任巍曦,張文煜,李 明,徐曉川,劉宏勇

(國網(wǎng)冀北張家口風(fēng)光儲輸新能源有限公司，河北 張家口 075000)

0 引言

風(fēng)電機(jī)關(guān)鍵零部件主要包含齒輪箱、齒輪、葉片、主軸、軸承等。瑞典皇家理工學(xué)院的可靠性評估管理中心對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱零部件故障進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，軸承故障率約占63%，故障造成停機(jī)時(shí)長約562 h。因此，對風(fēng)電機(jī)組軸承故障進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷，有助于預(yù)防風(fēng)電機(jī)組的軸承故障，提高其維修效率，降低運(yùn)維成本，目前軸承故障診斷的研究主要是借助信號分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的軸承故障診斷。由于深度學(xué)習(xí)具有較強(qiáng)的特征提取能力，廣泛應(yīng)用在故障診斷領(lǐng)域。He等利用軸承振動信號，建立了混合深度信號的深度學(xué)習(xí)模型，有效解決軸承故障診斷問題。沈長青等引入Nesterov動量法自適應(yīng)地優(yōu)化深度信念網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率，加快網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)軸承故障診斷。黃鑫等采用小波包變將軸承故障的振動信號自適應(yīng)分解，建立深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)，以提取軸承故障的時(shí)頻故障特征，該方法將特征提取與故障分類融合在一起，實(shí)現(xiàn)軸承故障的智能診斷。針對實(shí)際工況中軸承故障樣本少、類別失衡等問題，孟宗等提出了基于二次數(shù)據(jù)增強(qiáng)與深度卷積網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷方法，提升了樣本的利用率，顯著提高了軸承故障診斷效率與精度。與此同時(shí)，趙媛媛等給出一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，擴(kuò)大訓(xùn)練樣本的多樣化，以增強(qiáng)樣本來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提高了樣本稀缺情況下故障診斷的可靠性。針對風(fēng)電機(jī)組軸承故障的特點(diǎn)，王超等利用互信息方法分析與齒輪箱軸承溫度關(guān)聯(lián)度高的特征，建立長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行風(fēng)電機(jī)齒輪箱軸承溫度預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了對軸承故障實(shí)時(shí)預(yù)警。林濤等給出了改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以齒輪箱溫度參數(shù)作為輸入特征通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測軸承溫度，分析風(fēng)電機(jī)故障告警或報(bào)警閾值，實(shí)現(xiàn)齒輪箱故障的預(yù)警。劉志翔等利用傅里葉變換來增加滾動軸承振動信號顯著性序列，提高了軸承故障診斷準(zhǔn)確率，降低了診斷模型的訓(xùn)練時(shí)間。

隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)為復(fù)雜設(shè)備智能化管理提供了新的解決思路。數(shù)字孿生技術(shù)在能源互聯(lián)網(wǎng)、電力設(shè)備方面的研究已取得了一些初步成果。文中利用數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組的數(shù)字孿生系統(tǒng)，以風(fēng)電機(jī)組的孿生數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用希爾伯特黃變換(Hilbert-Huang transform,HHT)對風(fēng)電機(jī)組軸承故障樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)處理；建立基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷網(wǎng)絡(luò)模型，以風(fēng)電機(jī)組軸承故障歷史數(shù)據(jù)作為診斷網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)軸承故障模式、故障原因的智能診斷。

1 風(fēng)電機(jī)組的數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建

參考能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生系統(tǒng)框架與數(shù)字孿生五維模型框架，構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組的數(shù)字孿生系統(tǒng)框架如圖1所示，該系統(tǒng)架構(gòu)由物理層、數(shù)據(jù)層、模型層和服務(wù)層4層構(gòu)成。

圖1 風(fēng)電機(jī)組的數(shù)字孿生系統(tǒng)框架

1.1 物理層

物理層包括風(fēng)電機(jī)組設(shè)備、感知設(shè)備等物理實(shí)體設(shè)備，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)感知風(fēng)電機(jī)組物理設(shè)備的各種運(yùn)行參數(shù)與環(huán)境信息。通過部署各種傳感器采集與風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行的相關(guān)信息，采集數(shù)據(jù)主要包括機(jī)組參數(shù)、環(huán)境信息、電網(wǎng)信息、轉(zhuǎn)速信息、溫度信息、振動信息、設(shè)置參數(shù)、時(shí)間信息、變槳信息等。風(fēng)電機(jī)組各物理設(shè)備編碼標(biāo)識采用激光打標(biāo)機(jī)、金屬條形碼/二維碼、RFID等技術(shù)，建立設(shè)備標(biāo)識規(guī)則以滿足物理設(shè)備與數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)映射。

