基于数字孪生的风电机组轴承故障诊断方法研究

任巍曦,张文煜,李 明,徐晓川,刘宏勇

(国网冀北张家口风光储输新能源有限公司，河北 张家口 075000)

0 引言

风电机关键零部件主要包含齿轮箱、齿轮、叶片、主轴、轴承等。瑞典皇家理工学院的可靠性评估管理中心对风电机组齿轮箱零部件故障进行了统计，轴承故障率约占63%，故障造成停机时长约562 h。因此，对风电机组轴承故障进行实时诊断，有助于预防风电机组的轴承故障，提高其维修效率，降低运维成本，目前轴承故障诊断的研究主要是借助信号分析、机器学习等手段，实现数据驱动的轴承故障诊断。由于深度学习具有较强的特征提取能力，广泛应用在故障诊断领域。He等利用轴承振动信号，建立了混合深度信号的深度学习模型，有效解决轴承故障诊断问题。沈长青等引入Nesterov动量法自适应地优化深度信念网络的学习率，加快网络模型的训练，进而实现轴承故障诊断。黄鑫等采用小波包变将轴承故障的振动信号自适应分解，建立深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)，以提取轴承故障的时频故障特征，该方法将特征提取与故障分类融合在一起，实现轴承故障的智能诊断。针对实际工况中轴承故障样本少、类别失衡等问题，孟宗等提出了基于二次数据增强与深度卷积网络的轴承故障诊断方法，提升了样本的利用率，显著提高了轴承故障诊断效率与精度。与此同时，赵媛媛等给出一种数据增强策略，扩大训练样本的多样化，以增强样本来训练卷积神经网络模型，提高了样本稀缺情况下故障诊断的可靠性。针对风电机组轴承故障的特点，王超等利用互信息方法分析与齿轮箱轴承温度关联度高的特征，建立长短期记忆神经网络深度学习模型进行风电机齿轮箱轴承温度预测，实现了对轴承故障实时预警。林涛等给出了改进粒子群算法优化的BP神经网络，以齿轮箱温度参数作为输入特征通过BP神经网络进行预测轴承温度，分析风电机故障告警或报警阈值，实现齿轮箱故障的预警。刘志翔等利用傅里叶变换来增加滚动轴承振动信号显著性序列，提高了轴承故障诊断准确率，降低了诊断模型的训练时间。

随着新一代信息技术的发展，数字孪生技术为复杂设备智能化管理提供了新的解决思路。数字孪生技术在能源互联网、电力设备方面的研究已取得了一些初步成果。文中利用数字孪生技术，构建风电机组的数字孪生系统，以风电机组的孪生数据为基础，采用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对风电机组轴承故障样本数据进行增强处理；建立基于卷积神经网络的轴承故障诊断网络模型，以风电机组轴承故障历史数据作为诊断网络的训练样本，进而实现轴承故障模式、故障原因的智能诊断。

1 风电机组的数字孪生系统构建

参考能源互联网数字孪生系统框架与数字孪生五维模型框架，构建风电机组的数字孪生系统框架如图1所示，该系统架构由物理层、数据层、模型层和服务层4层构成。

图1 风电机组的数字孪生系统框架

1.1 物理层

物理层包括风电机组设备、感知设备等物理实体设备，通过物联网技术实时感知风电机组物理设备的各种运行参数与环境信息。通过部署各种传感器采集与风电机组运行的相关信息，采集数据主要包括机组参数、环境信息、电网信息、转速信息、温度信息、振动信息、设置参数、时间信息、变桨信息等。风电机组各物理设备编码标识采用激光打标机、金属条形码/二维码、RFID等技术，建立设备标识规则以满足物理设备与数据之间的关联映射。

为了满足海量数据的实时处理效率、降低云端数据冗余，数据采集终端采用具有边缘处理能力的智能网关和控制器实现边缘端的数据预处理。其中，边缘端对原始采集数据进行清洗、加工、预处理与存储；云端接收、存储边缘端处理过的高质量、低冗余的数据，通过数据共享、数据分析、数据挖掘等方式，结合机理模型与算法，为用户提供风电机组运行状态实时监测、异常预警、故障诊断、运营维护等服务。

