時維俊， 馬宏忠，2

(1.河海大學能源與電氣學院， 南京 210098；2.河海大學可再生能源發(fā)電技術(shù)教育部工程研究中心， 南京 210098)

雙饋風力發(fā)電機軸承的早期診斷

時維俊1， 馬宏忠1，2

(1.河海大學能源與電氣學院， 南京 210098；2.河海大學可再生能源發(fā)電技術(shù)教育部工程研究中心， 南京 210098)

雙饋風力發(fā)電機軸承的狀態(tài)監(jiān)測和早期故障診斷可以及時發(fā)現(xiàn)軸承故障，有效地降低風電場的運行和維護費用。首先用加速度傳感器采集軸承振動信號，然后用兩種方法進行特征信號分析：一是對信號進行經(jīng)驗模式分解，僅提取第一模態(tài)函數(shù)做Hilbert變換，從而根據(jù)包絡(luò)圖判斷軸承的早期故障；二是對信號進行預處理，濾去與軸承故障無關(guān)的主要分量，再采用小波濾波器提取微弱的故障信號，進而根據(jù)故障指標的數(shù)值來判斷。最后對這兩種方法對比研究，試驗結(jié)果表明，方法2可以更加有效地診斷出早期故障，具有一定的工程應用價值。

雙饋發(fā)電機； 軸承早期故障； 經(jīng)驗模式分解； 第一模態(tài)函數(shù)； 小波濾波

近年來隨著風電機組裝機容量的逐漸增大，以及海上風電的發(fā)展，對風力發(fā)電機組進行預防性的維護變得非常重要。這不僅保證了風電機組的運行可靠性，而且也有效降低了運行和維護費用，其中海上風電場中的運行和維護費用約占到總能源投資成本的30%[1]。雙饋風電機組是目前風力發(fā)電中應用的一種主流機型，它的典型故障部件包括發(fā)電機軸承、定子、轉(zhuǎn)子以及變流器等。其中雙饋發(fā)電機組40%的故障是由軸承引起的，因此，研究雙饋異步發(fā)電機軸承的早期故障對提高風電機組的可靠性和降低風電場運行和維護費用具有重要的意義。

雙饋電機軸承的早期故障通常比較微弱，常常淹沒在背景噪聲中不易被識別，因此如何提取軸承的故障特征信息，提高信噪比是一項關(guān)鍵的技術(shù)。經(jīng)驗模態(tài)分解EMD(empirical mode decomposition)是一種基于信號局部特征的方法，通過它可以得到使瞬時頻率有意義的時間序列-內(nèi)稟模態(tài)分量IMF(intrinsic mode function)，特別適合于非線性、非平穩(wěn)信號的分析處理，并可以獲得表達信號特征的信息。小波變換是一種信號的時間尺度分析方法，它具有多分辨率的特點，被譽為“數(shù)學顯微鏡”。而且在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，也特別適合處理非平穩(wěn)信號[2]。

軸承的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷需要傳感器來采集信號，文獻[3，4]提出利用電機的定子電流信號進行故障分析，但是它的信噪比不高，且易受電網(wǎng)電流諧波的影響，很難用于早期的故障診斷。文中通過加速度傳感器采集軸承的振動信號，由于其可靠以及符合國際標準(ISO 10816)的特性，已經(jīng)廣泛應用于風力發(fā)電機的故障診斷中。文獻[5]提出對軸承振動信號采用小波變換實現(xiàn)信噪分離，然后進行EMD分解，從而找出幾個感興趣的IMF分析故障。本文提出對軸承的振動信號進行EMD分解，僅提取其第一模態(tài)函數(shù)進行解調(diào)分析來判別故障；本文的第二種方法是對預處理的振動信號進行小波濾波，提取與故障有關(guān)的早期微弱分量進行故障診斷；最后對這兩種方法對比分析，試驗結(jié)果表明第二種方法更具實用價值。

1 EMD方法

雙饋電機的軸承振動信號x(n)(n=1，…，N)，它可分解為

(1)

IMFk(n)=ak(n)cos(φk(n))

(2)

其中IMFk(n)是第k個模態(tài)函數(shù)，r(n)是殘差。

1.1 提取EMD第一模態(tài)函數(shù)

