潘巧波，曹 力，唐媛媛

(1.華電電力科學(xué)研究院有限公司，杭州 310030；2. 華電東營(yíng)能源有限公司，山東 東營(yíng) 257100)

0 引 言

軸承在工作中需要承受風(fēng)輪產(chǎn)生的巨大推力，承擔(dān)著減小旋轉(zhuǎn)摩擦及確?；剞D(zhuǎn)精度的作用，是主傳動(dòng)鏈中的關(guān)鍵部件，在不規(guī)則或重載的循環(huán)應(yīng)力的惡劣工況下，容易發(fā)生點(diǎn)蝕、磨損、變形等故障，嚴(yán)重時(shí)會(huì)影響整機(jī)的安全可靠工作。另外，發(fā)電機(jī)是風(fēng)電機(jī)組的重要大部件，軸承的健康狀態(tài)直接關(guān)系到發(fā)電機(jī)的運(yùn)行性能，因而很有必要對(duì)軸承故障診斷技術(shù)進(jìn)行探索并予以工程應(yīng)用[1-3]。

現(xiàn)行的主流診斷技術(shù)主要通過(guò)振動(dòng)信號(hào)分析實(shí)現(xiàn)，比如頻譜分析、包絡(luò)譜分析等。由于軸承復(fù)雜的工況導(dǎo)致信號(hào)干擾成分過(guò)多，故障特征往往淹沒(méi)于背景噪聲中，這時(shí)需要通過(guò)降噪處理或增強(qiáng)特征進(jìn)行識(shí)別。長(zhǎng)期以來(lái)大量科研人員針對(duì)軸承振動(dòng)故障診斷開(kāi)展了相關(guān)研究，對(duì)不同信號(hào)分析方法都進(jìn)行了一定程度的改進(jìn)。文獻(xiàn)[4-5]研究了小波分析中的不同閾值確定方法，指出軟閾值方法中小波系數(shù)存在偏差以及硬閾值方法存在的不連續(xù)缺陷。文獻(xiàn)[6-7]提出了一種小波閾值除噪方法。Huang提出了一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical mode decomposition，EMD)方法，能將信號(hào)分離為本征模式分量，進(jìn)而提取關(guān)鍵特征[8]。Smith研究并提出了一種局部均值分解(Local mean decomposition，LMD)方法，該方法分解精度高[9]。文獻(xiàn)[10]論述了盲源分離，該預(yù)處理方法能排除對(duì)先驗(yàn)知識(shí)的依賴，在分離多類型故障耦合的信號(hào)方面有著良好表現(xiàn)。

譜峭度(Spectral Kurtosis，SK)診斷的本質(zhì)是將SK方法里計(jì)算的最大峭度值作為狀態(tài)監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵指標(biāo)，根據(jù)最大峭度值所在SK曲線確定濾波器的中心頻率及帶寬，將信號(hào)濾波后進(jìn)行分析[11-12]。文中采用此方法對(duì)生產(chǎn)實(shí)際中風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理分析，以得出相關(guān)診斷結(jié)果。

1 基于SK的軸承故障診斷方法

譜峭度由Dwyer在1983年首次提出[13]，改善了峭度指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算所有譜線上信號(hào)的非平穩(wěn)性來(lái)確定非平穩(wěn)特征所在的位置，這樣能很好地消除噪聲背景的影響。設(shè)信號(hào)X(t,f)為信號(hào)x(t)的短時(shí)傅里葉變換，其階譜矩為

式中：〈·〉表示時(shí)間平均算子，t和f分別為時(shí)間和頻率。

進(jìn)一步地將譜峭度定義為能量歸一化的四階譜矩，可得

式中：S4X(f)為信號(hào)x(t)的四階譜累積量；S2X(f)為信號(hào)x(t)的二階譜累積量。

譜峭度反映了信號(hào)偏離高斯過(guò)程的情況，譜峭度越大，說(shuō)明偏離高斯越大。平穩(wěn)高斯背景噪聲信號(hào)占主要頻率段的譜峭度很小，而暫態(tài)沖擊信號(hào)占主要頻率段的譜峭度相對(duì)較大。這也是通過(guò)譜峭度檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)暫態(tài)沖擊故障信號(hào)識(shí)別的原理。

假定實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)為z(t)，它由故障信號(hào)y(t)及噪聲信號(hào)n(t)組成。

z(t)=y(t)+n(t)

當(dāng)滾動(dòng)軸承發(fā)生局部故障時(shí)會(huì)發(fā)生沖擊，整個(gè)系統(tǒng)發(fā)生共振，故障信號(hào)y(t)的一般模型可表示為

式中：h(t)為單個(gè)脈沖的脈沖響應(yīng)；Ak和τk分別代表第k個(gè)脈沖的幅值和出現(xiàn)時(shí)間。

實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)z(t)的譜峭度為

式中，ρ(f)為信噪比倒數(shù)，用噪聲n(t)的二階譜矩S2n(f)與故障信號(hào)y(t)的二階譜矩S2y(f)比表示,在信噪比高的頻帶有KZ(f)≈KX(f)。

