基于Hilbert解调法的风电机组齿轮箱故障诊断

■ 李晓博 李国庆 牛瑞杰 陈仓 姚兵印 兰昊 李萌 于博文

(1.西安热工研究院有限公司；2.中国华能集团有限公司)

0 引言

随着风力发电行业的快速发展及其装机容量的迅速增加，截止到2018年末，我国风电累计装机容量已达到209530 MW[1]。齿轮箱(也称为“增速器”)作为双馈式风电机组中传递转速与扭矩的重要传动部件，其运行的稳定性与可靠性会直接影响风电机组整机的可利用率和发电性能。随着风电机组运行年限的增长，齿轮箱的损伤概率也在逐步增加，及时发现齿轮箱的早期损伤并进行维修和处理，可有效避免因齿轮箱损伤扩大而造成如卡死、箱体开裂等重大损失。

目前分析齿轮箱故障的方式通常有齿轮箱油温监测、轴承温度监测，内窥镜检查、振动数据监测等。由于齿轮箱油温监测和轴承温度监测无法准确发现齿轮箱故障，而内窥镜检查无法全面检测内部部件，因此，振动数据监测已成为齿轮箱故障诊断、分析的主流方法。

本文通过对某运行中的风电机组中存在异响的齿轮箱的振动数据进行采集后，采用Hilbert解调法对振动数据进行了分析，并准确提取了振动数据中的故障信息，诊断出了齿轮箱存在的故障。

1 齿轮箱故障类型

齿轮箱作为风电机组传动链的重要组成部件，主要是将叶轮吸收到的风能传递给发电机，并将叶轮的转速升高以适应发电机的工作转速，从而实现发电机发电。由于风力机外部风速存在较大波动，齿轮箱的工作环境较为恶劣，再加上齿轮箱各部件在设计、材料处理、装配精度方面可能会存在不足，高扭矩、高冲击、高转速的工作特点易导致齿轮箱内各传动部件在运行若干年后逐步出现损伤情况。较为常见的齿轮箱损伤有齿轮齿面断裂、胶合、点蚀等，以及轴承内圈、外圈、保持架、滚子损伤等[2]，如图1～图4所示。

图1 齿轮齿面断齿

图2 齿轮齿面胶合

图3 齿轮齿面点蚀

图4 轴承滚子表面损伤

采用内窥镜对齿轮箱进行开盖窥视检查是较为常见的齿轮箱损伤排查方法，但是由于齿轮箱的特殊结构，此方法无法全面地检测到齿轮箱内部部件，易造成漏检，尤其是对于行星级齿圈、齿轮齿面的损伤，以及部分齿轮轴承的损伤，不易检测到。因此，需要采取振动数据监测的方法来分析齿轮箱的运行状况和损伤情况。

2 振动分析原理

采集风电机组齿轮箱运行过程中的振动信号，并经A/D转换后，得到振动信号数据随时间的变化关系，通过分析振动信号的时域波形来判断设备的故障问题。但事实上，现场采集到的振动信号中往往叠加了多个周期、幅值不同的振动数据，同时包含大量的随机脉冲噪声、白噪声等[3]，很难从时域波形中直接提取到有效故障信息。

若要进一步分析振动信号的幅频和相频特性，则需要对振动信号进行频谱分析。采用傅里叶变换，可将振动信号由时域转换为频域进行观察。

某一周期性振动信号x(t)在区间采用傅里叶级数可表示为：

式中，t为积分变量时间；T为信号周期；e为自然常数；j为虚数单位；nω0为某一谐波分量的频率值，n的取值为 0,±1,±2…。

当T趋于+∞时，信号频谱的谱线间隔Δω(即ω0)成为dω，nω0变为连续变量ω，由此可得到傅里叶积分：

对x(t)进行傅里叶变换可得到：

根据ω=2πf，式(3)可表示为：

式中，f为信号的频率。

在对现场采集到的机械振动信号进行分析时发现，信号中的故障信息都是以振幅调制或相位调制的形式出现，若要获取故障信息就需要提取调制信号。提取调制信号的过程就是所谓的“信号的解调”[4]。现对振动信号的Hilbert解调法进行具体分析。

1)将连续实信号x(t)表示成仅包括正频率成分的复信号q(t)的实部，则有：

其中，

2)复信号q(t)可经过对x(t)进行滤波得到：

式中，h1(t)为滤波器的时间函数；x′(t)为信号x(t)的Hilbert变换。

其中，

式中，τ为积分变量。

3)设某一窄带调制信号x(t)=a(t)·cos[2πf0t+φ(t)]，其中，a(t)为缓慢变化的调制信号。

此时，调制信号x(t)的Hilbert变换为：

则x(t)的解析信号为：

通过Hilbert解调法处理振动数据，便可以有效地将调制信号从振动数据中提取出来，准确地分析故障信息。

3 齿轮箱振动测试及数据分析

3.1 齿轮箱振动信号图分析

某风电场一台1.5 MW双馈式风电机组的齿轮箱在运行过程中存在异响，该齿轮箱采用“二级行星+一级平行轴”结构。异响位置靠近齿轮箱输出轴，当齿轮箱运行时，高速轴附近会发生尖锐的周期性冲击声。由于齿轮箱在运行时，油冷风扇、发电机散热风扇等同时也在运行，机舱内噪音较大，无法直接定位异响的具体位置。