為了滿足海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理效率、降低云端數(shù)據(jù)冗余，數(shù)據(jù)采集終端采用具有邊緣處理能力的智能網(wǎng)關(guān)和控制器實(shí)現(xiàn)邊緣端的數(shù)據(jù)預(yù)處理。其中，邊緣端對原始采集數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、加工、預(yù)處理與存儲；云端接收、存儲邊緣端處理過的高質(zhì)量、低冗余的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等方式，結(jié)合機(jī)理模型與算法，為用戶提供風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測、異常預(yù)警、故障診斷、運(yùn)營維護(hù)等服務(wù)。

1.2 數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層包含數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)中心3部分。其中，數(shù)據(jù)傳輸涉及設(shè)備通訊協(xié)議、數(shù)據(jù)傳輸方式等，如智能網(wǎng)關(guān)/控制器采用Modbus協(xié)議與各類傳感器進(jìn)行通訊以實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)處理通過邊緣設(shè)備對原始采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、關(guān)聯(lián)分析、加工、清洗、異常數(shù)據(jù)處理等，然后將處理過的數(shù)據(jù)通過TCP/IP、UDP協(xié)議傳輸至云端服務(wù)器數(shù)據(jù)中心。云端通過部署解析程序?qū)⒔邮盏臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)范格式存儲數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)中心包含風(fēng)電機(jī)組物理層設(shè)備的孿生數(shù)據(jù)、機(jī)理模型、算法規(guī)則等，為服務(wù)層的業(yè)務(wù)需求提供數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)中心關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可選用MySQL、SQL Server、PostgreSQL等，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫可選用HBase、MongoDb、Redis等。

1.3 模型層

模型層包含風(fēng)電機(jī)組的三維孿生模型與機(jī)理模型。其中風(fēng)電機(jī)組的三維孿生模型是風(fēng)電機(jī)組物理實(shí)體的鏡像映射，具備零部件之間的裝配約束、仿真運(yùn)動等功能，它可以通過CAD建模軟件、Unity、Revit、3D快速掃描儀等手段創(chuàng)建，具備裝配約束、層級關(guān)系等信息，且經(jīng)過三維模型輕量化技術(shù)(WebGL、Threejs等)處理可以在Web應(yīng)用程序下瀏覽與顯示。機(jī)理模型包含風(fēng)電機(jī)組工作原理、HHT模型、CNN網(wǎng)絡(luò)、HHT-CNN軸承故障診斷模型等。模型層可以為服務(wù)層的三維可視化監(jiān)控、軸承故障診斷等提供模型支持。

1.4 服務(wù)層

服務(wù)層包含風(fēng)電機(jī)組管理、故障診斷、異常預(yù)警、管理決策等功能的Web應(yīng)用程序。主要采用Vue、Html5、CSS、JavaScript、WebGL、Unity、C#、MQTT等技術(shù)。以孿生數(shù)據(jù)為驅(qū)動，利用HHT-CNN網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組軸承故障實(shí)時(shí)診斷。

2 基于HHT的軸承振動信號增強(qiáng)

孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動的軸承故障診斷需要大量的樣本數(shù)據(jù)，而實(shí)際中軸承故障信號樣本較小，包含較強(qiáng)噪聲、故障信號微弱、故障特征難提取等問題。若將采集的軸承原始振動信號直接輸入診斷模型，則會影響故障診斷的準(zhǔn)確性。為了提高CNN故障診斷網(wǎng)絡(luò)模型輸入樣本數(shù)據(jù)的多樣性，需要對每個(gè)類別的訓(xùn)練樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，獲得額外的數(shù)據(jù)增強(qiáng)樣本。原始數(shù)據(jù)樣本和數(shù)據(jù)增強(qiáng)樣本均用來訓(xùn)練CCN網(wǎng)絡(luò)，從而提高CNN模型的故障診斷性能。

HHT由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition，EMD)與希爾伯特變換(Hilbert transform，HT)組成，是一種自適應(yīng)地處理非平穩(wěn)信號的時(shí)頻分析方法，能夠通過對信號特征時(shí)間尺度分析來獲取信號的時(shí)間-頻率關(guān)系?；贖HT的軸承振動信號增強(qiáng)處理流程如圖2所示。