1.2 数据层

数据层包含数据传输、数据处理和数据中心3部分。其中，数据传输涉及设备通讯协议、数据传输方式等，如智能网关/控制器采用Modbus协议与各类传感器进行通讯以实现各类数据采集。数据处理通过边缘设备对原始采集的数据进行格式转换、关联分析、加工、清洗、异常数据处理等，然后将处理过的数据通过TCP/IP、UDP协议传输至云端服务器数据中心。云端通过部署解析程序将接收的数据转化为规范格式存储数据库，数据中心包含风电机组物理层设备的孪生数据、机理模型、算法规则等，为服务层的业务需求提供数据来源。数据中心关系型数据库可选用MySQL、SQL Server、PostgreSQL等，非关系数据库可选用HBase、MongoDb、Redis等。

1.3 模型层

模型层包含风电机组的三维孪生模型与机理模型。其中风电机组的三维孪生模型是风电机组物理实体的镜像映射，具备零部件之间的装配约束、仿真运动等功能，它可以通过CAD建模软件、Unity、Revit、3D快速扫描仪等手段创建，具备装配约束、层级关系等信息，且经过三维模型轻量化技术(WebGL、Threejs等)处理可以在Web应用程序下浏览与显示。机理模型包含风电机组工作原理、HHT模型、CNN网络、HHT-CNN轴承故障诊断模型等。模型层可以为服务层的三维可视化监控、轴承故障诊断等提供模型支持。

1.4 服务层

服务层包含风电机组管理、故障诊断、异常预警、管理决策等功能的Web应用程序。主要采用Vue、Html5、CSS、JavaScript、WebGL、Unity、C#、MQTT等技术。以孪生数据为驱动，利用HHT-CNN网络模型实现风电机组轴承故障实时诊断。

2 基于HHT的轴承振动信号增强

孪生数据驱动的轴承故障诊断需要大量的样本数据，而实际中轴承故障信号样本较小，包含较强噪声、故障信号微弱、故障特征难提取等问题。若将采集的轴承原始振动信号直接输入诊断模型，则会影响故障诊断的准确性。为了提高CNN故障诊断网络模型输入样本数据的多样性，需要对每个类别的训练样本进行数据增强操作，获得额外的数据增强样本。原始数据样本和数据增强样本均用来训练CCN网络，从而提高CNN模型的故障诊断性能。

HHT由经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)与希尔伯特变换(Hilbert transform，HT)组成，是一种自适应地处理非平稳信号的时频分析方法，能够通过对信号特征时间尺度分析来获取信号的时间-频率关系。基于HHT的轴承振动信号增强处理流程如图2所示。

图2 基于HHT的轴承振动信号增强处理流程

假设以一定的采样频率对风电机组轴承的振动信号进行采样，得到离散信号数据()(=1,2,3,…，，为采样点总数量)，基于HHT的轴承振动信号增强处理的主要过程有7个步骤：

步骤1：确定()的所有局部极大值与极小值，利用三次样条曲线分别将极大值、极小值拟合成极大值包络线()和极小值包络线()，利用式(1)构造极值包络线均值信号()。

(1)

步骤2：利用式(2)获取零均值信号，即新信号()。

()=()-()

(2)

式中，信号()为()的IMF分量，根据IMF分量的判断准则可判定该信号是否为IMF分量，若否，则将()作为新的初始信号，重复步骤2次，直至1()满足IMF条件，则将1()作为第一个IMF的分量()。

步骤3：计算残余信号。()减去第一个IMF分量，可以得到残余信号()。

()=()-()

(3)

步骤4：若将()信号作为原始信号，重复执行步骤1～3，循环执行次，直至残余信号()为单调信号。原始信号()可以分解为个IMF分量和一个残余信号，表示为：

(4)

步骤5：利用式(5)对IMF分量进行Hilbert变换；利用式(6)构造解析信号()。

(5)

(6)

步骤6：计算瞬时幅值信号()、相位函数()和瞬时频率信号()。

(7)

(8)

(9)

