顧煜炯，賈子文，尹傳濤，任玉亭

(1. 華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206；2. 國華能源投資有限公司，北京 100007)

無量綱指標(biāo)趨勢分析法在風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)警診斷中的應(yīng)用

顧煜炯1，賈子文1，尹傳濤1，任玉亭2

(1. 華北電力大學(xué) 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206；2. 國華能源投資有限公司，北京 100007)

針對風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況復(fù)雜多變，早期故障特征提取十分困難的問題，提出無量綱指標(biāo)趨勢分析法以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障的早期診斷。通過階比重采樣方法對齒輪箱振動(dòng)信號進(jìn)行預(yù)處理，將非平穩(wěn)時(shí)域信號轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)角域信號，引用無量綱因子指標(biāo)反映機(jī)組早期故障程度變化趨勢；利用指標(biāo)趨勢分析法建立風(fēng)電齒輪箱故障預(yù)警模型，并通過實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)和現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行分析驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法能夠比較準(zhǔn)確的對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱早期故障進(jìn)行診斷，并能初步估測故障發(fā)生時(shí)間，達(dá)到故障預(yù)警目的。

風(fēng)電齒輪箱；階比重采樣；無量綱指標(biāo)；趨勢分析法；早期故障診斷

由于風(fēng)電機(jī)組受風(fēng)速、風(fēng)向影響，長期在變轉(zhuǎn)速、變負(fù)荷狀態(tài)下運(yùn)行，使得機(jī)組運(yùn)行工況具有波動(dòng)性、間歇性的特點(diǎn)。齒輪箱作為變速機(jī)構(gòu)，因其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)緊湊，部件之間耦合性較強(qiáng)，長期受到交變載荷和沖擊載荷作用，容易造成齒輪磨損、點(diǎn)蝕和軸承表面損傷等故障，齒輪箱故障在風(fēng)電機(jī)組機(jī)械類故障中所占比例較高[1]。目前，國內(nèi)外學(xué)者對齒輪箱故障做了大量研究：羅毅等[2]運(yùn)用小波包和倒頻譜分析方法實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱在復(fù)雜環(huán)境中運(yùn)行狀態(tài)退化的監(jiān)測；羅榮等[3]通過對冗余小波包的改進(jìn)有效提取出齒輪箱強(qiáng)噪聲中的微弱信號，提高了對齒輪箱故障診斷的靈敏度；林近山等[4]通過多重分析趨勢波動(dòng)分析法，對齒輪箱相近故障模式清晰分離，準(zhǔn)確分析出齒輪箱故障；陳法法等[5]運(yùn)用局部切空間排列與支持向量機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)了對齒輪箱故障高精度、自動(dòng)智能化的診斷；Wilkinson等[6]利用機(jī)組SCADA數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)預(yù)測、自組織映射和物理建模三種方法進(jìn)行橫向比較，并通過實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證三種方法對機(jī)組異常檢測的有效性。

目前，變工況設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷大多通過數(shù)據(jù)挖掘手段，對已發(fā)故障信號進(jìn)行量化處理，以實(shí)現(xiàn)對設(shè)備故障模式的識別工作[7]，但對故障早期診斷問題的研究較少。本文通過對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱振動(dòng)數(shù)據(jù)的無量綱指標(biāo)趨勢分析，實(shí)現(xiàn)對機(jī)組齒輪箱故障早期故障診斷的工作。

1 基于角域信號無量綱因子趨勢的故障特征提取

風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況的波動(dòng)性使得現(xiàn)場采集的振動(dòng)信號具有明顯非線性、非平穩(wěn)性特征[8-10]。運(yùn)用傳統(tǒng)方法對振動(dòng)時(shí)域信號進(jìn)行分析處理，很難提取出明顯、有效的故障特征，尤其在機(jī)組發(fā)生故障初期，故障信號特征微弱，傳統(tǒng)分析方法對風(fēng)電機(jī)組早期故障診斷變得十分困難。

