劉展，包琰洋，李大字*

（1.北京能高普康測(cè)控技術(shù)有限公司，北京市 豐臺(tái)區(qū) 100070；2.北京化工大學(xué)自動(dòng)化研究所，北京市 朝陽區(qū) 100029）

0 引言

近年來，為應(yīng)對(duì)氣候變化與能源危機(jī)，清潔能源在全球能源組成中的比重不斷加大[1]。風(fēng)電作為一種重要的清潔能源，具有獲取難度低、技術(shù)成熟等優(yōu)點(diǎn)，得到了廣泛重視與大力發(fā)展。據(jù)預(yù)計(jì)，到2030年，風(fēng)力發(fā)電量將占全球總發(fā)電量的22%。在我國提出了“雙碳”目標(biāo)后，風(fēng)電在國家能源戰(zhàn)略發(fā)展中將具有越來越重要的地位[2-3]。

隨著風(fēng)力發(fā)電在我國的大規(guī)模發(fā)展，風(fēng)電機(jī)組的數(shù)量快速增長(zhǎng)[4]，風(fēng)電機(jī)組故障率高的問題應(yīng)引起重視。因此，如何快速而準(zhǔn)確地進(jìn)行故障診斷，特別是對(duì)難以排查的機(jī)械故障[5-8]進(jìn)行診斷，以降低風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行的維護(hù)成本[9]，成為風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域面臨的問題之一。

由于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行所處的環(huán)境與其主要機(jī)械結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)中包含了大量的運(yùn)行狀態(tài)信息，這些信息可用來分析并判斷風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)與故障[10]。目前，風(fēng)電機(jī)組的故障診斷[11]主要依賴于對(duì)風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)的特征分析。

當(dāng)前用于風(fēng)機(jī)故障診斷的信號(hào)分析方法主要有時(shí)域分析、頻域分析與時(shí)頻域分析，其中時(shí)域分析[12]是最常用的方法。因?yàn)轱L(fēng)機(jī)狀態(tài)的改變所帶來的振動(dòng)信號(hào)的變化在時(shí)域中有明顯的體現(xiàn)，方便對(duì)其進(jìn)行特征的提取與分析。目前在故障診斷領(lǐng)域主要應(yīng)用的時(shí)域分析方法有時(shí)域波形分析法、概率密度分析法、相關(guān)分析法、濾波處理法以及與人工智能相結(jié)合的方法[13]等。

國內(nèi)外目前對(duì)基于時(shí)域分析的故障診斷方法已有一定的研究。文獻(xiàn)[14]為適應(yīng)原始數(shù)據(jù)中不同尺度的噪聲強(qiáng)度，提出了一種基于Morlet 小波變換的噪聲控制二階增強(qiáng)隨機(jī)共振方法，對(duì)風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行故障提取。針對(duì)時(shí)域上的重噪聲引起經(jīng)驗(yàn)小波變換中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，文獻(xiàn)[15]首先用原始數(shù)據(jù)來驅(qū)動(dòng)閾值小波空間鄰近系數(shù)法，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)小波分解，可以自適應(yīng)性地將信號(hào)分解成單組分來提取原有的調(diào)制信息。

隨著人工智能技術(shù)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的發(fā)展[16]，其具有越來越強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)、提取與分析能力，在故障診斷問題上有著良好的應(yīng)用前景。文獻(xiàn)[17]提出了一種在時(shí)域分析中應(yīng)用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的風(fēng)機(jī)故障診斷方法，將原始時(shí)域數(shù)據(jù)通過融合得到由峰值指數(shù)、脈沖指數(shù)等組成的故障特征時(shí)域集，并結(jié)合云蝙蝠算法和核極限學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)成CBAKELM 模型實(shí)現(xiàn)故障診斷。文獻(xiàn)[18]針對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)故障診斷，提出了一種結(jié)合小波包變換濾波器和交叉驗(yàn)證粒子群優(yōu)化核極端學(xué)習(xí)機(jī)的診斷方法。

