基于多尺度包络谱图的直驱式风电机组轴承故障特征提取

滕 伟， 姜 锐， 张阳阳， 柳亦兵， 马志勇

(华北电力大学 能源动力与机械工程学院，北京 102206)

基于多尺度包络谱图的直驱式风电机组轴承故障特征提取

滕 伟， 姜 锐， 张阳阳， 柳亦兵， 马志勇

(华北电力大学 能源动力与机械工程学院，北京 102206)

针对直驱式风电机组低速、重载的运行特点，提出将多尺度包络谱图应用于实际机组的故障诊断，以提取轴承的故障特征.对原始振动信号进行复小波变换，其变换结果的包络谱即为轴承振动信号的多尺度包络谱图.结果表明：因其所具有的同步多尺度分解和包络解调能力，多尺度包络谱图能够提取出隐藏在噪声中的低频微弱轴承故障特征，与传统包络解调方法相比具有较好的智能性和准确性，适用于实际风电机组的状态监测.

直驱式风电机组； 轴承； 多尺度包络谱图； 特征提取

风电产业是可再生能源的重要支柱，自2012年以来，我国风电机组的年装机容量一直处于世界首位[1].然而，我国风电产业起步较晚，快速增长的装机容量与风电装备关键部件的设计、制造及维护水平不匹配，导致风电机组故障率居高不下，严重影响发电效率，造成较大的经济损失[2].大型水平轴风电机组是在役风电装备的主流机型，主要包括带有齿轮箱的双馈机组和不带齿轮箱的直驱机组.双馈机组利用齿轮箱将叶轮产生的机械能传递给发电机，并实现转速的大幅提升，使发电机获得较高转速实现并网发电.直驱机组则省去齿轮增速环节，叶轮的机械能直接传递给发电机，通过全功率变流器将变化的转速转换为电能的恒定频率[3].在直驱机组中，重达数吨的转子系统通过轴承悬臂支撑，一旦轴承出现故障，极易导致发电机定转子偏心，甚至引起碰摩、扫膛等灾难性后果，因此对直驱式风电机组轴承的早期故障监测应引起关注.

作为旋转机械中的关键部件，轴承的状态监测与故障诊断一直是研究的热点.轴承产生故障时，通常会在某阶结构固有频率处产生共振调制现象，包络解调技术是发现轴承故障的有效手段[4].为确定共振频带，Antoni等[5]提出谱峭度的方法，即将信号带通滤波并计算各子频带峭度值，将最大峭度所对应的频带作为最优滤波频带.为了增强轴承故障在信号中的冲击性，AR模型[6]、最小熵解卷积方法[7]、循环平稳方法[8]、固有时间尺度分解[9]和倒谱预白化方法[10]相继被提出，这些方法可有效抑制齿轮传动系统中齿轮啮合所带来的周期成分和背景噪声.Badaoui 等[11-12]运用优化的倒频谱技术发现轴承早期故障，并提出适合长期监测的状态因子；Randall等[13]总结了轴承故障早期探测的有效方法，包括线性预测、自适应降噪、确定性信号分离和时间同步平均等，为轴承的监测与诊断提供了解决思路.直驱式风电机组具有大尺度、低转速和大载荷等特点，轴承故障所产生的振动响应往往较弱，早期故障通常被强烈的噪声淹没，这给故障特征提取带来困难.且由于风轮转速较低，导致轴承的故障特征频率很低(如额定风轮转速下，保持架频率低于0.2 Hz)，容易低于传感器的线性区域，造成信号失真，增加故障提取难度.针对直驱式风电机组轴承故障特征提取的研究较少，安学利等[14-15]针对永磁直驱式风电机组的轴承振动提取了时域和频域特征，并采用信息融合方法进行了故障的分类和诊断，取得了较好的效果，但数据集来源于试验台，其结构与实际直驱式风电机组差异较大，且故障也是人为制造的，缺乏现场实际数据的支持.

多尺度包络谱图是基于复小波变换对信号进行处理的，具有传统小波变换多尺度分解的特点，能够同步获取信号在不同频带下的包络谱图，无需选择对故障敏感的共振频带，能够解决传统包络解调方法中滤波频带选择困难的问题.笔者以某型号大型直驱式风电机组为研究对象，对其主轴后轴承发生故障时的振动信号进行实测分析.基于复小波变换对振动信号进行处理，并获得多尺度包络谱图，结果表明，多尺度包络谱图能够发现传统包络解调难以发现的低频故障，具有较好的智能性，可为直驱式风电机组的状态监测提供技术指导.

