崔慧娟，李鎖牢，劉小英，劉志勇

(咸陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電(技師)學(xué)院， 陜西 咸陽(yáng) 712000)

隨著化石能源日益枯竭，風(fēng)電作為清潔、可持續(xù)的能源為人們的生產(chǎn)生活帶來了源源不斷的電能，其正扮演著越來越重要的角色[1-2]，而如果風(fēng)電機(jī)組發(fā)生故障勢(shì)必對(duì)電能的輸送造成影響，故對(duì)風(fēng)電機(jī)組的故障能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地診斷并最終排除故障將對(duì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生積極影響[3]。齒輪箱作為風(fēng)電機(jī)組的重要組成部分，其若發(fā)生故障將造成風(fēng)機(jī)系統(tǒng)損壞甚至癱瘓，故及時(shí)診斷齒輪箱故障意義重大[4-5]。齒輪箱故障主要有4種類型，即斷齒、齒面膠合、齒面磨損以及齒面點(diǎn)蝕。如果在這些故障發(fā)生的早期就能夠被預(yù)測(cè)、診斷，將對(duì)齒輪故障的排除發(fā)揮積極作用[6]。

針對(duì)齒輪箱早期故障，近年來國(guó)內(nèi)外學(xué)者開展了一系列深入研究。Medina等[7]運(yùn)用符號(hào)動(dòng)力學(xué)算法(symbolic dynamics algorithm, SDA)對(duì)齒輪箱故障信號(hào)特征進(jìn)行提取，首先將龐加萊圖描述的相空間細(xì)分為幾個(gè)角度區(qū)域來分析，然后將符號(hào)分配給每個(gè)區(qū)域，由符號(hào)集所生成的概率分布所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)特征將作為齒輪箱中故障分類的特征，研究結(jié)果表明齒輪箱故障診斷率提高到99.8%。Zhang等[8]提出運(yùn)用調(diào)頻經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(frequency-modulated empirical mode decomposition, FM-EMD)與能量熵(energy entropy, EE)對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行故障診斷。首先利用FM-EMD對(duì)初始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理得到幾種平穩(wěn)的固有模式函數(shù)(IMF)，然后通過計(jì)算EE所得出的能量分布結(jié)果來反映與故障相關(guān)的振動(dòng)信號(hào)的變化，最后能量分布所對(duì)應(yīng)的值經(jīng)過量化處理后可以作為支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)的特征向量來識(shí)別齒輪箱的動(dòng)態(tài)狀態(tài)和故障類型。李莎[9]運(yùn)用小波降噪與局部波分解相結(jié)合的方法開展了齒輪箱故障診斷的研究，首先對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行小波降噪，然后對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行局部波分解并作出功率譜圖。王斌等[10]首先運(yùn)用互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(complementary set empirical mode decomposition, CSEMD)與多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy algorithm, MPE)相結(jié)合的方法對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行了故障特征提取，然后運(yùn)用極限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine, ELM)對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別。簡(jiǎn)而言之，上述齒輪箱故障診斷方法大多忽略了齒輪箱故障特征信號(hào)信噪比低的問題，且后期提取的故障特征存在虛假特征。

針對(duì)上述問題，本文首先運(yùn)用基于集合局部均值分解(ensemble local mean decomposition, ELMD)[11]對(duì)齒輪箱故障信號(hào)進(jìn)行濾波降噪，該方法避免了傳統(tǒng)局部均值分解(local mean decomposition, LMD)方法由于存在模態(tài)混疊現(xiàn)象而產(chǎn)生虛假分量的缺陷，提高了信噪比，并且ELMD通過不斷地在原信號(hào)中加入高斯白噪聲，可以改變?cè)夹盘?hào)極值點(diǎn)的分布，提高了特征信號(hào)的提取率。然后對(duì)降噪后的信號(hào)求取相關(guān)系數(shù)以排除虛假信號(hào)的影響。由于離散隱馬爾可夫模型(discrete hidden Markov model, DHMM)對(duì)標(biāo)量量化后的信號(hào)具有很好的適應(yīng)性，且對(duì)此類特征的故障識(shí)別率較高，因此將標(biāo)量量化后輸入DHMM[12]模型庫(kù)進(jìn)行故障狀態(tài)識(shí)別。

1 基于ELMD-DHMM的齒輪箱故障診斷模型

本文所提出的基于ELMD與DHMM的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷方法主要包括故障特征提取和故障狀態(tài)判別兩部分，其整體處理流程如圖1所示。