為解決以上問題，文章提出階比重采樣方法[11]對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱振動(dòng)信號進(jìn)行預(yù)處理，將非平穩(wěn)的時(shí)域信號轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)的角域信號，之后對角域信號進(jìn)行無量綱指標(biāo)分析計(jì)算，提取信號特征，作為后續(xù)機(jī)組齒輪箱早期故障診斷的基礎(chǔ)。

1.1階比重采樣

旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)同轉(zhuǎn)速聯(lián)系緊密，例如，風(fēng)機(jī)齒輪箱非恒定轉(zhuǎn)速會(huì)造成振動(dòng)信號出現(xiàn)非線性特征，傳統(tǒng)的故障特征提取方法難以從振動(dòng)信號中解析出有效信息，無法準(zhǔn)確分析設(shè)備運(yùn)行情況。階比重采樣方法只需保證旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)每一轉(zhuǎn)采樣點(diǎn)數(shù)一致，即等角度采樣原則，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)和轉(zhuǎn)角信號的同步采樣，再通過數(shù)值差值運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)等時(shí)間間隔時(shí)域信號向平穩(wěn)等角度間隔角域信號的轉(zhuǎn)換。為避免傳統(tǒng)硬件價(jià)格昂貴、安裝受到現(xiàn)場限制等問題，文章采用軟件方式實(shí)現(xiàn)此過程(見圖1)。

圖1 階比重采樣流程圖Fig.1 Order resampling flow chart

假設(shè)等時(shí)間間隔采樣下的時(shí)域振動(dòng)信號為{x1,x2,…,xi,…,xn}，每個(gè)振動(dòng)信號對應(yīng)時(shí)刻的集合為{t1,t2,…,ti,…,tn}，角度編碼器對應(yīng)時(shí)刻轉(zhuǎn)軸的角度位置集合為{θ1,θ2,…,θi,…,θn}。

(1) 假設(shè)編碼器記錄的相鄰兩個(gè)角度之間轉(zhuǎn)軸的運(yùn)動(dòng)過程為勻加速運(yùn)動(dòng)，將振動(dòng)數(shù)據(jù)集合同角度集合一一對應(yīng)，即時(shí)間量替換成角度量，完成時(shí)域振動(dòng)信號向角域信號的轉(zhuǎn)化。

(2) 考慮到整個(gè)過程機(jī)組轉(zhuǎn)速非恒定的情況，上述生成的角域信號并非嚴(yán)格意義上的等角度形式。找出轉(zhuǎn)軸位置集合中角度變化最小的相鄰兩點(diǎn)，即轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速最低的時(shí)刻，結(jié)合振動(dòng)信號采樣頻率，計(jì)算出等角度采樣頻率k。根據(jù)采樣定理，k值大于最大階比的2倍，這里取6～10倍。得出整個(gè)采集時(shí)間段重構(gòu)的角度序列{θ1,θ2,…,θi,…,θm}，其中m≥n。通過線性差值，找到重構(gòu)角域序列在原始角域序列中的位置，計(jì)算出差值點(diǎn)位置對應(yīng)的設(shè)備振動(dòng)加速度值，最終得出等角度間隔角域信號。

1.2機(jī)組齒輪箱早期故障特征提取

齒輪箱故障發(fā)生初期，信號變化微弱，故障特征很難提取。傳統(tǒng)的量綱指標(biāo)雖能夠?qū)C(jī)組早期故障進(jìn)行診斷分析，如方差指標(biāo)，峰峰值等，其計(jì)算數(shù)值極易受到設(shè)備運(yùn)行工況干擾，影響早期故障診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性[12-13]。本文引入新的無量綱指標(biāo)[14-16]：奇異譜熵Hs、功率譜熵HF、相似性因子Ff和跳躍性因子Jf。這些因子與被監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行工況無關(guān)，但對設(shè)備早期故障變化敏感，因子值隨故障程度發(fā)展具有較為明顯的單調(diào)趨勢變化[17-18]。所以，文章以角域序列無量綱指標(biāo)隨時(shí)間的趨勢變化作為風(fēng)電機(jī)組齒輪箱早期故障診斷的特征。各個(gè)無量綱因子內(nèi)容如下：