1 直驱式风电机组

直驱式风电机组分为外转子和内转子2种结构，其中外转子结构由于具有较高的发电效率成为目前直驱式风电机组的主流结构形式.如图1所示，外转子直驱式风电机组由安装永磁体的转子系统和安装线圈的定子系统组成.转子系统由发电机转子、连接部件、变桨系统及叶片组成，由前后2个主轴承支撑并跟随叶轮一起旋转；定子系统由发电机定子、空心支撑轴组成，通过偏航系统安装在塔筒上.

图1 直驱式风电机组结构

转子系统依靠叶片驱动，叶片将捕捉到的风能转换为叶轮的旋转机械能，通过连接部件直接驱动发电机旋转，因此，直驱式风电机组的机械转速很低，通常约为20 r/min，要实现50 Hz的固定电网频率，需要通过全功率变流器将定子产生的频率变化的电能进行整流、逆变，进而控制其达到稳定的电网频率.

2 多尺度包络谱图

轴承出现故障时，会激发部件在某阶固有频率产生共振，形成调制频带，窄带滤波结合包络解调的方法是发现轴承故障的有效手段.然而窄带中心频率和带宽的选择主要依靠人工经验，轴承早期故障所产生的共振频带往往不够明显，而且变化的运转工况使得共振频带范围变化，导致不同的频带选择产生差异较大的解调效果，甚至无法发现故障.

复小波变换具有小波多尺度分解的特点，能够在不同频率尺度下对信号分解的同时，获得多尺度包络谱图.复小波的定义[16-17]如下：

(1)

式中：ΨR(t)为复小波的实部；ΨI(t)为复小波的虚部；ΨI(t)为ΨR(t)的Hilbert变换.

(2)

图2给出了所使用的复Morlet 小波.由图2可知，复小波在信号处理中的作用类似于频带变化的带通滤波器.

(a)实部(细实线)、虚部(点划线)和包络(虚线)(b)实部的傅里叶变换(c)虚部的傅里叶变换(d)包络的傅里叶变换

图2 复Morlet小波

Fig.2 Complex Morlet wavelet

x(t)为采集到的振动信号，其复小波变换为

(3)

其中，wtR(a,τ)和wtI(a,τ)分别为信号经复小波实部和虚部变换的结果，如式(4)所示.

(4)

式中：a为小波变换的尺度因子；τ为时移因子；*表示共轭值.

信号的复小波变换结果是解析的，通过对式(3)的结果求模，可以获得多尺度下的包络信号：

ewt(a,τ)=‖wtC(a,τ)‖=

(5)

至此，信号的多尺度频带滤波和包络解调同步完成，进一步对包络信号进行傅里叶变换，可获得多尺度包络谱图：

(6)

3 测试实例

某型号1.5 MW直驱式风电机组实际运行一段时间后，现场维护人员发现机组存在某些异常，为探明具体原因，将该机组吊装运至试验中心，与1台运行正常的机组同轴连接，进行对比测试，如图3所示.

图3 测试平台

测试时振动传感器安装在固定不动的空心支撑轴上，如图1所示，采样频率为5 000 Hz.图3中，正常机组安装在右侧，作为电动机驱动，故障机组安装在左侧,作为发电机使用，发电机通过全功率变流器连接至电网.试验时发电机的转速为17 r/min，发电功率为485 kW，在此工况下后轴承的故障特征频率如表1所示.

表1 机组后轴承的故障特征频率

表1中，fr为外转子的转动频率，fBPFI、fBPFO、fBSF和fFTF分别为轴承内圈、轴承外圈、滚动体和保持架的特征频率.从表1可以看出，保持架频率很低，容易低于频谱分析的分辨率，给准确的故障定位带来困难.