圖2 基于HHT的軸承振動信號增強(qiáng)處理流程

假設(shè)以一定的采樣頻率對風(fēng)電機(jī)組軸承的振動信號進(jìn)行采樣，得到離散信號數(shù)據(jù)()(=1,2,3,…，，為采樣點(diǎn)總數(shù)量)，基于HHT的軸承振動信號增強(qiáng)處理的主要過程有7個(gè)步驟：

步驟1：確定()的所有局部極大值與極小值，利用三次樣條曲線分別將極大值、極小值擬合成極大值包絡(luò)線()和極小值包絡(luò)線()，利用式(1)構(gòu)造極值包絡(luò)線均值信號()。

(1)

步驟2：利用式(2)獲取零均值信號，即新信號()。

()=()-()

(2)

式中，信號()為()的IMF分量，根據(jù)IMF分量的判斷準(zhǔn)則可判定該信號是否為IMF分量，若否，則將()作為新的初始信號，重復(fù)步驟2次，直至1()滿足IMF條件，則將1()作為第一個(gè)IMF的分量()。

步驟3：計(jì)算殘余信號。()減去第一個(gè)IMF分量，可以得到殘余信號()。

()=()-()

(3)

步驟4：若將()信號作為原始信號，重復(fù)執(zhí)行步驟1～3，循環(huán)執(zhí)行次，直至殘余信號()為單調(diào)信號。原始信號()可以分解為個(gè)IMF分量和一個(gè)殘余信號，表示為：

(4)

步驟5：利用式(5)對IMF分量進(jìn)行Hilbert變換；利用式(6)構(gòu)造解析信號()。

(5)

(6)

步驟6：計(jì)算瞬時(shí)幅值信號()、相位函數(shù)()和瞬時(shí)頻率信號()。

(7)

(8)

(9)

式中，為軸承振動信號長度。

步驟7：計(jì)算Hilbert譜(,)和邊際譜()。

(10)

式中，(·)表示取實(shí)數(shù)部分，展開式(10)可獲得Hilbert譜：

(11)

通過對Hilbert譜進(jìn)行時(shí)間積分可得到邊際譜：

(12)

(,)可以描述振動信號在整個(gè)頻段上幅值隨時(shí)間與頻率變化規(guī)律，()則描述了振動信號在整個(gè)頻段內(nèi)幅值隨頻率的變化趨勢。

3 基于CNN的風(fēng)電機(jī)軸承故障診斷

3.1 CNN模型構(gòu)建

CNN能夠通過卷積池化提高對數(shù)據(jù)的特征提取能力。CNN層與層之間的神經(jīng)元采用局部連接、權(quán)值共享的方式，可以在很大程度上降低模型參數(shù)的規(guī)模，使模型計(jì)算及訓(xùn)練過程更加快速容易。CNN具有良好的容錯能力、并行處理和自學(xué)能力，允許樣本存在缺損、畸變。由于風(fēng)電機(jī)組的軸承振動信號是一維數(shù)據(jù)，所以選用一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)電機(jī)軸承故障振動樣本的訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)軸承的故障診斷。

311 卷積層

包含卷積核，通過卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算得到多個(gè)卷積特征圖，對原始輸入數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取，從而得到更加抽象的特征。層與層之間局部連接，權(quán)值共享，可以對關(guān)鍵信息進(jìn)行篩選保留，從而降低數(shù)據(jù)規(guī)模，減小運(yùn)算量。卷積運(yùn)算可以表示為：

(13)

312 池化層

對卷積獲取的局部特征進(jìn)行降采樣，不受反向傳播修改。通過池化層的特征壓縮，可以對特征矩陣進(jìn)行降維，能夠很大程度上減少模型訓(xùn)練的參數(shù)從而獲得主要特征，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)并在一定程度上改善模型訓(xùn)練的效率。常用的池化操作包含最大池化、平均池化、隨即池化、重疊池化等。其中，最大池化操作是將池化層中感知區(qū)域的最大值作為該池化層輸出，公式表示為：

(,)=max(-1)+1≤≤((,))

(14)

式中：(,)為第層中第個(gè)特征圖的第個(gè)激活值。

3.2 基于CNN的風(fēng)電機(jī)軸承故障診斷過程

風(fēng)電機(jī)軸承振動信號經(jīng)過HHT預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)增強(qiáng)。結(jié)合CNN較強(qiáng)的特征提取、學(xué)習(xí)能力可以實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練樣本的特征自動提取與診斷?；贑NN風(fēng)電機(jī)軸承的故障診斷過程如圖3所示，該過程主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、樣本測試3階段組成。

