霍忠堂,高建松,張丁丁

(邯鄲學院 機電學院,河北 邯鄲 056000)

0 引 言

傳感器技術的發(fā)展,使得狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷在維護機械安全、穩(wěn)定方面起到了日益重要的作用[1]。

作為風力發(fā)電機的關鍵零部件,滾動軸承的運行狀態(tài)會影響機組的運行穩(wěn)定[2]。由于風力發(fā)電機運行工況復雜多變,導致發(fā)電機軸承承受交變載荷時會不可避免地發(fā)生點蝕、磨損、電腐蝕等故障。同時,軸承的更換成本也較高[3-4]。因此,對發(fā)電機軸承進行有效故障診斷,及時發(fā)現(xiàn)故障并進行維修,對于保證機組正常穩(wěn)定運行,延長軸承使用壽命等方面具有重要意義[5]。

振動信號易采集,且包含較多有用的特征信息,因此軸承故障診斷通?；谡駝有盘朳6]。傳統(tǒng)的故障診斷方法有傅里葉變換[7]、變分模態(tài)分解[8]、包絡譜[9]等。韓朋朋等人[10]提出了遺傳算法優(yōu)化變分模態(tài)分解(variational mode decomposition, VMD)與增強包絡譜的軸承故障診斷方法,利用遺傳算法對VMD進行了參數(shù)尋優(yōu),獲取了最優(yōu)模態(tài)分量和懲罰因子,達到了軸承故障診斷的目的。JALAYER M等人[11]利用快速傅里葉變換、原始信號統(tǒng)計特征等方法,也達到了滾動軸承故障診斷的目的。

在實際工程應用中,軸承振動信號受強背景噪聲及其他設備激勵源的影響,早期微弱故障特征不易提取,上述方法實際應用受限。針對強背景噪聲這一問題,SAWALHI N等人[12]提出了一種最小熵反卷積(minimum entropy deconvolution, MED)的滾動軸承故障檢測方法;但是研究者使用MED方法對信號降噪時,并未考慮軸承沖擊特征。MENG Zong等人[13]提出了一種自回歸移動平均和多點最優(yōu)MED的軸承故障診斷方法,該方法能夠從強背景噪聲中分離周期性脈沖故障特征。

近年來,MCKD[14]被廣泛應用于信號的降噪及濾波處理。WANG Zhi-jian等人[15]提出了MCKD與VMD相結合的軸承早期微弱故障特征提取方法。李政等人[16]提出了MCKD與改進經(jīng)驗小波變換相結合的軸承早期故障診斷方法,利用MCKD對原始信號進行了降噪處理,提取了周期性脈沖信號;但MCKD降噪效果受關鍵參數(shù)濾波長度L、反卷積周期T及濾波器位移數(shù)M的影響,且很大程度上依賴專家先驗知識。DENG Wu等人[17]利用人工魚群算法對MCKD關鍵參數(shù)進行了優(yōu)化,實現(xiàn)了最佳反卷積和故障特征分離的目的。劉奇等人[18]利用最大重疊離散小波包變換對軸承原始信號進行了分解,選取峭度較大的分量進行了MCKD濾波,實現(xiàn)了信號降噪目的。

但是以上算法只針對濾波長度L、解卷積周期T進行了尋優(yōu),并未考慮M的影響,而且算法參數(shù)多、計算量大,算法的實用性并不強。

針對風力發(fā)電機軸承早期微弱故障不易提取的問題,筆者提出一種基于MOBWO-MCKD的風力發(fā)電機滾動軸承故障特征提取方法。

首先,筆者利用MOBWO[19]優(yōu)化MCKD的濾波長度L、解卷積周期T、濾波器位移數(shù)M,以生成最佳解卷積信號,有效消除噪聲及其他設備激勵源的影響,突出沖擊特征;其次,對解卷積信號進行包絡解調(diào),以提取軸承故障特征頻率;最后,采用實際采集的風力發(fā)電機軸承數(shù)據(jù),對MOBWO-MCKD方法進行有效性驗證。

1 理論介紹

1.1 最大相關峰度反卷積

最大相關峰度反卷積(MCKD)本質為利用反卷積運算提高原始信號的峰度值,突出淹沒在強背景噪聲中的連續(xù)脈沖信號。

峰度表達式為:

(1)

式中:y為傳感器測量的輸出信號;M為位移數(shù);T為反卷積周期。

Ts=fs*T

(2)

式中:fs為采樣頻率;Ts為沖擊周期。

對于輸入的原始振動信號x,輸出信號y,求最優(yōu)濾波器f:

(3)

為了求最優(yōu)濾波器f,需滿足:

(4)

由式(1)～式(4)可知,濾波器f最終表達式為:

(5)

其中:

1.2 多目標白鯨優(yōu)化算法

多目標白鯨優(yōu)化算法(MOBWO)模擬了鯨魚的游泳和覓食行為,其主要包含探索階段和開發(fā)階段。根據(jù)種群機制改變自身位置向量在空間進行搜索,其中每條白鯨代表一個候選方案,在迭代過程中進行尋優(yōu)。

