基于MOBWO-MCKD的風機滾動軸承故障特征提取方法*

霍忠堂,高建松,張丁丁

(邯鄲學院 機電學院,河北 邯鄲 056000)

0 引 言

傳感器技術(shù)的發(fā)展,使得狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷在維護機械安全、穩(wěn)定方面起到了日益重要的作用[1]。

作為風力發(fā)電機的關(guān)鍵零部件,滾動軸承的運行狀態(tài)會影響機組的運行穩(wěn)定[2]。由于風力發(fā)電機運行工況復(fù)雜多變,導致發(fā)電機軸承承受交變載荷時會不可避免地發(fā)生點蝕、磨損、電腐蝕等故障。同時,軸承的更換成本也較高[3-4]。因此,對發(fā)電機軸承進行有效故障診斷,及時發(fā)現(xiàn)故障并進行維修,對于保證機組正常穩(wěn)定運行,延長軸承使用壽命等方面具有重要意義[5]。

振動信號易采集,且包含較多有用的特征信息,因此軸承故障診斷通常基于振動信號[6]。傳統(tǒng)的故障診斷方法有傅里葉變換[7]、變分模態(tài)分解[8]、包絡(luò)譜[9]等。韓朋朋等人[10]提出了遺傳算法優(yōu)化變分模態(tài)分解(variational mode decomposition, VMD)與增強包絡(luò)譜的軸承故障診斷方法,利用遺傳算法對VMD進行了參數(shù)尋優(yōu),獲取了最優(yōu)模態(tài)分量和懲罰因子,達到了軸承故障診斷的目的。JALAYER M等人[11]利用快速傅里葉變換、原始信號統(tǒng)計特征等方法,也達到了滾動軸承故障診斷的目的。

在實際工程應(yīng)用中,軸承振動信號受強背景噪聲及其他設(shè)備激勵源的影響,早期微弱故障特征不易提取,上述方法實際應(yīng)用受限。針對強背景噪聲這一問題,SAWALHI N等人[12]提出了一種最小熵反卷積(minimum entropy deconvolution, MED)的滾動軸承故障檢測方法;但是研究者使用MED方法對信號降噪時,并未考慮軸承沖擊特征。MENG Zong等人[13]提出了一種自回歸移動平均和多點最優(yōu)MED的軸承故障診斷方法,該方法能夠從強背景噪聲中分離周期性脈沖故障特征。

近年來,MCKD[14]被廣泛應(yīng)用于信號的降噪及濾波處理。WANG Zhi-jian等人[15]提出了MCKD與VMD相結(jié)合的軸承早期微弱故障特征提取方法。李政等人[16]提出了MCKD與改進經(jīng)驗小波變換相結(jié)合的軸承早期故障診斷方法,利用MCKD對原始信號進行了降噪處理,提取了周期性脈沖信號;但MCKD降噪效果受關(guān)鍵參數(shù)濾波長度L、反卷積周期T及濾波器位移數(shù)M的影響,且很大程度上依賴專家先驗知識。DENG Wu等人[17]利用人工魚群算法對MCKD關(guān)鍵參數(shù)進行了優(yōu)化,實現(xiàn)了最佳反卷積和故障特征分離的目的。劉奇等人[18]利用最大重疊離散小波包變換對軸承原始信號進行了分解,選取峭度較大的分量進行了MCKD濾波,實現(xiàn)了信號降噪目的。

但是以上算法只針對濾波長度L、解卷積周期T進行了尋優(yōu),并未考慮M的影響,而且算法參數(shù)多、計算量大,算法的實用性并不強。

針對風力發(fā)電機軸承早期微弱故障不易提取的問題,筆者提出一種基于MOBWO-MCKD的風力發(fā)電機滾動軸承故障特征提取方法。

首先,筆者利用MOBWO[19]優(yōu)化MCKD的濾波長度L、解卷積周期T、濾波器位移數(shù)M,以生成最佳解卷積信號,有效消除噪聲及其他設(shè)備激勵源的影響,突出沖擊特征;其次,對解卷積信號進行包絡(luò)解調(diào),以提取軸承故障特征頻率;最后,采用實際采集的風力發(fā)電機軸承數(shù)據(jù),對MOBWO-MCKD方法進行有效性驗證。