圖3 基于CNN的風(fēng)電機(jī)軸承故障診斷過程

3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理階段

首先將振動信號歸一化處理，然后按照2∶1的比例選取訓(xùn)練樣本和測試樣本，根據(jù)第2節(jié)基于HHT對軸承振動信號數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以增強(qiáng)振動信號特征，減少噪音干擾。

3.2.2 模型構(gòu)建與訓(xùn)練階段

首先構(gòu)建CNN的卷積與池化，參數(shù)初始化設(shè)置；然后通過訓(xùn)練樣本訓(xùn)練CNN網(wǎng)絡(luò)，直至迭代收斂結(jié)束，完成CNN模型的訓(xùn)練。

3.2.3 樣本測試階段

將選取的軸承故障樣本輸入至訓(xùn)練好的CNN模型，模型輸出故障預(yù)測結(jié)果，并將預(yù)測結(jié)果與樣本實(shí)際結(jié)果進(jìn)行對比，并分析CNN網(wǎng)絡(luò)軸承故障診斷準(zhǔn)確率。此外，在數(shù)字孿生系統(tǒng)下，對實(shí)時(shí)采集的風(fēng)電機(jī)設(shè)備軸承振動數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷分析，實(shí)現(xiàn)軸承故障的實(shí)時(shí)診斷。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

利用Case Western Reserve University軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證所提方法的有效性與可行性，實(shí)驗(yàn)對象為風(fēng)機(jī)齒輪箱高速滾動軸承，型號為SKF6025-2RS。分別以驅(qū)動端軸承的正常、滾體故障、內(nèi)圈故障和外圈故障下的振動數(shù)據(jù)為樣本。故障樣本信息如表1所示，樣本數(shù)量為1 000，采樣頻率為12 kHz，軸承轉(zhuǎn)速為1 796 r/min，其中每個(gè)樣本的采點(diǎn)數(shù)為6 000。圖4給出了軸承4種故障類型的振動信號時(shí)域圖，其中，頻譜為HHT處理后的時(shí)域。由圖4～圖7可知，經(jīng)過HHT增強(qiáng)處理后，軸承振動信號特征明顯，降低了噪音干擾，增強(qiáng)了樣本特性。

表1 故障樣本信息

圖4 正常情況時(shí)軸承振動信號時(shí)域圖

圖5 內(nèi)圈故障時(shí)軸承振動信號時(shí)域圖

圖6 滾體故障時(shí)軸承振動信號時(shí)域圖

圖7 外圈故障(損傷點(diǎn)中心位置在6:00方向)時(shí)軸承振動信號時(shí)域圖

4.2 結(jié)果驗(yàn)證

構(gòu)建的軸承故障診斷CNN網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)如表2所示，該CNN網(wǎng)絡(luò)由2個(gè)卷積層與2個(gè)池化層構(gòu)成。分別利用HHT處理前后的樣本對CNN網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、測試，對軸承故障診斷結(jié)果進(jìn)行分析、對比，通過多次實(shí)驗(yàn)對比，可以得到兩種樣本故障診斷準(zhǔn)確率情況如圖8所示。由圖可知，HHT增強(qiáng)樣本后軸承故障診斷準(zhǔn)確率普遍要高于原始樣本。

表2 CNN模型結(jié)構(gòu)參數(shù)

圖8 原始樣本與HHT增強(qiáng)樣本的診斷準(zhǔn)確率對比

為了更加清晰、方便地觀察故障類別不平衡情況下軸承故障診斷效果，實(shí)驗(yàn)利用單獨(dú)的測試集進(jìn)行驗(yàn)證。測試集中4大類樣本個(gè)數(shù)各為150，共計(jì)樣本600個(gè)，單個(gè)樣本包含6 000個(gè)采樣點(diǎn)。通過測試樣本故障診斷結(jié)果與真實(shí)標(biāo)記，對比不同軸承故障樣本的故障診斷準(zhǔn)確率如表3所示。此外，為了進(jìn)一步驗(yàn)證所提方法的有效性與優(yōu)越性，與文獻(xiàn)[6]中方法進(jìn)行了對比，不同測試數(shù)據(jù)集的故障診斷準(zhǔn)確率對比如圖9所示，由圖可知，文中方法的軸承故障診斷準(zhǔn)確率整體高于文獻(xiàn)[6]，診斷準(zhǔn)確率相對穩(wěn)定。