(1) 奇異譜熵Hs，應(yīng)用相空間重構(gòu)方法，將離散角域信號序列X=[x1,x2,…,xn]嵌入到長度為K的空間中，形成N行K列的軌跡矩陣A，并對其進(jìn)行奇異值分解得[δ1,δ2,…,δk]，構(gòu)成原始角域信號的奇異值譜。定義原始信號的奇異值譜熵為

(1)

(2) 功率譜熵HF，設(shè)X(ω)為離散角域信號序列X經(jīng)過傅里葉變換后的階比序列，其功率譜為

(2)

信號由角域到階比的轉(zhuǎn)換過程中遵循能量守恒定律，即信號總能量為各個(gè)頻率分量對應(yīng)能量之和。所以，階比信號的功率譜熵表示為

(3)

(3) 相似性因子Ff，相似性因子采用盒維數(shù)的分析方法實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)微弱變化的甄別工作。首先要針對盒維數(shù)的計(jì)算規(guī)則對時(shí)域信號進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

(4)

式中：xγ(ti)為ti時(shí)刻幅值；|xγ(j)max|為記錄數(shù)據(jù)中幅值絕對值最大值；K為放大因子，通常為整數(shù)。

盒維數(shù)計(jì)算要對信號波形進(jìn)行單元格劃分，基于分形原理：要保證整個(gè)信號波形與單元格內(nèi)波形具有較強(qiáng)的相似性。設(shè)F是s實(shí)數(shù)集合Rn中任意非空有限子集，記N(F,φ)為最大邊長φ能覆蓋F集合的最小數(shù)字，則F的盒維數(shù)計(jì)算公式為

(5)

式中，ln()為以e為底的對數(shù)，相似性因子為

Fλ=dimBF

(6)

(4) 跳躍性因子Jf，此因子主要反映振動(dòng)波形的幅度調(diào)制，通過式(4)對原始角域信號標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算其方差值

(7)

這些無量綱因子能夠定性分析與故障有關(guān)的波形形狀信息，較好地反映變負(fù)荷大型旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障發(fā)生趨勢。但是由于旋轉(zhuǎn)設(shè)備結(jié)構(gòu)組成及故障模式的不同，這些無量綱因子對故障的敏感程度也不盡相同，只有將多種無量綱因子結(jié)合起來，綜合分析各因子趨勢發(fā)展規(guī)律，才能更準(zhǔn)確有效地實(shí)現(xiàn)對設(shè)備早期故障的診斷工作。

1.3案例分析

以張北某風(fēng)電場某品牌1.5 MW風(fēng)電機(jī)組為例，通過2013年5月的二年檢記錄發(fā)現(xiàn)齒輪箱一級行星輪系太陽輪嚴(yán)重磨損，該處測點(diǎn)振動(dòng)數(shù)據(jù)由3月中旬開始出現(xiàn)異常變化。截取該測點(diǎn)3月份31天歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，每天截取60 s數(shù)據(jù)作為樣本。

以第一天的60 s數(shù)據(jù)為例進(jìn)行階比重采樣，如圖2所示，對應(yīng)頻域圖和階比圖如圖3所示。

通過觀察圖3可以發(fā)現(xiàn)，角域信號階比譜圖中各個(gè)階比成分要比時(shí)域信號頻域圖中各個(gè)頻率成分表現(xiàn)更為清晰。說明經(jīng)過階比重采樣處理后的數(shù)據(jù)能夠更為明顯、集中的體現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行特征。

分析2013年整個(gè)3月份共31天的歷史數(shù)據(jù)，每天提取60 s振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢指標(biāo)計(jì)算，結(jié)果如圖4所示。

(a) 時(shí)域信號

(b) 角域信號圖2 行星齒輪箱時(shí)域信號與角域信號Fig.2 Time-domain signal and angle-domain signal of planetary gearboxes

(a) 頻譜圖

(b) 階比譜圖圖3 行星齒輪箱的頻域譜和階比譜Fig.3 Frequency spectrum and order spectrum of planetary gearboxes