为提取到异响信号，在齿轮箱箱体上布置测点，对齿轮箱运行过程中的振动信号进行采集。现场采集振动数据时发现，高速轴轴承附近位置异响较为强烈，因此重点分析了齿轮箱高速轴水平方向的振动信号。该振动信号的时域波形图如图5所示。

图5 齿轮箱高速轴水平方向的振动信号时域波形图

从图5中可以发现，振动信号较为杂乱，无法观察到明显的异常信息。

对该振动信号进行傅里叶变换后得到其振动频谱图，如图6所示。从图6中可以发现，振动频率峰值最高的2个频率为500 Hz与100 Hz，且从频谱分析结果可知，频率存在一定的频率调制现象。通过对齿轮箱高速轴的转速、齿数及与其啮合的中速轴转速，齿数参数进行相关计算，得到高速轴、低速轴转频，以及高速轴与低速轴的啮合频率，相关结果中均未有与500 Hz与100 Hz相匹配的特征频率，这说明500 Hz与100 Hz对应的2条频谱线并不能反映出设备实际的故障特征频率。由此可知，在某些工况时仅对振动的时域信号直接进行频谱分析，很难发现设备存在的振源信息。

图6 齿轮箱高速轴水平方向振动频谱图

根据德国工程师协会颁布的VDI 3834《风力发电机及其组件机械振动的测量和评估》标准中的有关规定，计算得出该齿轮箱高速轴振动水平方向加速度信号在0.1～10 Hz频率范围内的有效值为0.01m/s2(小于0.3 m/s2)，10～2000 Hz频率范围内的有效值为0.54 m/s2(小于7.5 m/s2)。这两个值并未超过VDI 3834标准中规定的齿轮箱运行时的振动要求限值，造成这一情况的原因可能是因为测试时的风速未达到风电机组的额定风速，或齿轮箱内部损伤较小导致测得的振动信号有效值较小。

图7 齿轮箱高速轴振动水平方向振动包络谱图

对齿轮箱高速轴水平方向振动信号采取Hilbert解调法进行分析，分析结果如图7所示。

观察图7可以发现，包络谱中存在18.59 Hz的信号及其倍频信号。图中，1～5峰值点对应的频率分别为 18.59、37.18、55.77、74.36、92.95 Hz，均为以18.59 Hz为基频的倍频信号频率，特征频率分布规律明显，振动幅值也都较为明显。由此分析可知，齿轮箱存在的故障频率应为18.59 Hz。

3.2 齿轮箱故障理论分析

1)根据测试时现场记录的齿轮箱状态，齿轮箱高速轴转速为1120 r/min。齿轮箱高速轴齿数为34，中速轴齿数为109，高速轴滚动轴承型号为6320。

则齿轮箱高速轴转频fi=1120/60=18.67 Hz，中速轴转频f2=fi×34/109=5.82 Hz，高速轴与中速轴的啮合频率fi2=18.67×34=634.78 Hz。

2)齿轮箱故障中滚动轴承损伤也较为常见，现对其进行分析。

滚动轴承主要由保持架、滚子、内圈、外圈四部分组成，每个组成部件都有其特征频率。对于内圈旋转、外圈固定的滚动轴承，滚动轴承保持架的故障频率(FTF)可表示为：

式中，d为滚子直径，mm；D为轴承节圆直径，mm；α为滚子接触角。

滚动轴承滚子的故障频率(BSF)可表示为：

滚动轴承内圈的故障频率(BPFI)可表示为：

式中，N为滚子个数。

滚动轴承外圈的故障频率(BPFO)可表示为：

查阅型号为6320的滚动轴承的相关产品信息后可得，N=8，d=36.5 mm，D=157.5 mm，α=0°。

在fi取18.67 Hz时，将轴承各参数代入式(11)～式(14)，计算得到齿轮箱高速轴滚动轴承各部件的故障频率，如表1所示。

表1 齿轮箱高速轴滚动轴承各部件的故障频率

通过对比高速轴转频、中速轴转频、高速轴滚动轴承各部件的故障频率可以发现，高速轴转频(18.67 Hz)与图7中包络谱分析的18.59 Hz的故障频率基本一致，且该频率距离高速轴与中速轴的啮合频率(634.78 Hz)、中速轴转频(5.82 Hz)、高速轴轴承各部件故障频率(7.17、38.12、91.99、57.37 Hz)均较远。由此分析可知，齿轮箱故障位于高速轴齿面上，推测齿轮箱高速轴齿面存在断齿或剥落情况。

4 现场检查结果

通过对齿轮箱运行时的振动数据进行分析，初步判断出齿轮箱高速轴齿面存在断齿或剥落的情况。于是立刻安排风电机组检修人员对齿轮箱进行开盖检查，结果发现，齿轮箱内部高速轴有一个齿面存在较小的剥落，如图8所示。

图8 齿轮箱高速轴一齿面发生剥落

现场检查结果与振动信号分析的结果一致，虽然剥落面积较小，测试的工况也未达到额定工况，但通过Hilbert解调法进行分析，准确地提取到了故障信息。

5 结论

本文采用Hilbert解调法对振动信号进行分析，将齿轮箱早期损伤故障信号解调出来，准确获取了故障信号，并且及时发现了齿轮箱的早期损伤，避免了齿轮箱损伤进一步扩大，为风电机组齿轮箱的故障检测与分析提供了有效的参考方法。