EMD分解主要是用來提取內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)(IMF)，一個IMF要滿足2個條件[6]：在整個數(shù)據(jù)序列中，極值點的數(shù)目和過零點的數(shù)目必須相等或最多相差一個；在任何一點，由信號局部最大值和最小值所形成包絡(luò)的均值都等于零。

為了提取原始振動信號x(n)的第一模態(tài)函數(shù)，其步驟如下。

(1)確定x(n)的所有局部極值點，然后將所有極大值點和所有極小值點分別用曲線連接起來，得到x(n)的上、下包絡(luò)線，記上、下包絡(luò)線的平均值為m(n)。

(2)令

h1(n)=x(n)-m(n)

(3)

一般情況下，由于信號的非線性和非平穩(wěn)性，h1(n)不會是一個IMF，所以再將h1(n)作為待處理的數(shù)據(jù)，重復步驟(1)、(2)，直至h1(n)為一個IMF。記

C1(n)=h1(n)

(4)

其中C1(n)視為第一模態(tài)函數(shù)IMF1。

本文中，振動信號經(jīng)EMD分解后，僅提取其第一模態(tài)函數(shù)IMF1進行希爾伯特變換，從而獲得幅值解調(diào)。這個方法與應用于故障診斷中的希爾伯特-黃變換不同的是，它只提取了信息量最豐富的第一模態(tài)函數(shù)。

1.2 幅值解調(diào)

信號經(jīng)EMD分解后，它的第一模態(tài)函數(shù)IMF1(n)是單一分量，可以表示為

y(n)=IMF1(n)=a1(n)cos(φ1(n))

(5)

當故障發(fā)生時，包絡(luò)幅值|a1(n)|中包含了很多有用的故障信息，為了從y(n)提取|a1(n)|，本文應用離散希爾伯特變換DHT(discrete hilbert transform)進行幅值解調(diào)。

(6)

式中H[y(n)]是y(n)經(jīng)DHT后的值。

2 小波濾波

小波分析是20世紀80年代中期發(fā)展起來的一門新興的數(shù)學理論和方法，通過小波變換可以將研究對象分解到不同尺度的空間進行分析和處理，然后根據(jù)需要進行相應的重構(gòu)。與傳統(tǒng)的傅里葉分析相比，小波變換具有更好的時頻局部化特性。

對于連續(xù)的情況，小波序列為：

(7)

式中：Ψ(t)為基本小波函數(shù)；a為伸縮因子；b為平移因子。

對于離散的情況，小波序列為：

(8)

信號由離散小波變換DWT(discrete wavelet transform)后可以分解為低一級逼近(低頻)信號A和細節(jié)(高頻)信號D。原始信號的能量值大多集中于逼近信號A中，細節(jié)信號D中只包含很微弱的能量值[7]。本文提出的小波濾波方法可以提取早期故障時的微弱能量值，從而實現(xiàn)故障診斷。

軸承發(fā)生輕微早期故障時，振動信號的成分包含占主導成分的電機轉(zhuǎn)頻、高頻背景噪聲和較小的低頻故障特征信息[5]。文獻[5，8]都是先根據(jù)小波變換濾去高頻背景噪聲，然后進行特征信號分析。本文則是先通過低通濾波器濾去高頻背景噪聲，然后由帶阻橢圓濾波器[9]濾去電機轉(zhuǎn)頻及附近頻段，最后根據(jù)小波濾波器計算故障指標來分析故障。其中小波濾波器的實現(xiàn)步驟如下[4]：

(1)對預處理振動信號F(n)進行離散小波變換，小波基采用Coiflet3，分解后得Cf(n)；

F(n)=[f(1)，f(2)，…，f(N)]

(9)

Cf(n)=[c(1)，c(2)，…，c(N)]

(10)

(2) 計算Cf(n)的能量值E(n)，然后根據(jù)E(n)的大小進行升序排序得到Ep(n)；

E(n)=[e(1)，e(2)，…，e(N)]

(11)

e(i)=c2(i)，i=1，2，…，N

(12)