式中，为轴承振动信号长度。

步骤7：计算Hilbert谱(,)和边际谱()。

(10)

式中，(·)表示取实数部分，展开式(10)可获得Hilbert谱：

(11)

通过对Hilbert谱进行时间积分可得到边际谱：

(12)

(,)可以描述振动信号在整个频段上幅值随时间与频率变化规律，()则描述了振动信号在整个频段内幅值随频率的变化趋势。

3 基于CNN的风电机轴承故障诊断

3.1 CNN模型构建

CNN能够通过卷积池化提高对数据的特征提取能力。CNN层与层之间的神经元采用局部连接、权值共享的方式，可以在很大程度上降低模型参数的规模，使模型计算及训练过程更加快速容易。CNN具有良好的容错能力、并行处理和自学能力，允许样本存在缺损、畸变。由于风电机组的轴承振动信号是一维数据，所以选用一维卷积神经网络进行风电机轴承故障振动样本的训练、学习，进而实现轴承的故障诊断。

311 卷积层

包含卷积核，通过卷积核进行卷积运算得到多个卷积特征图，对原始输入数据的特征进行提取，从而得到更加抽象的特征。层与层之间局部连接，权值共享，可以对关键信息进行筛选保留，从而降低数据规模，减小运算量。卷积运算可以表示为：

(13)

312 池化层

对卷积获取的局部特征进行降采样，不受反向传播修改。通过池化层的特征压缩，可以对特征矩阵进行降维，能够很大程度上减少模型训练的参数从而获得主要特征，优化网络并在一定程度上改善模型训练的效率。常用的池化操作包含最大池化、平均池化、随即池化、重叠池化等。其中，最大池化操作是将池化层中感知区域的最大值作为该池化层输出，公式表示为：

(,)=max(-1)+1≤≤((,))

(14)

式中：(,)为第层中第个特征图的第个激活值。

3.2 基于CNN的风电机轴承故障诊断过程

风电机轴承振动信号经过HHT预处理，实现了训练样本的数据增强。结合CNN较强的特征提取、学习能力可以实现训练样本的特征自动提取与诊断。基于CNN风电机轴承的故障诊断过程如图3所示，该过程主要由数据预处理、模型构建与训练、样本测试3阶段组成。

图3 基于CNN的风电机轴承故障诊断过程

3.2.1 数据预处理阶段

首先将振动信号归一化处理，然后按照2∶1的比例选取训练样本和测试样本，根据第2节基于HHT对轴承振动信号数据进行处理，以增强振动信号特征，减少噪音干扰。

3.2.2 模型构建与训练阶段

首先构建CNN的卷积与池化，参数初始化设置；然后通过训练样本训练CNN网络，直至迭代收敛结束，完成CNN模型的训练。

3.2.3 样本测试阶段

将选取的轴承故障样本输入至训练好的CNN模型，模型输出故障预测结果，并将预测结果与样本实际结果进行对比，并分析CNN网络轴承故障诊断准确率。此外，在数字孪生系统下，对实时采集的风电机设备轴承振动数据进行实时诊断分析，实现轴承故障的实时诊断。

4 实验验证

4.1 实验数据

利用Case Western Reserve University轴承实验数据集验证所提方法的有效性与可行性，实验对象为风机齿轮箱高速滚动轴承，型号为SKF6025-2RS。分别以驱动端轴承的正常、滚体故障、内圈故障和外圈故障下的振动数据为样本。故障样本信息如表1所示，样本数量为1 000，采样频率为12 kHz，轴承转速为1 796 r/min，其中每个样本的采点数为6 000。图4给出了轴承4种故障类型的振动信号时域图，其中，频谱为HHT处理后的时域。由图4～图7可知，经过HHT增强处理后，轴承振动信号特征明显，降低了噪音干扰，增强了样本特性。