(a)

(b)

(c)圖4 故障無量綱指標(biāo)、有量綱指標(biāo)趨勢變化圖Fig.4 The trend of fault non-dimensional parameters and dimensional parameters

對各圖4中指標(biāo)趨勢觀察發(fā)現(xiàn)，奇異譜熵、功率譜熵等無量綱指標(biāo)與峰峰值、方差值等有量綱指標(biāo)相比，前者對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的早期故障在數(shù)值趨勢變化上更敏感。

提取該機(jī)組同一測點(diǎn)1月份31天的正常數(shù)據(jù)，進(jìn)行無量綱因子值計(jì)算，如圖5所示。

觀察圖5中各因子趨勢可以發(fā)現(xiàn)：無量綱因子在設(shè)備正常狀態(tài)下，各個(gè)因子值的變化不大；有量綱因子，如方差值仍有較大波動(dòng)，說明無量綱因子的變化機(jī)組客觀運(yùn)行狀況影響較小。

通過對圖4、圖5兩圖對應(yīng)因子趨勢的觀察，可以看出：無量綱因子在機(jī)組出現(xiàn)故障時(shí)，其趨勢較正常狀態(tài)有較為明顯的單調(diào)性變化；而傳統(tǒng)的有量綱因子在數(shù)值上雖有一定差異，但是整個(gè)監(jiān)測過程數(shù)值波動(dòng)較大，數(shù)據(jù)趨勢體現(xiàn)不明顯。所以可以通過對機(jī)組角域數(shù)據(jù)無量綱指標(biāo)的趨勢作為研究對象進(jìn)行分析，完成齒輪箱故障的早期診斷工作。

(a)

(b)

(c)圖5 正常無量綱指標(biāo)、有量綱指標(biāo)趨勢變化圖Fig.5 The trend of normal non-dimensional parameters and dimensional parameters

2 無量綱指標(biāo)趨勢分析

利用無量綱指標(biāo)對早期故障信號變化敏感的特點(diǎn)，通過對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱振動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)向角域數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，計(jì)算無量綱指標(biāo)幅域參數(shù)，提取趨勢圖譜特征，根據(jù)機(jī)組不同故障模式下各個(gè)指標(biāo)參數(shù)隨時(shí)間趨勢變化的差異性，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障的早期診斷工作。具體過程如下所述：

(1) 獲取被監(jiān)測設(shè)備振動(dòng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過階比重采樣方法處理，生成角域信號并進(jìn)行無量綱指標(biāo)計(jì)算，得出各個(gè)無量綱值在當(dāng)前工況下隨時(shí)間的趨勢變化。

(2) 考慮到無量綱趨勢曲線會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)現(xiàn)象，為提高指標(biāo)趨勢辨識度，文章采用“單位圓”方法對無量綱趨勢曲線進(jìn)行處理。

設(shè)趨勢曲線上的點(diǎn)為X=[x1,x2,…,xn]，將曲線每相鄰三個(gè)點(diǎn)為一組，表達(dá)式如下

Z=Zkk=1,2,3,…,n-2

(8)

式中，Zk=[xk,xk+1,xk+2]，過Zk中三個(gè)點(diǎn)可以確定一個(gè)圓，過Zk中的點(diǎn)xk+1做該圓的切線L，如圖6所示，其中B點(diǎn)表示xk+1。

圖6 單位圓切線示意圖Fig.6 The of Unit circle tangent

按要求計(jì)算所有確定單位元切線L的斜率，其數(shù)列為s=[s1,s2,…,sn-2]，繪出時(shí)間-斜率曲線，即t-s曲線。

(3) 通過觀察各無量綱指標(biāo)t-s曲線中的斜率值，可判斷出各因子值單調(diào)性隨時(shí)間的變化。所以，借鑒模式識別中的鏈碼技術(shù)，采用三鄰域方向：0表示斜率值為負(fù)值；1表示斜率值為0；2表示斜率值為正值。其中斜率值表示單位圓切線L的斜率。通過對各無量指標(biāo)進(jìn)行固定順序排列，設(shè)備在不同的工況下，會(huì)出現(xiàn)一組“代碼”與之對應(yīng)，作為故障征兆，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的故障模式診斷工作。編碼表達(dá)式如下

