陳亞楠，胡凱凱，陳 剛，舒 暉，李籽圓

（中車株洲電力機車研究所有限公司，湖南 株洲 412001）

0 引言

齒輪箱作為風力發(fā)電機組的高價值零部件，目前其狀態(tài)監(jiān)測方法一般是：在齒輪箱關鍵點上安裝振動傳感器來采集關鍵點振動信息；通過對采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)字信號處理，在風場端設置簡單閾值對齒輪箱振動信號進行故障報警；而在集中端通過有經驗的振動分析工程師對齒輪箱故障進行診斷。當前的這種診斷方式在風場端不能對齒輪箱起到有效的保護；而在集中端，又過于依賴人工處理，耗費大量的人力。基于此，本文提出結合數(shù)字信號處理與機器學習的算法，實現(xiàn)齒輪箱故障自動診斷。

機器學習是近些年興起的新學科，是人工智能和模式識別領域的共同研究熱點，其理論和方法已被廣泛應用于解決工程應用和科學領域的復雜問題。機器學習常見的算法有決策樹算法、樸素貝葉斯算法、支持向量機算法、隨機森林算法、人工神經網(wǎng)絡算法、回歸算法和深度學習算法等。振動信號雖然可直接作為機器學習的輸入，但是增加了模型的復雜度，降低了模型的可解釋性，而且工業(yè)領域內的案例較少，而高維度的特征也會導致模型泛化性能差。很多研究者針對齒輪箱故障診斷，提出了多種算法：文獻[1-3]提出了針對風電機組傳動系統(tǒng)的監(jiān)測系統(tǒng)；文獻[4-6]提出了故障特征提取的方法；文獻[7-10]提出了改進的機器學習算法。這些系統(tǒng)、算法的設計優(yōu)點是獲得了較高的故障診斷準確率，缺點是只針對特定的某一種問題，無法只通過一種算法實現(xiàn)齒輪箱全部故障的診斷。齒輪箱的不同故障對應不同的特征提取方法及機器學習算法，而單一的特征提取方法及機器學習算法的泛化性能弱。綜合以上算法的優(yōu)缺點，針對齒輪箱的故障診斷，本文提出了一種綜合信號處理與機器學習的算法。該算法從原始信號中提取特征，包括時域特征和頻域特征，然后將提取的特征作為機器學習的特征輸入訓練模型，從而得到能用于診斷特定問題的模型。

1 齒輪箱振動數(shù)據(jù)集

與齒輪箱有關的數(shù)據(jù)包括數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)和狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)。一般情況下，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控控制系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)頻率為1 Hz，齒輪箱的特征頻率從幾十至幾千赫茲不等，數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)不足以診斷齒輪箱的問題。因此，本文采用狀態(tài)監(jiān)視系統(tǒng)數(shù)據(jù)對齒輪箱進行故障診斷與預測。

原始數(shù)據(jù)以文件形式存儲，每個文件名稱中包含機組編號、測點位置、采樣頻率、采樣類型、日期及發(fā)電機轉速等信息。如某風場狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)（condition monitoring system, CMS）數(shù)據(jù)片段文件名稱為：040#_齒輪箱_輸入軸垂直_12 800 Hz_加速度_20200701223123_700.03RPM，即040#機組的齒輪箱輸入軸垂直位置，采集的頻率為12 800 Hz，采集加速度信號，采集時間為2020年7月1日22時31分23秒，發(fā)電機轉速為700.03 r/min，數(shù)據(jù)時序如圖1所示。

圖1 原始信號時序圖Fig.1 Time series of the original signal

根據(jù)不同齒輪箱故障類型，選取特定采集位置的CMS數(shù)據(jù)。本文選取齒輪箱斷齒故障，篩選齒輪箱高速級水平及垂直位置測點數(shù)據(jù)作為本次分析的數(shù)據(jù)集。

2 特征工程

常用的數(shù)字信號處理方法包括時域分析、頻域分析、時頻域分析、功率譜密度分析、自相關分析及階次分析等。針對不同的問題及不同的數(shù)據(jù)采集方式，采用不同的分析方法。本文主要基于時域、頻域分析方法進行特征抽取。