(3)選擇一個常數(shù)h，其大小約等于10%×N，然后計算Ep(1)到Ep(h)的總和E(d)，其中假設(shè)E(d)為振動信號微弱分量的總能量值；

(4)計算Ep(1)到Ep(n)的總和E(s)，它代表振動信號F(n)的總能量值；

(5)對能量值E(d)進行標準化，即有I=E(d)/E(s)。其中I是故障分量能量值的指標，它與軸承故障時的振動信號相關(guān)。這里對其標準化可以減小傳感器測量誤差以及環(huán)境溫度帶來的影響，還可以提供不受雙饋電機轉(zhuǎn)速變化影響的故障指標。圖1是本文提出的小波濾波的原理圖。

圖1 小波濾波的原理圖

3 試驗驗證

3.1 試驗數(shù)據(jù)

本文研究的數(shù)據(jù)源于Case Western Reserve大學軸承數(shù)據(jù)中心。其試驗裝置如圖2，電機(左邊)通過與自校正聯(lián)軸器、測力計、扭傳感器相聯(lián)來驅(qū)動風機運轉(zhuǎn)(右邊)；輸出端的軸承支撐著電機軸旋轉(zhuǎn)，一加速度傳感器垂直置于電機輸出軸上方外殼上采樣振動數(shù)據(jù)，其采樣頻率為12 kHz。

電機的負載由風機的載荷來調(diào)節(jié)，當負載變化時，電機的轉(zhuǎn)速也發(fā)生了變化，這樣可以模擬雙饋電機的變速特性。雙饋電機的轉(zhuǎn)速變化范圍一般可以達到額定速度的±30%，因此文中的轉(zhuǎn)速變化范圍符合要求。軸承狀態(tài)包括正常、內(nèi)圈輕微故障、滾動體輕微故障和外圈輕微故障4種類型，軸承的損傷狀態(tài)為單點損傷，是由電火花機分別在軸承內(nèi)圈、滾動體和外圈人工加工制作，損傷的直徑為0.18 mm，這個尺寸模擬了輕微的早期故障[8]。圖3是軸承正常狀態(tài)和外圈輕微故障下的原始振動信號，其中采樣點數(shù)是4096，從圖中可以看出，軸承的早期故障很難作出準確判斷。

圖2 軸承試驗裝置

圖3 雙饋電機軸承的原始振動信號

3.2 雙饋電機軸承振動信號的EMD分析

圖4和圖5分別是雙饋電機軸承在正常狀態(tài)和外圈輕微故障下負載為0(轉(zhuǎn)速為1797 r/min)時的包絡(luò)幅值圖，圖6和圖7分別是在正常狀態(tài)和外圈輕微故障下負載為1.486 kW(轉(zhuǎn)速為1750 r/min)時的包絡(luò)幅值圖。從圖4和圖6可以看出軸承無故障時它的包絡(luò)幅值的最大值為0.24且輸出相對比較平穩(wěn)，當轉(zhuǎn)速為1750 r/min時包絡(luò)幅值基本上穩(wěn)定接近于0。但圖5和圖7表明，軸承發(fā)生外圈輕微故障時它的包絡(luò)幅值存在較多的沖擊成分，并且沖擊成分幅值基本都大于軸承正常時的最大包絡(luò)幅值。因此從包絡(luò)幅值圖中可以判斷軸承是否發(fā)生了早期故障。

圖4 正常狀態(tài)EMD第一模態(tài)的包絡(luò)幅值圖(轉(zhuǎn)速為1797 r/min)

圖5 軸承外圈故障EMD第一模態(tài)的包絡(luò)幅值圖(轉(zhuǎn)速為1797 r/min)

圖6 正常狀態(tài)EMD第一模態(tài)的包絡(luò)幅值圖(轉(zhuǎn)速為1750 r/min)

圖7 軸承外圈故障EMD第一模態(tài)的包絡(luò)幅值圖

3.3 雙饋電機軸承振動信號的小波濾波分析

由于雙饋電機軸承的早期故障通常比較微弱，故它的故障能量位于振動信號能量序列的低能量段。振動信號通過低通濾波器濾去高頻噪聲，是為了避免由高頻產(chǎn)生的低能量值對早期故障能量的影響。振動信號中電機轉(zhuǎn)頻占主導成分，但是它與軸承故障成分不相關(guān)，考慮到轉(zhuǎn)速的變化，由帶阻濾波器濾除其頻段(28～30 Hz)。當軸承發(fā)生了輕微的故障時，低能量段的值與正常狀態(tài)下相比會增大，因而故障指標I的幅值升高。