(9)

式中：C為編碼值；s為無量綱因子值單位元切線斜率。

(4) 通過單位圓方法確定出t-s曲線觀察可發(fā)現(xiàn)：各無量綱指標(biāo)斜率隨時(shí)間均會(huì)在某個(gè)數(shù)值上下波動(dòng)，雖然能通過各無量綱指標(biāo)曲線的單調(diào)性確定機(jī)組故障模式，但指標(biāo)斜率的不穩(wěn)定性造成故障發(fā)生時(shí)間難以確定。所以文章利用相關(guān)系數(shù)概念，結(jié)合滑動(dòng)窗口方法確定設(shè)備早期故障診斷時(shí)間。

設(shè)滑動(dòng)窗口[td,tu]，td為時(shí)間下限，tu為時(shí)間上限，則窗口內(nèi)斜率與時(shí)間的相關(guān)系數(shù)表達(dá)式為

(10)

因?yàn)閨R|≤1，|R|值越接近1，s與t兩者相關(guān)性越強(qiáng)。為在t-s圖中找到相對水平的曲線區(qū)間，即無量綱指標(biāo)趨勢變化穩(wěn)定，要求|R|的值盡可能的接近0(因?yàn)槔碚撋纤街本€表明兩變量之間無線性關(guān)系)。當(dāng)然，為保證機(jī)組故障模式診斷的客觀性與準(zhǔn)確性，還要做出以下幾點(diǎn)限定：

(1) 為保證相關(guān)系數(shù)結(jié)果的客觀性，滑動(dòng)窗口內(nèi)包含點(diǎn)數(shù)要大于2個(gè)，同時(shí)保證最終分析結(jié)果的可參考性，滑動(dòng)窗口內(nèi)的點(diǎn)數(shù)應(yīng)至少大于等于5個(gè)；

(2) 為保證s與t的高度不相關(guān)性，取|R|≤0.2；

(3) 在確定多個(gè)無量綱指標(biāo)t-s窗口區(qū)間時(shí)，要保證各指標(biāo)時(shí)間估計(jì)的區(qū)間有交集出現(xiàn)，這樣才能準(zhǔn)確說明故障發(fā)生的時(shí)間。

3 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)警實(shí)驗(yàn)分析

文章所用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自NREL(National Renewable Energy Laboratory)實(shí)驗(yàn)平臺提供的風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測數(shù)據(jù)。通過應(yīng)用無量綱指標(biāo)趨勢分析方法對平臺齒輪箱已知故障進(jìn)行計(jì)算，得出對應(yīng)故障模式征兆，作為故障早期診斷標(biāo)準(zhǔn)。因?yàn)楦鱾€(gè)無量綱指標(biāo)針對不同故障模式的敏感程度略有差異，所以，為保證最終分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，在文中在已經(jīng)提出的無量綱指標(biāo)的基礎(chǔ)上，增加重復(fù)性因子Rf和波形裕度Cl，共同作為風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的故障征兆，實(shí)現(xiàn)齒輪箱早期故障的診斷工作。其中重復(fù)性因子Rf對波形的重復(fù)性進(jìn)行定量分析，因子值隨故障發(fā)展的波形重復(fù)性差變而發(fā)生變化；波形裕度Cl對振動(dòng)信號形狀和趨勢的細(xì)微波動(dòng)變化比較顯著，大量實(shí)驗(yàn)證明這兩個(gè)因子可以作為判斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械早期故障的指標(biāo)。機(jī)組齒輪箱為一級行星輪系兩級平行輪結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)圖如圖7所示。

