晰地看出,4.25的階比譜線與軸承外環(huán)特征頻率4.564 Hz非常接近,且倍頻成分明顯,說(shuō)明風(fēng)力發(fā)電機(jī)的軸承同樣存在明顯外環(huán)故障特征[7]。在軸承故障仿真中,對(duì)得到的時(shí)頻三維振幅圖的不同圖譜進(jìn)行對(duì)比,對(duì)實(shí)際工況下的雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱軸承無(wú)轉(zhuǎn)速信號(hào)的故障診斷進(jìn)行研究,可通過(guò)軸承故障仿真結(jié)果得出雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱軸承無(wú)轉(zhuǎn)速信號(hào)工況下的故障診斷研究結(jié)論[8]。

    圖3 電機(jī)振動(dòng)信號(hào)等角度采樣及階比譜

    3 結(jié)束語(yǔ)

    對(duì)于變轉(zhuǎn)速工況下的故障信號(hào)一般有兩種分析方法:一種方法是時(shí)頻分析法,它是將時(shí)域信號(hào)通過(guò)時(shí)頻變換轉(zhuǎn)化到頻域內(nèi),然后對(duì)下一時(shí)刻的瞬時(shí)頻率進(jìn)行分析與對(duì)比,最終得到故障信號(hào)的處理方式;另一種方法的中心思想是通過(guò)把非平穩(wěn)的時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)的角域信號(hào),然后進(jìn)行包絡(luò)譜分析,這就是階比分析。通過(guò)不發(fā)生“頻率混疊”現(xiàn)象的階比分析方法,可有效地分析電機(jī)工作時(shí)產(chǎn)生的非平穩(wěn)信號(hào)[9]。課題組采集的是雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)在升降速時(shí)的數(shù)據(jù),由于電機(jī)在此過(guò)程中的速度不恒定,所以采集的數(shù)據(jù)屬于非平穩(wěn)信號(hào),故而采用階比分析方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析[10]。首先對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換,然后進(jìn)行轉(zhuǎn)速追蹤、擬合并得到轉(zhuǎn)速變化曲線,最后進(jìn)行階比分析,得出故障部位信息,實(shí)現(xiàn)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱軸承無(wú)轉(zhuǎn)速信號(hào)工況下的故障診斷分析。

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