針對(duì)風(fēng)電機(jī)組的故障診斷問題，本文基于時(shí)域分析方法，通過對(duì)原始風(fēng)機(jī)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行多種信號(hào)預(yù)處理，并采用寬卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(wide deep convolutional neural network，WDCNN)進(jìn)行信號(hào)特征提取。此方法受風(fēng)機(jī)的機(jī)械轉(zhuǎn)速差異等因素影響較小，在真實(shí)診斷場(chǎng)景中具有很好的泛化性與實(shí)用性。

1 寬卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

寬卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network，CNN)的一種[19]，其最顯著的特點(diǎn)在于首層卷積層所使用的卷積核為寬卷積核。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核的大小決定了感受野的大小，即所提取信息的全局性。寬卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所使用的寬卷積核在基于時(shí)域分析的故障診斷問題中可有效捕獲周期性或波動(dòng)性故障信號(hào)，避免了普通的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所使用的窄卷積核容易出現(xiàn)的無法將此類故障信號(hào)完全納入感受野的問題。在使用寬卷積的首層卷積層將故障信息完全截取之后，再經(jīng)過多層使用窄卷積核的卷積層對(duì)信息進(jìn)行深層語義剖析，進(jìn)一步提取其特征。

WDCNN 共有4 層組成，其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 WDCNN結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Diagram of WDCNN structure

第1 層為卷積層，該層用于提取輸入信息的特征，而其中的卷積核可看作濾波器，其提取特征的全局性與其感受野有關(guān)，也即與卷積核的大小有關(guān)。一般來說，經(jīng)過的卷積層越多，提取的特征越深層。卷積后將輸出進(jìn)一步通過一個(gè)激活函數(shù)即非線性映射，以滿足網(wǎng)絡(luò)非線性的要求。卷積層的輸出表示為

式中：σ為激活函數(shù)；xi為輸入信號(hào)；wi為卷積核；bi為偏差。

第2層為池化層，該層一般位于卷積層之后，對(duì)卷積層的輸出降維。一方面使經(jīng)過卷積層得到的特征圖進(jìn)一步變小，降低計(jì)算復(fù)雜度；另一方面對(duì)特征進(jìn)一步壓縮，提取主要特征，去除冗余信息，加快網(wǎng)絡(luò)收斂，防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。

第3 層為全連接層，該層的作用是將網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所得到的分布式特征進(jìn)行連接，將其映射到樣本標(biāo)記空間，用于接下來的分類任務(wù)。

第4層為歸一化層，該層中使用的Softmax函數(shù)可將網(wǎng)絡(luò)全連接層的輸出結(jié)果歸一化為故障的概率分布，該層的輸出結(jié)果可直接用于故障診斷。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用損失函數(shù)來表示真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間的差距，并在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行反向傳播，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練后預(yù)測(cè)值盡可能接近真實(shí)值，從而提高預(yù)測(cè)精度，在故障診斷問題中也即提高診斷結(jié)果的可靠性。

本文提出的方法中所用的WDCNN 共有5 層卷積層，其中第1層卷積核的尺寸為16×16，其余4層卷積核的尺寸為3×3，所使用的非線性激活函數(shù)為Relu函數(shù)。

2 基于WDCNN的故障診斷方法框架

2.1 基于信號(hào)頻率的重采樣方法

對(duì)采集得到的風(fēng)機(jī)原始振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，由于原始數(shù)據(jù)中包含了多臺(tái)風(fēng)機(jī)的數(shù)據(jù)，不同風(fēng)機(jī)的機(jī)械轉(zhuǎn)速等都有所差別，常常導(dǎo)致通過信號(hào)分析所得到的不是故障狀態(tài)的特征，而是有關(guān)特征轉(zhuǎn)速、頻率等的差異所導(dǎo)致的特征，背離了故障診斷的要求。