1 理論介紹

1.1 最大相關(guān)峰度反卷積

最大相關(guān)峰度反卷積(MCKD)本質(zhì)為利用反卷積運算提高原始信號的峰度值,突出淹沒在強背景噪聲中的連續(xù)脈沖信號。

峰度表達式為:

(1)

式中:y為傳感器測量的輸出信號;M為位移數(shù);T為反卷積周期。

Ts=fs*T

(2)

式中:fs為采樣頻率;Ts為沖擊周期。

對于輸入的原始振動信號x,輸出信號y,求最優(yōu)濾波器f:

(3)

為了求最優(yōu)濾波器f,需滿足:

(4)

由式(1)～式(4)可知,濾波器f最終表達式為:

(5)

其中:

1.2 多目標白鯨優(yōu)化算法

多目標白鯨優(yōu)化算法(MOBWO)模擬了鯨魚的游泳和覓食行為,其主要包含探索階段和開發(fā)階段。根據(jù)種群機制改變自身位置向量在空間進行搜索,其中每條白鯨代表一個候選方案,在迭代過程中進行尋優(yōu)。

物理表達式為:

(6)

式中:N為白鯨的種群數(shù)量;d為變量維數(shù)。

適應(yīng)度表達式為:

(7)

獵物初始位置未知,白鯨初始位置隨機布置。當白鯨探索到最優(yōu)獵物位置時,所有白鯨包圍獵物,采用平衡因子Bf從探索階段過渡到開發(fā)階段,其表達式為:

(8)

式中:T為當前迭代次數(shù);Tmax為最大迭代次數(shù),B0在[0,1]隨機變化。

平衡因子Bf>0.5時為探索階段,白鯨種群根據(jù)最優(yōu)個體探索獵物;Bf≤0.5時,種群利用隨機個體探索獵物。

整個過程中,白鯨位置表達式為:

(9)

式(9)中的A和L可表達為:

(10)

(11)

(12)

式中:u和v為正態(tài)分布隨機數(shù);β為常數(shù),此處取β=1.5。

1.3 MOBWO改進MCKD方法

筆者采用MOBWO強大的全局和局部尋優(yōu)能力,將MCKD的包絡(luò)譜熵作為MOBWO的適應(yīng)度函數(shù),其值的大小代表原始信號的沖擊周期。原始信號背景噪聲值越大,有效特征越微弱,則包絡(luò)熵越大,表達式如下:

(13)

式中:N為采樣點數(shù);pj為包絡(luò)譜概率分布密度。

筆者定義濾波長度L、反卷積周期T及濾波器位移數(shù)M為MOBWO的尋優(yōu)空間,則有:

Xi=[Li,Ti,Mi]

(14)

多目標自適應(yīng)優(yōu)化L、M、T的過程如下:

1)初始化種群;

2)設(shè)定白鯨數(shù)量10,Tmax=50,探索者數(shù)量7,開發(fā)者數(shù)量3;

3)設(shè)定L∈[20,400],T∈[Ts/fs-40,Ts/fs+40],M∈[1,7];

6)若滿足最大迭代次數(shù),輸出最優(yōu)結(jié)果,對原始信號進行降噪處理,若不滿足,則轉(zhuǎn)至步驟4)。

2 基于MOBWO-MCKD的診斷流程

針對風力發(fā)電機軸承振動信號受強背景噪聲及其他設(shè)備激勵源影響,導致早期微弱故障特征不易提取這一問題,筆者提出了基于MOBWO-MCKD的風力發(fā)電機軸承故障診斷方法。