該齒輪箱各部件主要參數(shù)如表1所示。

其中，已知齒輪箱存在低速級太陽輪輕微局部故障以及低速軸大齒輪輕微分布式故障，在齒輪箱行星輪級和低速軸部分的箱體表面安裝振動(dòng)加速度傳感器，高速軸末端安裝角度編碼器，用來測量高速軸轉(zhuǎn)速，采樣頻率均為40 000 Hz，實(shí)現(xiàn)對故障部位的數(shù)據(jù)采集。通過保證實(shí)驗(yàn)平臺足夠長的運(yùn)行時(shí)間，使齒輪箱存在輕微故障的部件劣化程度加深，實(shí)現(xiàn)對齒輪箱故障由輕微到嚴(yán)重的發(fā)展過程。文中實(shí)驗(yàn)平臺由調(diào)速電機(jī)帶動(dòng)主軸旋轉(zhuǎn)，通過程序控制電機(jī)轉(zhuǎn)速，保證在0.5 h內(nèi)實(shí)現(xiàn)齒輪箱高速軸由1 200 r/min勻變速到1 800 r/min，之后連續(xù)運(yùn)行4 h。整個(gè)過程重復(fù)30次，即實(shí)驗(yàn)平臺運(yùn)行總時(shí)間為135 h。下面分別對齒輪箱存在的兩種故障應(yīng)用無量綱指標(biāo)趨勢分析方法進(jìn)行早期診斷。

針對太陽輪局部故障，首先截取齒輪箱升速時(shí)第一個(gè)60 s的行星輪級振動(dòng)數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行階比重采樣，通過對振動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)處理，消除振動(dòng)信號由于變化轉(zhuǎn)速帶來的非線性等不良影響，提高后續(xù)指標(biāo)提取與趨勢分析的準(zhǔn)確性。

圖7 行星齒輪箱結(jié)構(gòu)簡圖Fig.7 Structure diagram of planetary gearboxes

表1 齒輪箱結(jié)構(gòu)參數(shù)Tab.1 Gear element dimensions and detial

運(yùn)用無量綱指標(biāo)趨勢分析方法，對30次啟停試驗(yàn)升速過程的首個(gè)60 s的振動(dòng)信號進(jìn)行預(yù)處理，之后進(jìn)行無量綱指標(biāo)分析計(jì)算，得出各無量綱指標(biāo)的t-s曲線以及特征數(shù)據(jù)如圖8、表2所示。

應(yīng)用鏈碼編輯技術(shù)中的三領(lǐng)域方法，對單調(diào)增(即表中“+”)的指標(biāo)趨勢賦值為2，單調(diào)減的(即表中“-”)賦值為0，形成對應(yīng)故障模式的一組編碼。同時(shí)，還需求出各無量綱指標(biāo)符合要求區(qū)間的交集，作為判斷故障發(fā)生時(shí)間的依據(jù)，具體結(jié)果如表3所示。

(a) 奇異譜熵Hs

(b) 功率譜熵Hf

(c) 相似性因子Ff

(d) 跳躍性因子Jf

(e) 重復(fù)性因子Rf

(f) 波形裕度Cl圖8 無量綱指標(biāo)時(shí)間-斜率圖Fig.8 The t-s figures non-dimensional parameters trend

表2 無量綱指標(biāo)趨勢分析表Tab.2 The trend analysis of non-dimensional parameters

表3 太陽輪局部故障信息表Tab.3 The details of localized sun gear fault

由表3的結(jié)果可知：齒輪箱早期太陽輪局部故障發(fā)生時(shí)，其故障特征編碼為“222020”，故障發(fā)生時(shí)間在試驗(yàn)臺運(yùn)行的第17天左右。

用同樣的方法，對試驗(yàn)臺早期低速軸大齒輪分布故障進(jìn)行分析診斷，得出各無量綱指標(biāo)的t-s曲線以及特征數(shù)據(jù)如圖9、表4所示。

(a) 奇異譜熵Hs

(b) 功率譜熵Hf

(c) 相似性因子Ff

(d) 跳躍性因子Jf

(e) 重復(fù)性因子Rf

(f) 波形裕度Cl圖9 無量綱指標(biāo)時(shí)間-斜率圖Fig.9 The t-s figures non-dimensional parameters trend