物理表達式為:

(6)

式中:N為白鯨的種群數(shù)量;d為變量維數(shù)。

適應度表達式為:

(7)

獵物初始位置未知,白鯨初始位置隨機布置。當白鯨探索到最優(yōu)獵物位置時,所有白鯨包圍獵物,采用平衡因子Bf從探索階段過渡到開發(fā)階段,其表達式為:

(8)

式中:T為當前迭代次數(shù);Tmax為最大迭代次數(shù),B0在[0,1]隨機變化。

平衡因子Bf>0.5時為探索階段,白鯨種群根據(jù)最優(yōu)個體探索獵物;Bf≤0.5時,種群利用隨機個體探索獵物。

整個過程中,白鯨位置表達式為:

(9)

式(9)中的A和L可表達為:

(10)

(11)

(12)

式中:u和v為正態(tài)分布隨機數(shù);β為常數(shù),此處取β=1.5。

1.3 MOBWO改進MCKD方法

筆者采用MOBWO強大的全局和局部尋優(yōu)能力,將MCKD的包絡譜熵作為MOBWO的適應度函數(shù),其值的大小代表原始信號的沖擊周期。原始信號背景噪聲值越大,有效特征越微弱,則包絡熵越大,表達式如下:

(13)

式中:N為采樣點數(shù);pj為包絡譜概率分布密度。

筆者定義濾波長度L、反卷積周期T及濾波器位移數(shù)M為MOBWO的尋優(yōu)空間,則有:

Xi=[Li,Ti,Mi]

(14)

多目標自適應優(yōu)化L、M、T的過程如下:

1)初始化種群;

2)設定白鯨數(shù)量10,Tmax=50,探索者數(shù)量7,開發(fā)者數(shù)量3;

3)設定L∈[20,400],T∈[Ts/fs-40,Ts/fs+40],M∈[1,7];

6)若滿足最大迭代次數(shù),輸出最優(yōu)結果,對原始信號進行降噪處理,若不滿足,則轉至步驟4)。

2 基于MOBWO-MCKD的診斷流程

針對風力發(fā)電機軸承振動信號受強背景噪聲及其他設備激勵源影響,導致早期微弱故障特征不易提取這一問題,筆者提出了基于MOBWO-MCKD的風力發(fā)電機軸承故障診斷方法。

首先,該方法采用MOBWO強大的全局及局部搜索能力優(yōu)化MCKD關鍵參數(shù);然后,使用MCKD對原始信號進行卷積運算,消除噪聲及其他設備激勵源的影響,突出軸承的周期性脈沖信號;最后,對解卷積信號進行包絡譜分析,達到軸承故障診斷的目的。

基于MOBWO-MCKD的故障診斷流程如圖1所示。

圖1 MOBWO-MCKD故障診斷流程圖Fig.1 MOBWO-MCKD fault diagnosis flowchart

3 試驗及結果分析

為了驗證MOBWO-MCKD在強背景噪聲干擾下對風力發(fā)電機軸承故障特征提取的有效性,筆者采用實際采集到的風力發(fā)電機軸承數(shù)據(jù)對MOBWO-MCKD進行具體的試驗驗證。

3.1 試驗數(shù)據(jù)來源

試驗數(shù)據(jù)由河北某2 MW風場提供。該風場發(fā)電機型號為湘潭電機,軸承型號為SKF6332。其參數(shù)如表1所示。

表1 SKF6332參數(shù)Table 1 SKF6332 parameters

發(fā)電機軸承承受交變載荷,采用脂潤滑。采樣頻率為16 384 Hz,采樣時長為10 s,發(fā)電機轉速為1 570 r/min。

數(shù)據(jù)采集如圖2所示。

圖2 風力發(fā)電機軸承振動信號采集Fig.2 Wind turbine bearing signalacquisition

軸承故障如圖3所示。

圖3 軸承故障Fig.3 Bearing fault

圖3(a)中,軸承內(nèi)圈故障形式為電腐蝕故障,故障損傷點均勻分布在內(nèi)圈表面;圖3(b)中,軸承外圈故障形式為不規(guī)則形狀局部疲勞脫落。

3.2 內(nèi)圈故障分析

內(nèi)圈故障信號時域波形、頻譜如圖4所示。

圖4 內(nèi)圈故障時域波形、頻譜 Fig.4 Time domain waveform and spectrum of inner ring fault

筆者分別采用MOBWO-MCKD、白鯨優(yōu)化算法(beluga whale optimization, BWO)優(yōu)化MCKD(BWO-MCKD)和原始信號直接包絡方法進行對比分析。

首先,利用優(yōu)化后的MCKD對原始信號進行降噪處理(MCKD參數(shù)為:M=7,L=160,T=108),MOBWO-MCKD降噪后軸承時域信號結果如圖5所示。