首先,該方法采用MOBWO強大的全局及局部搜索能力優(yōu)化MCKD關(guān)鍵參數(shù);然后,使用MCKD對原始信號進行卷積運算,消除噪聲及其他設(shè)備激勵源的影響,突出軸承的周期性脈沖信號;最后,對解卷積信號進行包絡(luò)譜分析,達到軸承故障診斷的目的。

基于MOBWO-MCKD的故障診斷流程如圖1所示。

圖1 MOBWO-MCKD故障診斷流程圖Fig.1 MOBWO-MCKD fault diagnosis flowchart

3 試驗及結(jié)果分析

為了驗證MOBWO-MCKD在強背景噪聲干擾下對風力發(fā)電機軸承故障特征提取的有效性,筆者采用實際采集到的風力發(fā)電機軸承數(shù)據(jù)對MOBWO-MCKD進行具體的試驗驗證。

3.1 試驗數(shù)據(jù)來源

試驗數(shù)據(jù)由河北某2 MW風場提供。該風場發(fā)電機型號為湘潭電機,軸承型號為SKF6332。其參數(shù)如表1所示。

表1 SKF6332參數(shù)Table 1 SKF6332 parameters

發(fā)電機軸承承受交變載荷,采用脂潤滑。采樣頻率為16 384 Hz,采樣時長為10 s,發(fā)電機轉(zhuǎn)速為1 570 r/min。

數(shù)據(jù)采集如圖2所示。

圖2 風力發(fā)電機軸承振動信號采集Fig.2 Wind turbine bearing signalacquisition

軸承故障如圖3所示。

圖3 軸承故障Fig.3 Bearing fault

圖3(a)中,軸承內(nèi)圈故障形式為電腐蝕故障,故障損傷點均勻分布在內(nèi)圈表面;圖3(b)中,軸承外圈故障形式為不規(guī)則形狀局部疲勞脫落。

3.2 內(nèi)圈故障分析

內(nèi)圈故障信號時域波形、頻譜如圖4所示。

圖4 內(nèi)圈故障時域波形、頻譜 Fig.4 Time domain waveform and spectrum of inner ring fault

筆者分別采用MOBWO-MCKD、白鯨優(yōu)化算法(beluga whale optimization, BWO)優(yōu)化MCKD(BWO-MCKD)和原始信號直接包絡(luò)方法進行對比分析。

首先,利用優(yōu)化后的MCKD對原始信號進行降噪處理(MCKD參數(shù)為:M=7,L=160,T=108),MOBWO-MCKD降噪后軸承時域信號結(jié)果如圖5所示。

圖5 MOBWO-MCKD降噪后軸承時域信號 Fig.5 Bearing time domain signal after MOBWO-MCKD noise reduction

由圖4(a)和圖5對比可知:背景噪聲及其他設(shè)備激勵源等干擾因素明顯消除,突出沖擊特征。

筆者對降噪后的時域信號進行了包絡(luò)譜分析,結(jié)果如圖6所示。

圖6 MOBWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.6 Envelope spectrumafter MOBWO-MCKD

由圖6包絡(luò)譜可看出:軸承內(nèi)圈故障特征頻率fIR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz,與理論計算軸承內(nèi)圈故障頻率一致,由此可診斷出軸承內(nèi)圈故障。

筆者對圖4(a)所示的軸承時域信號采用BWO-MCKD和直接包絡(luò)進行對比分析。

BWO-MCKD分析結(jié)果如圖7所示。

圖7 BWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.7 Envelope spectrum after BWO-MCKD