表4 無量綱指標(biāo)趨勢分析表Tab.4 The trend analysis of non-dimensional parameters

對表4內(nèi)容進(jìn)行編碼及區(qū)間合并，得出表5內(nèi)容。

表5 大齒輪分布故障信息表Tab.5 The details of distributed bull gear fault

同樣，通過表5可知：齒輪箱早期大齒輪分布故障的故障特征編碼為“202000”，故障發(fā)生時(shí)間為試驗(yàn)臺運(yùn)行的第13天左右。

通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析：每個(gè)故障模式根據(jù)其無量綱因子趨勢變化的不同，結(jié)合鏈碼編輯方法，會(huì)有唯一的編碼與之相對應(yīng)，同時(shí)根據(jù)符合趨勢要求的區(qū)間分析，可以得出估算出故障發(fā)生的時(shí)間。

因?yàn)楦鱾€(gè)無量綱因子值趨勢會(huì)因設(shè)備結(jié)構(gòu)和故障模式的不同發(fā)生變化，這樣會(huì)直接影響各因子單位元切線斜率s數(shù)值分布，導(dǎo)致不同結(jié)構(gòu)特征的設(shè)備之間故障模式編碼結(jié)果以及故障發(fā)生時(shí)間會(huì)有一定差異。所以，為保證此分析方法的可靠性，在進(jìn)行設(shè)備故障模式編碼過程中，盡量保證仿真環(huán)節(jié)中的實(shí)驗(yàn)設(shè)備結(jié)構(gòu)和故障模式特征數(shù)據(jù)與實(shí)際中的設(shè)備相一致。

4 實(shí)例分析

以河北滄州某風(fēng)電場2期3號1.5 WM雙饋風(fēng)電機(jī)組為例，其齒輪箱結(jié)構(gòu)為一級行星輪系兩級平行輪系。此機(jī)組在2014年6月發(fā)生低速級大齒輪磨損故障，選取2014年4月份30天的數(shù)據(jù)為研究對象，對齒輪箱低速級振動(dòng)測點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。取4月份每天60 s的振動(dòng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行無量綱指標(biāo)的趨勢分析。其中，各個(gè)指標(biāo)的t-s曲線如圖10所示。

對各無量綱因子趨勢圖進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，結(jié)果如表6所示。

對各無量綱指標(biāo)趨勢進(jìn)行編碼和區(qū)間整合工作，結(jié)果如表7所示。

通過與實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)得出的標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行對比，最終得出診斷結(jié)果，滄州某風(fēng)場2期3號機(jī)組于2014年4月中旬出現(xiàn)齒輪箱低速軸大齒輪分布式故障。應(yīng)用此方法分析與現(xiàn)場得到的結(jié)果相一致，并且更早時(shí)候診斷出機(jī)組故障。同時(shí)，通過各指標(biāo)斜率值與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)對比也可發(fā)現(xiàn)，實(shí)測數(shù)據(jù)指標(biāo)的斜率值要略小于實(shí)驗(yàn)階段的值，說明實(shí)際風(fēng)機(jī)故障的發(fā)展速度較實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的故障要緩慢。這是因?yàn)樵趯?shí)際中，風(fēng)電機(jī)組受風(fēng)資源影響，機(jī)組不是時(shí)刻滿負(fù)荷運(yùn)行。而實(shí)驗(yàn)室設(shè)備受人為控制，在相同的時(shí)間內(nèi)，要比現(xiàn)場風(fēng)機(jī)的有效工作時(shí)間要長，故障發(fā)展的速度更快。

(a) 奇異譜熵Hs

(b) 功率譜熵Hf

(c) 相似性因子Ff

(d) 跳躍性因子Jf

(e) 重復(fù)性因子Rf

(f) 波形裕度Cl圖10 無量綱指標(biāo)時(shí)間-斜率圖Fig.10 The t-s figures non-dimensional parameters trend