表1 故障样本信息

图4 正常情况时轴承振动信号时域图

图5 内圈故障时轴承振动信号时域图

图6 滚体故障时轴承振动信号时域图

图7 外圈故障(损伤点中心位置在6:00方向)时轴承振动信号时域图

4.2 结果验证

构建的轴承故障诊断CNN网络模型参数如表2所示，该CNN网络由2个卷积层与2个池化层构成。分别利用HHT处理前后的样本对CNN网络训练、测试，对轴承故障诊断结果进行分析、对比，通过多次实验对比，可以得到两种样本故障诊断准确率情况如图8所示。由图可知，HHT增强样本后轴承故障诊断准确率普遍要高于原始样本。

表2 CNN模型结构参数

图8 原始样本与HHT增强样本的诊断准确率对比

为了更加清晰、方便地观察故障类别不平衡情况下轴承故障诊断效果，实验利用单独的测试集进行验证。测试集中4大类样本个数各为150，共计样本600个，单个样本包含6 000个采样点。通过测试样本故障诊断结果与真实标记，对比不同轴承故障样本的故障诊断准确率如表3所示。此外，为了进一步验证所提方法的有效性与优越性，与文献[6]中方法进行了对比，不同测试数据集的故障诊断准确率对比如图9所示，由图可知，文中方法的轴承故障诊断准确率整体高于文献[6]，诊断准确率相对稳定。

表3 不同轴承故障样本的故障诊断准确率

图9 轴承故障诊断准确率对比

该风电机组数字孪生系统已在冀北某风电场风电机组运维管理中得到应用，孪生数据中存在真实的风电机组轴承故障数据，通过对轴承故障信息进行处理获取风电机组轴承故障数据集。选取22、23号风电机组轴承的故障数据集作为测试对象，进一步验证基于HHT-CNN的轴承故障诊断模型。由于时间跨度限制，风电机组实际运行中存在的轴承故障数据较少，分别选取内圈故障、滚体故障、外圈故障数量各23、19和15，该轴承的振动信号时域图如图10～图13所示。

图10 正常情况时实验22、23号风电机组轴承振动信号时域图

图11 内圈故障时实验22、23号风电机组轴承振动信号时域图

图12 滚体故障时实验22、23号风电机组轴承振动信号时域图

图13 外圈故障(损伤点中心位置在6:00方向)时实验22、23号风电机组轴承振动信号时域图

利用HHT-CNN故障诊断模型进行故障诊断，诊断结果如表4所示。该数据集测试获得风电机组轴承故障诊断准确率与Case Western Reserve University轴承实验数据集测试结果基本趋势一致，内圈故障诊断率较高，可达95.65%，滚体故障诊断率较低达87.5%，且滚体发生故障频率较低。

表4 风电机组轴承故障诊断结果

由上述实验可知，通过对轴承振动信号HHT处理，可以实现样本的数据增强，增强了每种样本特征的差异性，提高了CNN网络模型训练、学习效果，一定程度上提升了风电机组轴承故障诊断的准确率。

风电机组数字孪生系统不仅可以实现风电机组的三维可视化监控，还为风电机轴承故障诊断提供实时的数据来源，结合HHT-CNN轴承故障诊断方法实现轴承故障的实时诊断与预测，帮助运维人员快速进行轴承故障诊断、定位。图14为风电机组数字孪生原型系统主界面，该系统在风电机组轴承故障诊断方面取得了较好效果。

图14 风电机组数字孪生原型系统主界面

5 结束语

为了有效提高风电机组轴承故障诊断效率与准确率，提出了基于数字孪生的风电机组轴承故障诊断方法，构建了风电机组数字孪生系统，为风电机组轴承故障实时诊断提供了平台与数据来源。基于HHT的轴承振动信号数据增强处理方法，解决了风电轴承故障样本的稀疏与噪声问题，增加了样本的多样性与特征。在此基础上，基于CNN的轴承故障诊断模型，以HHT增强处理的振动信号作为模型训练样本，提高了诊断模型的准确率与稳定性。与直接输入轴承原始信号样本对比，基于HHT-CNN的轴承故障诊断准确率提高了约2.5%。数字孪生环境下能够实时获取风电机组轴承运行的孪生数据，结合风电机组的三维可视化可以更加直观、精准、高效地实现风电机组轴承的运行监测与故障诊断。后续工作将围绕风电机组轴承剩余寿命预测等方面展开进一步的研究。