為了減小轉(zhuǎn)速差異對(duì)特征提取的影響，本文在數(shù)據(jù)預(yù)處理中采用了基于信號(hào)頻率與機(jī)械轉(zhuǎn)速的重采樣方法。信號(hào)重采樣間隔表示為

式中：fs為原始數(shù)據(jù)采樣頻率；ft為重采樣頻率；n為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的轉(zhuǎn)速；q為重采樣倍數(shù)常量。

重采樣倍數(shù)常量q決定了最后的重采樣頻率，需要通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)試，最后選取合適的q值。實(shí)驗(yàn)所用的q值依照振動(dòng)信號(hào)來源的不同而有所不同。以某風(fēng)力發(fā)電機(jī)組高速軸斷齒時(shí)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)為例，其高速軸轉(zhuǎn)速約1 700 r/min，采用16 384 Hz的原始采樣頻率，經(jīng)過調(diào)試發(fā)現(xiàn)q=144，即采樣間隔為4，實(shí)際重采樣頻率在4 096 Hz時(shí)所得到的故障檢測(cè)結(jié)果最好。重采樣過程如圖2 所示，圖中L表示所截取數(shù)據(jù)中采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)。

圖2 某機(jī)組高速軸斷齒振動(dòng)信號(hào)重采樣示意圖Fig.2 Diagram of resampling vibration signal of highspeed shaft tooth breakage in a certain unit

該重采樣方法一方面減少了數(shù)據(jù)中關(guān)于轉(zhuǎn)速等因素的冗余信息，增大了數(shù)據(jù)中關(guān)于故障狀態(tài)特征的信息密度，有利于后續(xù)的特征提取與網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；另一方面增大了數(shù)據(jù)量，起到了對(duì)訓(xùn)練集與測(cè)試集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)的效果。

2.2 小波閾值去噪

原始風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)除了受到轉(zhuǎn)速、頻率的影響，還混合了環(huán)境中的自然噪聲，僅僅依靠重采樣無法消除噪聲的影響。WDCNN的輸入為時(shí)域上的信號(hào)數(shù)據(jù)，需要避免對(duì)噪聲的特征進(jìn)行無效提取，消除噪聲是保證其有效性的重要步驟。

由于風(fēng)機(jī)振動(dòng)信號(hào)本身具有時(shí)變性，因此本文在信號(hào)重采樣之后采用了小波閾值去噪的方法，以得到特征性更強(qiáng)的信號(hào)，其原理如下。

將包含噪聲的原始數(shù)據(jù)在各尺度上與式(3)所示的小波基函數(shù)進(jìn)行小波正交變換：

保留在大尺度(低分辨率)下的所有分解值，即保留信號(hào)主體的時(shí)頻域特征；對(duì)小尺度(高分辨率)下的分解值設(shè)定一個(gè)閾值，保留小波系數(shù)高于該閾值的分解值，舍棄小波系數(shù)低于該閾值的分解值，即去除幅值相較于原始信號(hào)較小的突變?cè)肼曅盘?hào)。最后對(duì)處理過后的信號(hào)進(jìn)行逆小波變換，重構(gòu)出去除噪聲后的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。

圖3 為某風(fēng)機(jī)機(jī)組高速軸斷齒時(shí)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)在降噪前后的對(duì)比圖。從圖3 可看出，小波閾值降噪消除了偽分量，明顯地將其中一些由噪聲引起的較高峰值數(shù)據(jù)進(jìn)行了削弱，避免之后提取到錯(cuò)誤的故障特征。

圖3 小波閾值降噪前后對(duì)比圖Fig.3 Comparison before and after wavelet threshold denoising

2.3 主成分分析降維

現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)機(jī)機(jī)組的一個(gè)部件上往往會(huì)包含多個(gè)傳感器測(cè)點(diǎn)，因此得到的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)包含了多個(gè)通道的數(shù)據(jù)。這些不同通道數(shù)據(jù)彼此具有強(qiáng)相關(guān)性而又包含了不同的特征。目前在工程領(lǐng)域會(huì)憑借人工經(jīng)驗(yàn)選擇某個(gè)或某幾個(gè)通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行使用，這種依賴先驗(yàn)知識(shí)的做法會(huì)降低方法的泛化性與可遷移性，同時(shí)也具有不可靠性。而將所有通道數(shù)據(jù)都參與網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的做法一方面引入了不必要的特征，另一方面計(jì)算量過大，拖慢訓(xùn)練時(shí)間。