2.1 時域特征提取

常用的時域特征參數(shù)包括峰值、均值、方差、歪度、峭度、方均根值、波形指標、脈沖指標、峭度指標、歪度指標和裕度指標等。對于一組信號xi=1, …,N，

其時域特征如表1所示。

表1 時域特征Tab. 1 Time domain features

有量綱的時域特征會隨著故障的嚴重程度而不同程度地變化，其中峭度對探測信號中含有脈沖的故障最敏感、有效。有量綱的時域特征也會因工作條件（如負荷、轉速、記錄儀器的靈敏度等）的改變而改變，實際上很難加以區(qū)分。通常希望特征對故障信號足夠敏感，而對正常信號的幅值和頻率的變化不敏感，且與設備的工況無關，為此引入了不受工況影響的無量綱時域特征。無量綱時域特征對故障的敏感性與穩(wěn)定性如表2所示。

表2 無量綱時域指標敏感性與穩(wěn)定性Tab. 2 Sensitivity and stability of dimensionless time domain index

2.2 頻域特征提取

由于風機工況不斷變化，每一個被采集到的數(shù)據(jù)片段所對應的轉速有所差異，而與故障相關的特征頻率一般與轉頻有關。故在頻域特征提取前，對基于快速傅里葉變換的幅值頻譜圖中的橫軸，由頻率統(tǒng)一變換為倍頻，具體步驟如下：

（1）倍頻對齊。將轉速轉換為轉頻，頻譜圖中頻率轉換至倍頻；通過線性插值，將頻譜圖轉換為倍頻-幅值的形式。

（2）區(qū)間劃分。對倍頻區(qū)間進行劃分，并保持一定的交疊，使得特征頻率能被充分檢測。部分倍頻區(qū)間的劃分如表3所示。

表3 部分倍頻區(qū)間劃分Tab. 3 Division of partial frequency doubling intervals

（3）區(qū)間提取。針對特定倍頻區(qū)間進行特征提取，提取方法包括頻域描述和頻域峰值。頻域描述是按照時域特征的統(tǒng)計方法，對每個倍頻區(qū)間進行特征提??；頻域峰值是在倍頻區(qū)間內，相對于臨近數(shù)值較高的點，提取若干峰值以及對應的倍頻。

2.3 特征選擇

所提取的特征可分為時域描述（time_desc）、頻域描述（freq_desc）和頻域峰值（freq_peak）3類。在特征構建中，不加辨別地使用各種統(tǒng)計方法和全部倍頻區(qū)域進行統(tǒng)計和提取，其特征必然存在一定冗余，或與故障目標無關的情況。因此，需要對生成的特征進行重要性排名，如圖2～圖4所示。

圖2 時域特征重要性排序圖Fig.2 Sort map of time domain feature importance

圖3 頻域描述特征重要性排序圖Fig.3 Sort map of frequency domain feature importance

圖4 頻域峰值特征重要性排序圖Fig.4 Sort map of peak characteristics importance of frequency domain

根據(jù)特征的重要性排名，將重要性指標值極?。ú怀^0.01）的特征刪除，在提高效率的同時，能夠使得模型更快捷地捕捉到對應特征。

3 樣本均衡

通過對樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，正常樣本數(shù)量往往遠大于故障樣本數(shù)量，這對于機器學習算法來說是不利的。只有在正負樣本數(shù)量大致相當且數(shù)據(jù)充足的情況下，機器學習模型才能發(fā)揮較大的價值。

通常采用樣本擴增方法（包括差值、加噪）以及對抗神經網(wǎng)絡生成故障樣本數(shù)據(jù)。但由于工業(yè)數(shù)據(jù)的特殊性，這些方法并不能豐富故障樣本數(shù)據(jù)的特性，反而使得模型因過擬合而泛化性能變差。為此，本文采用數(shù)據(jù)分割的方式實現(xiàn)樣本均衡，即在保證頻率分辨率的前提下，對單次采集的數(shù)據(jù)片段進行切分，并使切分后的數(shù)據(jù)片段在時間軸上保持連續(xù)性，切分后的數(shù)據(jù)片段均保持與切分前數(shù)據(jù)片段標簽一致。

4 模型訓練

利用已有的數(shù)據(jù)來確定函數(shù)的參數(shù)，參數(shù)確定后的函數(shù)就是訓練的結果。使用新的數(shù)據(jù)代入函數(shù)求值，即可實現(xiàn)模型結果輸出。確定函數(shù)參數(shù)的過程即是模型訓練的過程。