表6 無量綱指標(biāo)趨勢分析表Tab.6 The trend analysis of non-dimensional parameters

表7 實(shí)測信號信息表Tab.7 The details of actual signal

運(yùn)用多元離群檢測方法對同一機(jī)組故障進(jìn)行分析。其中采用馬氏(Mahalanobis)距離對離群點(diǎn)的距離進(jìn)行求解，各個(gè)無量綱因子值作為分析參數(shù)。截取機(jī)組同年2月份齒輪箱低速級正常振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得出正常工況下標(biāo)準(zhǔn)樣本：

{Hs,Hf,Ff,Jf,Rf,Cl}={47.21,37.79,13.25,6.45,0.119,4.896}

將風(fēng)場2014年4月份30天的無量綱因子值與標(biāo)準(zhǔn)樣本進(jìn)行馬氏距離邊界計(jì)算，結(jié)果如表8所示。

觀察表8可以發(fā)現(xiàn)，馬氏距離值在第21天超出故障距離邊界值，說明基于馬氏距離的多元離群檢測方法在第21天發(fā)現(xiàn)機(jī)組出現(xiàn)故障，而文章提出的分析方法在第13天診斷出機(jī)組故障。說明無量綱指標(biāo)趨勢分析方法能夠更早的發(fā)現(xiàn)機(jī)組齒輪箱出現(xiàn)的故障。

表8 馬氏距離表Tab.8 The distance of Mahalanobis

5 結(jié) 論

(1) 運(yùn)用階比重采樣技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)數(shù)據(jù)由波動(dòng)向平穩(wěn)的轉(zhuǎn)化過程，通過時(shí)域數(shù)據(jù)向角域數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變，明確故障數(shù)據(jù)信息，提高后續(xù)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。

(2) 引入無量綱指標(biāo)的概念，運(yùn)用其對設(shè)備早期故障振動(dòng)信號變化敏感的特點(diǎn)，對不同故障模式下的多個(gè)指標(biāo)趨勢進(jìn)行分析，將各指標(biāo)趨勢變化特性作為設(shè)備工況特征，克服了傳統(tǒng)方法對在期故障特征提取困難的問題；

(3) 運(yùn)用單位元方法實(shí)現(xiàn)對無量綱指標(biāo)趨勢圖的處理，并運(yùn)用鏈碼編輯方法，以簡潔直觀的方式實(shí)現(xiàn)對機(jī)組齒輪箱故障模式的診斷；同時(shí)通過滑動(dòng)窗口與關(guān)聯(lián)系數(shù)相結(jié)合的分析方法，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障發(fā)生時(shí)間的估計(jì)工作。

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Non-dimensionalparameterstrendanalysismethodintheearlywarninganddiagnosisofwindturbinegearboxfailures

GU Yujiong1, JIA Ziwen1, YIN Chuantao1, REN Yuting2

(1.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; 2.Guohua Energy Investment Limited Company, Beijing 100007, China)

The incipient faut features of wind turbines are usually hard to extract on account of its fluctuant working conditions. A non-dimensional parameters trend analysis method was propsed to deal with the early fault diagnosis of turbine gearboxes. Constant time interval time-domain signals were transformed into uniform angle domain signals by the order resampling, and the dimentionless parameters’ tendencies were used to sense the level of turbine gearbox’s early faults. A model for the early fault diagnosis of turbine gearboxes was created based on the parameters trend analysis, to analyse the lab data and actual failure data. The results show that the method is qualified for the turbine gearbox early faults diagnosis and failure time estimation.

wind turbine gearbox; order resampling; dimentionless parameter; trend analysis; early fault diagnosis

TK83

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.19.032

神華集團(tuán)科技創(chuàng)新項(xiàng)目(SHJT-12-24);華能集團(tuán)科學(xué)技術(shù)項(xiàng)目(HNKJ-H27)；中央高校基本科研業(yè)務(wù)專項(xiàng)基金(2016XS27)

2016-04-01 修改稿收到日期：2016-07-04

顧煜炯 男，博士，博士生導(dǎo)師，1968年10月生

賈子文 男，博士生，1986年7月生