圖1 基于ELMD與DHMM的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷流程圖

在故障特征提取階段，首先對(duì)齒輪箱原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行ELMD分解并得到一系列的乘積函數(shù)分量，再將這些分量與原始信號(hào)一起求取相關(guān)系數(shù)，所獲得的相關(guān)系數(shù)結(jié)果可反映乘積函數(shù)分量與原始信號(hào)的關(guān)系權(quán)重，從而可以排除由于分解誤差產(chǎn)生的虛假信號(hào)，待選取合適的乘積函數(shù)后重組信號(hào)并進(jìn)行標(biāo)量量化處理；在故障狀態(tài)判別階段，將量化后的信號(hào)作為故障特征向量輸入DHMM庫(kù)進(jìn)行概率計(jì)算，然后得到正常狀態(tài)與故障狀態(tài)的最大似然概率值，概率值最大的項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的故障狀態(tài)即為故障狀態(tài)結(jié)果。

1.1 基于ELMD的齒輪箱故障特征提取

故障特征作為故障診斷最為核心的內(nèi)容，其能否準(zhǔn)確提取直接決定了故障類型判別正確與否，由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障信號(hào)往往具有信噪比低、特征信號(hào)頻帶混疊等特點(diǎn)，導(dǎo)致故障特征信號(hào)往往難以提取。本文提出運(yùn)用ELMD提取故障特征信號(hào)，ELMD能夠很好地濾除噪聲信號(hào)，克服傳統(tǒng)LMD分解過程中由于存在模態(tài)混疊現(xiàn)象導(dǎo)致產(chǎn)生的虛假信號(hào)。ELMD的故障特征提取步驟如下：

1)采集齒輪箱原始振動(dòng)信號(hào)x(t)，t=1,2,…,N，其中N為樣本信號(hào)采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

(1)

(2)

(3)

1.2 齒輪箱的DHMM故障模型

通過構(gòu)建齒輪箱的DHMM模型庫(kù)對(duì)齒輪箱故障狀態(tài)進(jìn)行判別。首先，對(duì)模型庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練，即分別將特征向量VDHMM運(yùn)用Lloyds算法進(jìn)行處理并輸入到各自的DHMM模型，待模型收斂后停止訓(xùn)練，一般訓(xùn)練可達(dá)20次。選用DHMM的原因是其對(duì)離散的故障特征具有很好的適應(yīng)性。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

本文采用型號(hào)為CLG956DH的行星齒輪箱作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其實(shí)物如圖2所示。

實(shí)驗(yàn)條件下，齒輪箱輸入轉(zhuǎn)速為1 110 r/min，步長(zhǎng)為60 r/min，輸出負(fù)載為2 N·m，實(shí)驗(yàn)采樣頻率為51 200 Hz。在內(nèi)齒圈一齒面處人工設(shè)置齒面點(diǎn)蝕故障，然后分別采集無齒面點(diǎn)蝕故障的正常狀態(tài)數(shù)據(jù)以及有齒面點(diǎn)蝕故障的故障狀態(tài)數(shù)據(jù)共兩類，每類信號(hào)采集80組，前60組標(biāo)記為訓(xùn)練樣本，后20組為驗(yàn)證樣本，每組有9 216個(gè)采樣點(diǎn)。齒輪箱正常和故障狀態(tài)數(shù)據(jù)如圖3,4所示。

圖2 行星齒輪箱

圖4 齒輪箱故障狀態(tài)數(shù)據(jù)

為驗(yàn)證所提出的故障診斷方法的有效性和實(shí)用性，選取故障信號(hào)的80組數(shù)據(jù)(每組數(shù)據(jù)8 192個(gè)點(diǎn))進(jìn)行ELMD分解，抽取組號(hào)標(biāo)記為1的故障組作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其經(jīng)ELMD分解后結(jié)果如圖5所示。

圖5 齒輪箱ELMD分解結(jié)果

表1 原始信號(hào)與乘積函數(shù)分量的相關(guān)系數(shù)

圖6 齒輪箱正常狀態(tài)的DHMM模型識(shí)別結(jié)果

圖7 齒輪箱故障狀態(tài)的DHMM模型識(shí)別結(jié)果

通過圖6和7可以看出，齒輪箱正常狀態(tài)的DHMM模型對(duì)正常狀態(tài)的20組信號(hào)識(shí)別的結(jié)果顯示，有1組識(shí)別為故障狀態(tài)，其余19組識(shí)別為正常狀態(tài)，正確識(shí)別準(zhǔn)確率為95%；而齒輪箱狀態(tài)為故障狀態(tài)的DHMM模型對(duì)20組未知信號(hào)識(shí)別結(jié)果顯示沒有發(fā)生錯(cuò)誤識(shí)別，均識(shí)別為故障狀態(tài)。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文提出了基于ELMD與DHMM的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷方法，該方法能夠很好地提取故障特征并識(shí)別故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷率達(dá)到了95%，從而驗(yàn)證了所提方法的有效性和實(shí)用性，為后續(xù)風(fēng)機(jī)齒輪箱在線自動(dòng)智能檢測(cè)提供了參考，可對(duì)風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷領(lǐng)域的研究產(chǎn)生積極影響。