圖5 MOBWO-MCKD降噪后軸承時域信號 Fig.5 Bearing time domain signal after MOBWO-MCKD noise reduction

由圖4(a)和圖5對比可知:背景噪聲及其他設備激勵源等干擾因素明顯消除,突出沖擊特征。

筆者對降噪后的時域信號進行了包絡譜分析,結果如圖6所示。

圖6 MOBWO-MCKD降噪后包絡譜Fig.6 Envelope spectrumafter MOBWO-MCKD

由圖6包絡譜可看出:軸承內(nèi)圈故障特征頻率fIR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz,與理論計算軸承內(nèi)圈故障頻率一致,由此可診斷出軸承內(nèi)圈故障。

筆者對圖4(a)所示的軸承時域信號采用BWO-MCKD和直接包絡進行對比分析。

BWO-MCKD分析結果如圖7所示。

圖7 BWO-MCKD降噪后包絡譜Fig.7 Envelope spectrum after BWO-MCKD

由圖7可看出:使用BWO-MCKD降噪后,包絡譜圖噪聲等干擾因素較多,未找到內(nèi)圈故障特征頻率。

原始信號直接包絡分析結果如圖8所示。

圖8 原始信號包絡譜Fig.8 Original signal envelope spectrum

由圖8可看出:原始信號包絡譜圖存在低頻干擾,未發(fā)現(xiàn)內(nèi)圈故障特征頻率。

3.3 外圈故障分析

外圈故障信號時域波形、頻譜如圖9所示。

圖9 外圈故障時域波形、頻譜Fig.9 Time domain waveform and spectrum of outer ring fault

筆者分別對MOBWO-MCKD、BWO-MCKD和原始信號直接包絡進行對比分析。

首先,采用優(yōu)化后的MCKD對原始信號進行降噪處理,MCKD參數(shù)為:M=5,L=140,T=163,結果如圖10所示。

圖10 MOBWO-MCKD降噪后軸承時域信號 Fig.10 Bearing time domain signal after MOBWO-MCKD noise reduction

由圖9(a)和圖10對比可知:背景噪聲及其他設備激勵源等干擾因素明顯消除,突出沖擊特征。

筆者對降噪后的時域信號進行包絡譜分析,結果如圖11所示。

圖11 MOBWO-MCKD降噪后包絡譜Fig.11 Envelope spectrum after MOBWO-MCKD

由圖11包絡譜可知:軸承外圈故障特征頻率fOR=84.47 Hz、2fOR=168.94 Hz、3fOR=253.41 Hz,其與理論計算軸承外圈故障頻率一致,由此可以診斷出軸承外圈故障。

筆者對軸承外圈時域信號采用BWO-MCKD和直接包絡進行對比分析。

BWO-MCKD分析結果如圖12所示。

圖12 BWO-MCKD降噪后包絡譜Fig.12 Envelope spectrum after BWO-MCKD

圖12中,噪聲等干擾因素較多,未找到外圈故障特征頻率。

原始信號直接包絡分析結果如圖13所示。

圖13 原始信號包絡譜Fig.13 Original signal envelope spectrum

圖13中,存在低頻干擾,未發(fā)現(xiàn)外圈故障特征頻率。

綜上所述,筆者提出的基于MOBWO-MCKD的方法可有效消除強背景噪聲及其他設備的激勵源影響,突出沖擊特征。筆者對降噪后的時域信號進行包絡譜分析,可有效提取出軸承故障特征頻率,實現(xiàn)強背景噪聲及其他設備激勵源干擾下的軸承故障診斷的目的。

4 結束語

針對風力發(fā)電機軸承振動信號受強背景噪聲及其他設備激勵源影響導致早期微弱故障特征不易提取這一問題,筆者提出了一種MOBWO優(yōu)化MCKD的風力發(fā)電機軸承故障特征提取方法,即基于MOBWO-MCKD的方法。

研究結果表明:

1)采用經(jīng)過MOBWO優(yōu)化后的MCKD對原始信號進行了卷積運算,可有效消除噪聲及其他設備激勵源的影響,突出軸承的周期性脈沖信號;

2)對解卷積信號進行了包絡譜分析,有效提取了fIR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz的軸承內(nèi)圈故障特征頻率,以及fOR=84.47 Hz、2fOR=168.94 Hz、3fOR=253.41 Hz的軸承外圈故障特征頻率,驗證了MOBWO優(yōu)化后的MCKD的有效性;

3)與傳統(tǒng)的故障診斷方法進行了對比分析,證明筆者所提基于MOBWO-MCKD的風力發(fā)電機滾動軸承故障特征提取方法診斷效果最好,驗證了其優(yōu)越性,對實際工程風力發(fā)電機軸承故障診斷研究具有一定的應用價值。

在后續(xù)的研究中,筆者將進一步對現(xiàn)有方法進行優(yōu)化,使其適用于風力發(fā)電機軸承內(nèi)外圈復合故障診斷以及行星齒輪箱故障診斷。