本文采用了主成分分析法(principal component analysis，PCA)對(duì)預(yù)處理后的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，降低數(shù)據(jù)通道數(shù)，提取合適的特征數(shù)據(jù)。PCA 的原理為利用降維的方法，通過正交線性組合方式，最大化保留樣本間方差，把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)。圖4為具有5個(gè)測(cè)點(diǎn)的某風(fēng)機(jī)機(jī)組數(shù)據(jù)PCA 降維前后的頻域圖。圖4 顯示PCA 將原本的5 個(gè)數(shù)據(jù)通道降維成3 個(gè)數(shù)據(jù)通道，在大大減少參加訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量的同時(shí)自動(dòng)提取并保留了原本5 個(gè)數(shù)據(jù)通道的主要頻域特征。本文實(shí)驗(yàn)中所采用的降維通道數(shù)以主元貢獻(xiàn)度之和大于85%為標(biāo)準(zhǔn)來選取，并非一個(gè)固定的數(shù)。

圖4 某機(jī)組高速軸振動(dòng)信號(hào)PCA降維前后頻域圖Fig.4 Frequency domain diagram of high-speed shaft vibration signal of a certain unit before and after PCA dimensionality reduction

2.4 特征參數(shù)選擇

風(fēng)機(jī)機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)不僅具有鮮明的時(shí)域特征，而且在頻域上故障信號(hào)與正常信號(hào)也會(huì)有所區(qū)別。圖5 為某風(fēng)電機(jī)組高速軸在正常與故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)在頻域上的對(duì)比。

圖5 某風(fēng)機(jī)機(jī)組高速軸振動(dòng)信號(hào)頻域數(shù)據(jù)Fig.5 Frequency domain data of high-speed shaft vibration signal for a certain unit

本文所提出的方法不僅選取了時(shí)域上常用的15 個(gè)特征參數(shù)(如平均值、方差、峰峰值、峭度等)，還選取了頻域上的5個(gè)特征參數(shù)(如基頻等)，以全面描述振動(dòng)信號(hào)的特征。

2.5 用于風(fēng)機(jī)故障診斷的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

本文所提出的方法利用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過自身的訓(xùn)練能自適應(yīng)地從信號(hào)中提取有關(guān)故障特征的優(yōu)點(diǎn)，減少了采樣頻率、轉(zhuǎn)速等因素對(duì)特征提取的影響，降低了信號(hào)預(yù)處理的復(fù)雜度與參數(shù)的敏感性，且網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量較少，實(shí)現(xiàn)了故障診斷的自動(dòng)化與泛用化。

基于寬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法結(jié)構(gòu)如圖6所示，其主要步驟如下：

圖6 基于WDCNN方法結(jié)構(gòu)圖Fig.6 Structure diagram based on WDCNN method

1）利用風(fēng)機(jī)上的傳感器采集振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。

2）將采集得到的原始振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)按照設(shè)置的步長(zhǎng)間隔進(jìn)行重采樣處理，即對(duì)隨后的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中作為訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；并進(jìn)行小波閾值去噪。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA降維。

3）對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)按照設(shè)置的切片數(shù)目與長(zhǎng)度進(jìn)行切片，作為接下來WDCNN 的輸入，并提取時(shí)頻域特征作為標(biāo)簽。

4）按照初始化的參數(shù)，先后經(jīng)過一層寬卷積核的卷積層與多層窄卷積核的卷積層，每次通過卷積層后都通過一個(gè)池化層進(jìn)行壓縮，以此對(duì)數(shù)據(jù)的深度特征信息進(jìn)行提取。