4.1 數(shù)據(jù)劃分

為避免模型過擬合，通常需要對訓練數(shù)據(jù)進行劃分，以檢驗模型訓練的效果。

為了盡量符合實際部署場景，可以按照風機、時間等維度作為劃分依據(jù)，避免算法在訓練中捕捉到的是風機或時間（季節(jié)）本身的特有規(guī)律。以風機A和B為維度，將風機A和風機B的數(shù)據(jù)分別作為訓練集和測試集數(shù)據(jù)，并進行交叉驗證。交叉驗證的數(shù)據(jù)劃分如表4所示。

表4 交叉驗證的數(shù)據(jù)劃分Tab. 4 Data partition of cross validation

4.2 標簽確定

在對模型進行訓練前，需對數(shù)據(jù)進行標注，建立模型從輸入到輸出的準確映射。

為捕獲故障前兆，將各個風機失效時間前1個月的數(shù)據(jù)標記為故障數(shù)據(jù)，失效（維修）之后1個月內的數(shù)據(jù)標記為正常數(shù)據(jù)，以期在故障有輕微征兆時模型能夠及時做出預測。

4.3 算法及參數(shù)選擇

由第 2節(jié)可知，在進行算法選擇之前，需確定特征值的處理方式和參數(shù)。本文采用的特征工程參數(shù)設置如表5所示。

表5 特征工程參數(shù)設置Tab. 5 Feature engineering parameter setting

模型采用的主要算法包括梯度提升決策樹（LGBM classifier, LGBM）、隨機森林（random forest classifier, RF）和邏輯回歸（logistic regression,LR）。各算法參數(shù)設置如表6所示。

表6 算法參數(shù)設定Tab. 6 Algorithm parameter setting

5 模型驗證

根據(jù)4.1節(jié)所述方式對訓練集進行數(shù)據(jù)劃分以及交叉驗證，以檢驗模型的效果。采集的訓練集總共有90個數(shù)據(jù)文件。數(shù)據(jù)集詳情如表7所示。其中，風機A有51個數(shù)據(jù)文件，風機B有39個數(shù)據(jù)文件。將風機設備故障日期前的數(shù)據(jù)片段作為故障數(shù)據(jù)，故障日期后的數(shù)據(jù)片段作為正常數(shù)據(jù)處理。

表7 數(shù)據(jù)集詳情表Tab. 7 Table of data sets

樣本數(shù)據(jù)擴增采用時長分割的方式，每個數(shù)據(jù)文件做2等分，頻帶寬度為10，頻帶步長為5，每個頻帶峰值最大數(shù)量為30，特征選擇“時域描述”“頻域描述”和“頻域峰值”。

各模型分別采用LGBM, RF, LR算法，其準確率比較如圖5所示。

圖5 各模型準確率均值Fig.5 Average accuracy of each model

根據(jù)模型效果，最終選擇隨機森林RF作為最佳模型，模型的準確率為95.8%。

6 結語

本文針對風電機組齒輪箱故障診斷，采用數(shù)字信號處理與機器學習相結合的方法，實現(xiàn)了故障自動診斷，減少了人工參與診斷的工作量，提高了故障診斷分析效率。相比傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理方法，本文創(chuàng)新點主要在于：

（1）為緩解數(shù)據(jù)樣本中轉速的差異性，對頻譜圖中的頻率軸進行倍頻轉換和對齊，同時也為后續(xù)的樣本擴增打下基礎。

（2）在無機理先驗情況下，對全頻段區(qū)間進行特征提取、評估和選擇，并給出關鍵頻段提示，兼顧了數(shù)據(jù)驅動和機理解釋性的要求，一定程度上減小了故障診斷對齒輪箱參數(shù)的依賴。

（3）為滿足機器學習對大量訓練樣本的需求，制定了時長分割和組合均值兩種樣本擴增的方案，并針對時域、頻域分別進行了區(qū)別化的設計。經過測試，模型的準確率可達95.8%，有效實現(xiàn)了齒輪箱的故障預測。

本文對頻域進行了等間隔劃分，并計算各個區(qū)段內的特征重要性，雖然避免了前期對齒輪箱參數(shù)的搜集工作，但是增加了建模的復雜度。后續(xù)可通過齒輪箱的特征頻率提取特定頻域段內的特征，降低模型的復雜度，增強模型的可解釋性。