以此體現(xiàn)了譜峭度方法在信號(hào)預(yù)處理中良好的濾波效果，即某處信噪比高，就表示實(shí)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的譜峭度和故障信號(hào)的譜峭度大致相同，從而確定最佳濾波頻帶。

2 風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承故障分析

選取的研究對(duì)象為中國(guó)華電集團(tuán)內(nèi)蒙古區(qū)域所屬某風(fēng)場(chǎng)機(jī)組。由于振動(dòng)廠家監(jiān)測(cè)報(bào)告無(wú)法確定23號(hào)機(jī)組和173號(hào)機(jī)組故障部位，因而對(duì)兩臺(tái)機(jī)組進(jìn)行著重分析。23號(hào)機(jī)組和173號(hào)機(jī)組型號(hào)為華銳SL1500/82，雙饋機(jī)型，葉輪直徑為82 m。

2.1 23號(hào)機(jī)組故障分析

系統(tǒng)采集的23號(hào)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)如圖1所示，采樣頻率為5 120 Hz。

圖1 23號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)

從原始信號(hào)圖中無(wú)法識(shí)別發(fā)電機(jī)軸承的有關(guān)故障頻率特征。對(duì)信號(hào)進(jìn)行譜峭度分析后得到三維譜峭度圖如圖2所示。

圖2 23號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)譜峭度圖

峭度圖表示選取不同的窗口長(zhǎng)度Nw=20，21，22計(jì)算得到的峭度分布。由圖2可知，當(dāng)fc=1 920，Nw=2.6時(shí)取得最大峭度值k=4.77。根據(jù)此參數(shù)設(shè)計(jì)濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波處理，得到相關(guān)結(jié)果如圖3所示。

圖3 23號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)圖

對(duì)比原始信號(hào)，濾波后的信號(hào)可以看到明顯特征：濾波后時(shí)域波形中沖擊間隔約為0.13 s，濾波后的包絡(luò)譜中明顯存在以73.75 Hz為基頻的譜線，剛好對(duì)應(yīng)發(fā)電機(jī)軸承外圈特征頻率，表明沖擊可能由發(fā)電機(jī)軸承外圈損傷引起。振動(dòng)廠家監(jiān)測(cè)報(bào)告如表1所示，表明23號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承出現(xiàn)早期磨損?？煽闯鰝鹘y(tǒng)信號(hào)分析一定程度也能診斷某些軸承類故障，但是無(wú)法定位故障發(fā)生的位置。

表1 風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)分析報(bào)告(23號(hào)機(jī)組部分)

2.2 173號(hào)機(jī)組故障分析

系統(tǒng)采集的173號(hào)風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)如圖4所示，采樣頻率為5 120 Hz。

原始波形中除了能看見(jiàn)少量毛刺成分以外不能看出其他明顯的故障特征。進(jìn)行峭度分析并繪制分析圖，如圖5所示。

由圖5可知，當(dāng)fc=1 440，Nw=3時(shí)取得最大峭度值k=3.29。根據(jù)上述數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行處理，結(jié)果如圖6所示。

圖4 173號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始振動(dòng)信號(hào)

圖5 173號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)譜峭度圖

圖6 173號(hào)機(jī)組振動(dòng)信號(hào)圖

對(duì)比原始信號(hào)，濾波后的信號(hào)可以看到明顯特征：濾波后時(shí)域波形中沖擊間隔約為0.04 s，濾波后的包絡(luò)譜中明顯存在以28 Hz為基頻的譜線，轉(zhuǎn)頻至3倍頻到4倍頻之間存在高幅值譜線及其倍頻，剛好對(duì)應(yīng)發(fā)電機(jī)軸承滾動(dòng)體特征頻率，表明發(fā)電機(jī)軸承滾動(dòng)體可能發(fā)生磨損。而上述特征在原始信號(hào)的包絡(luò)譜中并不明顯。振動(dòng)廠家監(jiān)測(cè)報(bào)告如表2所示，表明173號(hào)風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承可能出現(xiàn)早期磨損但并未具體定位故障位置。說(shuō)明譜峭度方法相比傳統(tǒng)分析方法更準(zhǔn)確，不易受復(fù)雜背景噪聲的影響。

表2 風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)在線監(jiān)測(cè)分析報(bào)告(173號(hào)機(jī)組部分)

3 結(jié) 語(yǔ)

在應(yīng)用譜峭度對(duì)風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析的過(guò)程中，確定合適濾波器的有關(guān)參數(shù)并對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，濾波后的信號(hào)表現(xiàn)出明顯的故障特征?，F(xiàn)場(chǎng)案例研究應(yīng)用表明，在風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)軸承故障診斷中，使用譜峭度分析方法能準(zhǔn)確、有效地找到故障原因和故障部位。該技術(shù)在風(fēng)電機(jī)組故障診斷工作中具有一定的推廣意義。