5）經(jīng)過全連接層與歸一化層將網(wǎng)絡(luò)輸出轉(zhuǎn)化為故障的概率分布。

6）按照根據(jù)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值之間的差距所設(shè)計(jì)的損失函數(shù)進(jìn)行反向傳播，更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。網(wǎng)絡(luò)收斂同時(shí)在驗(yàn)證集上達(dá)到預(yù)計(jì)的準(zhǔn)確率后，保存訓(xùn)練所得到的模型。

7）將在線數(shù)據(jù)經(jīng)過重采樣與切片后輸入到訓(xùn)練好的WDCNN 中，對(duì)數(shù)據(jù)的深度特征信息進(jìn)行提取。

8）在經(jīng)過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之后，經(jīng)過全連接層與歸一化層輸出故障的概率分布即對(duì)故障的分類結(jié)果，完成在線故障診斷。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 發(fā)電機(jī)故障診斷實(shí)驗(yàn)

風(fēng)力發(fā)電機(jī)是風(fēng)電機(jī)組中最重要的部件，但也常出現(xiàn)機(jī)械故障。本節(jié)通過分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)的數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷實(shí)驗(yàn)，所采用的數(shù)據(jù)為實(shí)際采集的某風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為2 組，分別是發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)與發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)。其中，發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)包含發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端正常與發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端磨損2種狀態(tài)，某個(gè)通道2種狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)分別如圖7(a)、(b)所示。發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)包含發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端正常與發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端磨損2 種狀態(tài)，某個(gè)通道2種狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)分別如圖8(a)、(b)所示。分別從編號(hào)為39的風(fēng)機(jī)機(jī)組的發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)與非驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)中取出20組具有相同轉(zhuǎn)速的數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，每組包含6 個(gè)數(shù)據(jù)通道，每個(gè)通道有65 536 個(gè)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，故障數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)各占一半，其中70%的數(shù)據(jù)用作訓(xùn)練集，剩余30%的數(shù)據(jù)用作預(yù)測(cè)集。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后分別用其他機(jī)組的50組具有相同轉(zhuǎn)速的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 相同轉(zhuǎn)速下風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)故障診斷結(jié)果Tab.1 Fault diagnosis results of wind turbine generator at the same speed

圖7 發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端原始數(shù)據(jù)Fig.7 Raw data of drive end of generator

圖8 發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端原始數(shù)據(jù)Fig.8 Raw data of non drive end of generator

從表1 可以看到，當(dāng)機(jī)械轉(zhuǎn)速相同時(shí)，用較少數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)有相當(dāng)高的診斷準(zhǔn)確率，其中風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端的故障分類準(zhǔn)確率達(dá)到100%，發(fā)電機(jī)非驅(qū)動(dòng)端的故障分類準(zhǔn)確率達(dá)到98%。

為檢驗(yàn)轉(zhuǎn)速因素對(duì)本文提出方法的影響，分別從編號(hào)為46的風(fēng)機(jī)機(jī)組的發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)與非驅(qū)動(dòng)端數(shù)據(jù)中取出30組包含不同轉(zhuǎn)速的數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，每組包含6 個(gè)數(shù)據(jù)通道，每個(gè)通道有65 536 個(gè)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，故障數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)各占一半，其中70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)集。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后分別用其他機(jī)組的50組包含不同轉(zhuǎn)速的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 不同轉(zhuǎn)速下風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)故障診斷結(jié)果Tab.2 Fault diagnosis results of fan generators at different rotational speeds

從表2中可以看出，轉(zhuǎn)速的差異對(duì)網(wǎng)絡(luò)的特征提取與診斷能力影響較小，風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)驅(qū)動(dòng)端與非驅(qū)動(dòng)端的故障分類準(zhǔn)確率分別達(dá)到了98%與96%。

3.2 齒輪箱故障診斷實(shí)驗(yàn)