为了准确反映轴承中很低的故障频率成分，需要采集足够长的振动数据进行分析.试验中分别采集60 s的故障机组和正常机组数据来进行对比分析(见图4).从图4可以看出，时域信号中，两者的振动幅值接近，图4(a)中存在一定规律的冲击周期，约为3.5 s，对应0.28 Hz的转子转动频率，由于转动频率成分出现在无故障机组中，可以判断该机组安装时，定转子存在偏心.图4(b)中故障机组的振动信号以随机振动成分为主，单从时域波形难以发现深层次的故障原因.

(a) 正常机组

(b) 故障机组

正常机组和故障机组的振动信号频谱如图5所示.从图5可以看出，在100～220 Hz频段，正常机组与故障机组的功率谱存在较大差异，故障特征可能隐藏于此频带.因此,对信号在100～220 Hz内进行带通滤波，并包络解调滤波后的信号，其包络谱见图6.

(a) 正常机组

(b) 故障机组

与表1对照，图6(a)中正常机组的包络成分主要以转动频率的2倍频为主，由于已知该机组为新安装的无故障机组，转动频率成分说明该机组定转子之间安装时存在偏心，应当引起重视.故障机组(图6(b))除存在三阶转动频率(0.839 Hz)外，还存在5.6 Hz的频率成分，对应滚动体特征频率的2倍频，说明故障机组中滚动体存在故障.滚动体故障通常伴随着保持架特征的调制频率，在图6中并没有体现.

利用复Morlet小波对图4中的振动信号进行变换，小波尺度区间为10～45，尺度步长为0.25，提取对应的多尺度包络谱图，结果如图7和图8所示.为了提高低频分辨率，图7只显示3 Hz以内的包络谱图，对比图7(a)和图7(b)可以看出，两者均存在0.283 Hz 的转动频率成分，其中图7(a)尤为突出，验证了正常机组定转子偏心的推论，图7(b)在0.15 Hz处出现较为明显的峰值(图中箭头所指)，对应着保持架的故障特征频率.

(a) 正常机组

(a)正常机组

(b)故障机组

图8给出了30 Hz以内的正常机组和故障机组的多尺度包络谱图.图8中的频率成分要复杂得多，图8(b)中出现了较为清晰的5.6 Hz及其倍频成分，对应着轴承滚动体的故障特征频率，而图8(a)中该频率成分没有出现.图7(b)和图8(b)说明轴承滚动体出现故障，之所以出现2倍频的滚动体特征频率，是因为滚动体缺陷会导致滚动体每自转一圈对轴承内圈和外圈分别产生一次冲击，而保持架特征频率的出现则是因为保持架的转动频率与滚动体的公转频率一致，保持架约束有缺陷的滚动体不断进入和退出轴承重载区进而产生调制现象.

(a)正常机组

(b)故障机组

图9和图10分别为故障机组多尺度包络谱图在尺度22和尺度35处的切片.图9中1 Hz以内的频率成分清楚地显现了0.15 Hz的保持架故障特征，说明多尺度包络谱图方法对于此类低频微弱故障特征提取非常有效.图10中则凸显了5.6 Hz的滚动体2倍频特征频率及其谐波成分，增强了滚动体故障诊断的准确性.与常规窄带包络解调方法相比，多尺度包络谱图能够将信号分解至全尺度时频平面，同时获得丰富的故障调制频率，具有较好的准确性和智能性.

图9 尺度22处的故障机组多尺度包络谱切片

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

4 结 论

基于多尺度包络谱图对实际直驱式风电机组后轴承进行了故障特征提取.由于窄带中心和带宽确定困难等原因，传统的窄带包络解调方法对发现低速、重载的直驱式风电机组轴承故障能力不足.多尺度包络谱图运用复小波变换将信号分解至全尺度时频平面，同时获得信号不同带宽下的包络信息.采用该方法能够有效发现直驱式风电机组轴承低频的故障信息，可为风电装备的状态监测和故障诊断提供有效手段.

图10 尺度35处的故障机组多尺度包络谱切片

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

国家自然科学基金资助项目(51305135)；北京高等学校青年英才计划资助项目(YETP0701)；中央高校基本科研业务费资助项目(2015ZD15)

滕 伟(1981-)，男，副教授，博士，研究方向为电站设备的故障诊断、寿命预测与健康管理.电话(Tel.): 15901086381; E-mail: tengw@ncepu.edu.cn.

1674-7607(2017)05-0373-06

TM315

A 学科分类号：680.60