圖8表明，在相同轉(zhuǎn)速下，軸承發(fā)生故障時，它的故障指標I會明顯增加，且滾動體故障、外圈故障和內(nèi)圈故障的故障指標數(shù)值依次增大；在不同轉(zhuǎn)速下，正常狀態(tài)下的故障指標值總比故障軸承小，由此可以通過設(shè)定一個合適的閾值來判斷軸承是否發(fā)生了早期故障。

圖8 三種轉(zhuǎn)速下軸承正常和故障的故障指標I

幾種不同轉(zhuǎn)速下，正常和故障軸承的故障指標I分別見表1、表2和表3。

表1 正常和故障軸承的故障指標I(轉(zhuǎn)速為1797 r/min)

表2 正常和故障軸承的故障指標I(轉(zhuǎn)速為1772 r/min)

表3 正常和故障軸承的故障指標I(轉(zhuǎn)速為1750 r/min)

3.4 兩種方法的討論

本文介紹的兩種方法都可以診斷出雙饋電機軸承的早期故障，方法1是從EMD第一模態(tài)函數(shù)的包絡(luò)幅值圖形上觀察，通過對比正常狀態(tài)和故障軸承的包絡(luò)圖，定性地判斷出故障。方法2則是根據(jù)故障指標的數(shù)值大小確定，能夠定量地判斷故障，且不受轉(zhuǎn)速變化的影響。方法2量化了故障指標，因此可以更好地應用于工程實踐中。

4 結(jié)論

EMD和小波變換作為一種非平穩(wěn)信號分析的工具已經(jīng)廣泛用于電機故障診斷中。在本文中，首先采集軸承的振動信號，然后對信號EMD分解，僅提取其第一模態(tài)函數(shù)作Hilbert變換，再根據(jù)變換的包絡(luò)幅值圖來判斷軸承是否存在早期故障。最后運用小波濾波器對雙饋電機軸承的振動信號進行分析，通過故障指標的數(shù)值來判別早期故障。試驗表明，這兩種方法都可以成功地診斷出軸承故障，但方法2具有數(shù)值量化的特點，可以更好地應用于工程實踐中，且為以后如何精確地判別軸承的具體故障提供了一個有效的途徑。

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時維俊(1988-)，男，碩士研究生，研究方向為電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。Email:swj_hhu@126.com

馬宏忠(1962-)，男，博士，教授，博士生導師，研究方向為電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷、電能質(zhì)量監(jiān)控等。Email:hhumhz@163.com

IncipientBearingFaultDetectioninDFIG-BasedWindTurbines

SHI Wei-jun1， MA Hong-zhong1，2

(1.College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China；2.Research Center for Renewable Energy Generation Engineering Under Ministry of Education, Hohai University, Nanjing 210098, China)

The conditon monitoring and incipient fault diagnosis of bearing of double fed induction generation(DFIG) can detect the fault timely and reduce wind farm's operation and maintenance cost effectively. Collecting the bearing signal through vibration acceleration sensor, and then the signal analysis can use the following two ways. One is the empirical mode decomposition (EMD) which is used to extract the first intrinsic mode function for its Hilbert transform, and then determine the incipient bearing failure according to the change of envelope graph. The other is to filter the main irrelative components of bearing fault, and then extract the weak signal by wavelet filter, thus it can determine bearing fault according to the value of fault index. Finally, comparing the two methods, the experimental results show that the second method is a more effective way to diagnosis the incipient bearing failure of DFIG,and it has some value in engineering.

double fed induction generation(DFIG)； incipient bearing fault； empirical mode decomposition(EMD)； the first intrinsic mode； wavelet filter

TM307

A

1003-8930(2012)06-0026-05

2011-09-27；

2011-10-26

國家自然科學基金項目(51177039)；教育部博士點基金項目(20090944110011)