表3 不同軸承故障樣本的故障診斷準(zhǔn)確率

圖9 軸承故障診斷準(zhǔn)確率對比

該風(fēng)電機(jī)組數(shù)字孿生系統(tǒng)已在冀北某風(fēng)電場風(fēng)電機(jī)組運(yùn)維管理中得到應(yīng)用，孿生數(shù)據(jù)中存在真實(shí)的風(fēng)電機(jī)組軸承故障數(shù)據(jù)，通過對軸承故障信息進(jìn)行處理獲取風(fēng)電機(jī)組軸承故障數(shù)據(jù)集。選取22、23號風(fēng)電機(jī)組軸承的故障數(shù)據(jù)集作為測試對象，進(jìn)一步驗(yàn)證基于HHT-CNN的軸承故障診斷模型。由于時(shí)間跨度限制，風(fēng)電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行中存在的軸承故障數(shù)據(jù)較少，分別選取內(nèi)圈故障、滾體故障、外圈故障數(shù)量各23、19和15，該軸承的振動信號時(shí)域圖如圖10～圖13所示。

圖10 正常情況時(shí)實(shí)驗(yàn)22、23號風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號時(shí)域圖

圖11 內(nèi)圈故障時(shí)實(shí)驗(yàn)22、23號風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號時(shí)域圖

圖12 滾體故障時(shí)實(shí)驗(yàn)22、23號風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號時(shí)域圖

圖13 外圈故障(損傷點(diǎn)中心位置在6:00方向)時(shí)實(shí)驗(yàn)22、23號風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號時(shí)域圖

利用HHT-CNN故障診斷模型進(jìn)行故障診斷，診斷結(jié)果如表4所示。該數(shù)據(jù)集測試獲得風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷準(zhǔn)確率與Case Western Reserve University軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集測試結(jié)果基本趨勢一致，內(nèi)圈故障診斷率較高，可達(dá)95.65%，滾體故障診斷率較低達(dá)87.5%，且滾體發(fā)生故障頻率較低。

表4 風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷結(jié)果

由上述實(shí)驗(yàn)可知，通過對軸承振動信號HHT處理，可以實(shí)現(xiàn)樣本的數(shù)據(jù)增強(qiáng)，增強(qiáng)了每種樣本特征的差異性，提高了CNN網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練、學(xué)習(xí)效果，一定程度上提升了風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷的準(zhǔn)確率。

風(fēng)電機(jī)組數(shù)字孿生系統(tǒng)不僅可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組的三維可視化監(jiān)控，還為風(fēng)電機(jī)軸承故障診斷提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)來源，結(jié)合HHT-CNN軸承故障診斷方法實(shí)現(xiàn)軸承故障的實(shí)時(shí)診斷與預(yù)測，幫助運(yùn)維人員快速進(jìn)行軸承故障診斷、定位。圖14為風(fēng)電機(jī)組數(shù)字孿生原型系統(tǒng)主界面，該系統(tǒng)在風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷方面取得了較好效果。

圖14 風(fēng)電機(jī)組數(shù)字孿生原型系統(tǒng)主界面

5 結(jié)束語

為了有效提高風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷效率與準(zhǔn)確率，提出了基于數(shù)字孿生的風(fēng)電機(jī)組軸承故障診斷方法，構(gòu)建了風(fēng)電機(jī)組數(shù)字孿生系統(tǒng)，為風(fēng)電機(jī)組軸承故障實(shí)時(shí)診斷提供了平臺與數(shù)據(jù)來源?；贖HT的軸承振動信號數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理方法，解決了風(fēng)電軸承故障樣本的稀疏與噪聲問題，增加了樣本的多樣性與特征。在此基礎(chǔ)上，基于CNN的軸承故障診斷模型，以HHT增強(qiáng)處理的振動信號作為模型訓(xùn)練樣本，提高了診斷模型的準(zhǔn)確率與穩(wěn)定性。與直接輸入軸承原始信號樣本對比，基于HHT-CNN的軸承故障診斷準(zhǔn)確率提高了約2.5%。數(shù)字孿生環(huán)境下能夠?qū)崟r(shí)獲取風(fēng)電機(jī)組軸承運(yùn)行的孿生數(shù)據(jù)，結(jié)合風(fēng)電機(jī)組的三維可視化可以更加直觀、精準(zhǔn)、高效地實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組軸承的運(yùn)行監(jiān)測與故障診斷。后續(xù)工作將圍繞風(fēng)電機(jī)組軸承剩余壽命預(yù)測等方面展開進(jìn)一步的研究。