由圖7可看出:使用BWO-MCKD降噪后,包絡(luò)譜圖噪聲等干擾因素較多,未找到內(nèi)圈故障特征頻率。

原始信號直接包絡(luò)分析結(jié)果如圖8所示。

圖8 原始信號包絡(luò)譜Fig.8 Original signal envelope spectrum

由圖8可看出:原始信號包絡(luò)譜圖存在低頻干擾,未發(fā)現(xiàn)內(nèi)圈故障特征頻率。

3.3 外圈故障分析

外圈故障信號時域波形、頻譜如圖9所示。

圖9 外圈故障時域波形、頻譜Fig.9 Time domain waveform and spectrum of outer ring fault

筆者分別對MOBWO-MCKD、BWO-MCKD和原始信號直接包絡(luò)進行對比分析。

首先,采用優(yōu)化后的MCKD對原始信號進行降噪處理,MCKD參數(shù)為:M=5,L=140,T=163,結(jié)果如圖10所示。

圖10 MOBWO-MCKD降噪后軸承時域信號 Fig.10 Bearing time domain signal after MOBWO-MCKD noise reduction

由圖9(a)和圖10對比可知:背景噪聲及其他設(shè)備激勵源等干擾因素明顯消除,突出沖擊特征。

筆者對降噪后的時域信號進行包絡(luò)譜分析,結(jié)果如圖11所示。

圖11 MOBWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.11 Envelope spectrum after MOBWO-MCKD

由圖11包絡(luò)譜可知:軸承外圈故障特征頻率fOR=84.47 Hz、2fOR=168.94 Hz、3fOR=253.41 Hz,其與理論計算軸承外圈故障頻率一致,由此可以診斷出軸承外圈故障。

筆者對軸承外圈時域信號采用BWO-MCKD和直接包絡(luò)進行對比分析。

BWO-MCKD分析結(jié)果如圖12所示。

圖12 BWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.12 Envelope spectrum after BWO-MCKD

圖12中,噪聲等干擾因素較多,未找到外圈故障特征頻率。

原始信號直接包絡(luò)分析結(jié)果如圖13所示。

圖13 原始信號包絡(luò)譜Fig.13 Original signal envelope spectrum

圖13中,存在低頻干擾,未發(fā)現(xiàn)外圈故障特征頻率。

綜上所述,筆者提出的基于MOBWO-MCKD的方法可有效消除強背景噪聲及其他設(shè)備的激勵源影響,突出沖擊特征。筆者對降噪后的時域信號進行包絡(luò)譜分析,可有效提取出軸承故障特征頻率,實現(xiàn)強背景噪聲及其他設(shè)備激勵源干擾下的軸承故障診斷的目的。

4 結(jié)束語

針對風力發(fā)電機軸承振動信號受強背景噪聲及其他設(shè)備激勵源影響導致早期微弱故障特征不易提取這一問題,筆者提出了一種MOBWO優(yōu)化MCKD的風力發(fā)電機軸承故障特征提取方法,即基于MOBWO-MCKD的方法。

研究結(jié)果表明:

1)采用經(jīng)過MOBWO優(yōu)化后的MCKD對原始信號進行了卷積運算,可有效消除噪聲及其他設(shè)備激勵源的影響,突出軸承的周期性脈沖信號;

2)對解卷積信號進行了包絡(luò)譜分析,有效提取了fIR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz的軸承內(nèi)圈故障特征頻率,以及fOR=84.47 Hz、2fOR=168.94 Hz、3fOR=253.41 Hz的軸承外圈故障特征頻率,驗證了MOBWO優(yōu)化后的MCKD的有效性;

3)與傳統(tǒng)的故障診斷方法進行了對比分析,證明筆者所提基于MOBWO-MCKD的風力發(fā)電機滾動軸承故障特征提取方法診斷效果最好,驗證了其優(yōu)越性,對實際工程風力發(fā)電機軸承故障診斷研究具有一定的應(yīng)用價值。

在后續(xù)的研究中,筆者將進一步對現(xiàn)有方法進行優(yōu)化,使其適用于風力發(fā)電機軸承內(nèi)外圈復(fù)合故障診斷以及行星齒輪箱故障診斷。