齒輪箱是風(fēng)電機(jī)組中另一個(gè)較為重要的部件，該部件信號(hào)受齒輪數(shù)差異的影響較大，信號(hào)中干擾特征較多。本節(jié)通過分析齒輪箱的數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷實(shí)驗(yàn)。

所采用的數(shù)據(jù)為實(shí)際采集的某風(fēng)電機(jī)組數(shù)據(jù)，共包含齒輪箱正常與齒輪箱斷齒2 種狀態(tài)，其中某個(gè)通道2種狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)如圖9所示。

圖9 齒輪箱驅(qū)動(dòng)端原始數(shù)據(jù)Fig.9 Raw data of drive end of gearbox

實(shí)驗(yàn)中共從編號(hào)為4 的風(fēng)機(jī)機(jī)組中取出20 組數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，每組包含6 個(gè)數(shù)據(jù)通道，每個(gè)通道有131 072個(gè)振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)，故障數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)各占一半，其中70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)集。用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)編號(hào)為30的風(fēng)機(jī)機(jī)組的50組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，分類準(zhǔn)確率為98%，說明對(duì)于信號(hào)差異較大的齒輪箱數(shù)據(jù)，本文提出的方法仍有較好的診斷效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法對(duì)轉(zhuǎn)速差異等因素具有良好的抗干擾能力，對(duì)狀態(tài)特征具有優(yōu)秀的特征提取能力。

3.3 消融實(shí)驗(yàn)

針對(duì)本文所采用的預(yù)處理方法進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，設(shè)置了4組實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證所采用方法的有效性。4 組實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)均為某風(fēng)機(jī)機(jī)組驅(qū)動(dòng)端振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。

第1 組實(shí)驗(yàn)設(shè)置為進(jìn)行重采樣，未進(jìn)行小波閾值降噪。第2組實(shí)驗(yàn)設(shè)置為進(jìn)行小波閾值降噪，未進(jìn)行重采樣。第3 組實(shí)驗(yàn)設(shè)置為進(jìn)行重采樣與小波閾值降噪。前3 組實(shí)驗(yàn)均未進(jìn)行PCA 降維，均按人工經(jīng)驗(yàn)選取數(shù)據(jù)通道。第4 組實(shí)驗(yàn)設(shè)置為同時(shí)進(jìn)行了重采樣、小波閾值降噪與PCA降維。

表3 為消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出，未進(jìn)行重采樣或小波閾值降噪的網(wǎng)絡(luò)性能均會(huì)有所下降，證明了本文所采用預(yù)處理方法的有效性。另外，采用PCA降維后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本能接近人工經(jīng)驗(yàn)選擇的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果，考慮到該方法具有更好的靈活性與泛化性，綜合評(píng)估下與PCA結(jié)合的方法具有一定的可行性。

表3 消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Results of ablation experiment

4 結(jié)論

針對(duì)風(fēng)電機(jī)組的故障診斷問題，基于時(shí)域分析給出了一種使用WDCNN 來進(jìn)行特征提取并完成自動(dòng)診斷的方法。此方法在風(fēng)機(jī)軸承轉(zhuǎn)速不同的情況下，采用重采樣處理數(shù)據(jù)，并使用小波閾值降噪的方法去除偽分量。另外，針對(duì)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)所含通道數(shù)較多的情況，結(jié)合PCA 進(jìn)行降維，選取合適的數(shù)據(jù)通道。最后，訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可有效提取出風(fēng)電振動(dòng)信號(hào)所包含的故障特征。在風(fēng)電場(chǎng)中的風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)表明，此方法通過較少的風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)即可訓(xùn)練出具有較強(qiáng)特征提取與故障診斷能力的網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)不受風(fēng)機(jī)軸承轉(zhuǎn)速改變的影響。所提出的方法在保證較高診斷準(zhǔn)確率的同時(shí)具有數(shù)據(jù)需求量少、訓(xùn)練時(shí)間短與限制條件少等優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際工程中有著較大的應(yīng)用價(jià)值。