摘 要：針對風力機齒輪箱故障診斷的特征提取過程，提出基于振動信號最優(yōu)特征提取算法的風力機齒輪箱SVM故障診斷方法。首先，分析3種主要特征提取算法各自適應性高的信號類型；然后，根據(jù)不同類型信號所具有的信號特性，利用信號分析對傳入的振動信號進行特性提取并分類，將不同類別信號與適應性高的特征提取算法進行匹配，實現(xiàn)振動信號的最優(yōu)特征提??；最后，將匹配算法與支持向量機模型結(jié)合實現(xiàn)故障診斷。對實際采集的3種齒輪故障信號進行測試與驗證，結(jié)果表明該方法可有效進行最優(yōu)特征提取與算法匹配，相比未經(jīng)過匹配算法具有更高的故障診斷準確率。

關鍵詞：風力機；齒輪箱；故障診斷；特征提取；信號分類；算法匹配；支持向量機

中圖分類號：TM315 文獻標志碼：A

0 引 言

風力發(fā)電是潔凈能源發(fā)展中較為成熟的，但風力機組因其外在運行條件惡劣，各類故障時有發(fā)生，而齒輪箱作為風力機的重要傳動部件，是故障發(fā)生率最高的部件之一。在齒輪箱實際運行過程中會產(chǎn)生振動信號，其中包含不同部位狀態(tài)的數(shù)據(jù)信息，故障的發(fā)生和發(fā)展往往會導致信號的頻率結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

希爾伯特黃變換（Hilbert-Huang transform，HHT）作為一種信號分析方法在20 世紀90 年代被提出［1］。目前該算法已廣泛應用于齒輪箱等機械設備的故障診斷與監(jiān)測［2-3］。信號共振稀疏分解算法（resonance sparse decomposition，RSD）實現(xiàn)了對滾動軸承上產(chǎn)生的持續(xù)振蕩信號的故障診斷［4-6］。對稱點模式圖分析算法（symmetric dot pattern，SDP）通過時域波形的信號變換對旋轉(zhuǎn)機械振動信號進行故障診斷［7-9］。此外，許多機器學習智能算法也可應用于風力機的故障診斷［10-12］。除了利用單一算法進行故障診斷，多算法之間也可相互融合實現(xiàn)故障診斷［13-14］。

前述中所提到的基于振動信號分析進行風力機齒輪箱故障診斷的算法眾多，但診斷模式主要分為兩種：利用單一算法進行故障診斷；運用多種算法進行診斷，對比得到最終的故障診斷結(jié)果。根據(jù)已有研究成果發(fā)現(xiàn)，風力機齒輪箱中的振動信號特性不一且產(chǎn)生的故障類型眾多。采用單一算法進行故障診斷，算法會受到其自適應數(shù)據(jù)特性的限制，導致對適應性差的故障類型診斷準確率低；若運用多算法進行綜合診斷，則存在如何處理不同算法診斷結(jié)果不一致的問題。

特征提取是故障診斷的關鍵環(huán)節(jié)，特征提取的變量和變量的精確程度對故障診斷精度存在重要影響?；诖?，本文提出基于振動信號最優(yōu)特征提取算法的風力機齒輪箱支持向量機（support vector machines，SVM）故障診斷方法。首先分析3 種主要振動信號特征提取算法HHT、RSD 和SDP 各自適應性高的信號類型。之后根據(jù)信號類型所具有的信號特性，尋找能將不同信號特性進行提取的信號分析方法。經(jīng)分析采用數(shù)據(jù)來源、噪聲分析和時頻分析對不同類型信號的特性進行提取并分類，從而將具有不同數(shù)據(jù)特性的信號與其適應性高的算法進行匹配。最后將匹配算法結(jié)合支持向量機多分類模型實現(xiàn)故障診斷，將該方法應用于實際采集數(shù)據(jù)，驗證本文方法的有效性。

1 振動信號最優(yōu)特征提取算法

不同振動信號特征提取算法對不同類型信號的適應性不同，將算法與適應性高的信號進行匹配，可實現(xiàn)更有效地故障診斷。

1.1 適用不同信號類型的特征提取算法

不同振動信號特征提取算法對不同特性信號具有不同的適應性，其中希爾伯特黃變換、共振稀疏分解與對稱點模式圖分析算法是常見的振動信號特征提取算法，分析這3 種算法的特點，得出與算法適應性高的信號類型，可實現(xiàn)振動信號的最優(yōu)特征提取。

1.1.1 希爾伯特黃變換（HHT）

希爾伯特黃變換算法先通過經(jīng)驗模態(tài)分解［15］將任意一個復雜信號分解為一系列單分量信號，這些單分量信號被稱為固有模態(tài)函數(shù)（intrinsic mode function，IMF），這些IMF 是滿足一定條件的分量；然后對分解得到的IMF 分量進行希爾伯特譜分析，得到希爾伯特邊際譜圖。該算法的主要過程如圖1 所示。

從HHT 算法流程可得出該算法能有效處理非線性非平穩(wěn)的復雜信號［16］，振動信號的希爾伯特邊際譜圖可直觀顯示信號幅值隨頻率的變化情況。除此之外，該方法不受Heisenberg 測不準原理［17］的制約，對處理沖擊突變信號也非常有效。

1.1.2 共振稀疏分解（RSD）

風力機在正常運行與故障時都會產(chǎn)生大量的信號，其中有些信號不但是不穩(wěn)定的，且是持續(xù)振蕩信號和瞬態(tài)沖擊突變信號的混合，且這兩種信號很難線性分解。

信號共振稀疏分解算法根據(jù)持續(xù)振蕩信號和瞬態(tài)沖擊信號品質(zhì)因子Q 的不同，使用品質(zhì)因子可調(diào)小波變換分別對復雜信號進行高品質(zhì)因子和低品質(zhì)因子的稀疏表示［18］，然后采用形態(tài)分量分析將信號進行非線性分離［19］，從而將復雜信號自適應地分解為包含持續(xù)振蕩成分的高共振分量和包含瞬態(tài)沖擊突變成分的低共振分量。因此RSD 算法對處理持續(xù)振蕩信號十分有效。

由于低共振分量中的瞬態(tài)沖擊成分不易顯示，因此可利用Teager 能量算子解調(diào)對瞬態(tài)特征進行放大。Teager 能量算子是一種非線性差分算子，該算子通過信號的瞬時值及其微分的非線性組合來估計信號源產(chǎn)生動態(tài)信號所需的總能量，能增強信號的瞬態(tài)特征［20］。經(jīng)過能量算子解調(diào)的RSD 算法主要過程如圖2 所示。

1.1.3 對稱點模式圖分析（SDP）

風力機齒輪箱某些部位在產(chǎn)生振動信號時往往會伴隨強大的噪聲，采用時頻分析得到信號的時頻圖中受噪聲影響很難判定故障信號的相關特征。對稱點模式圖分析算法將信號的時域波形通過相應的計算公式，轉(zhuǎn)變?yōu)闃O坐標內(nèi)的SDP 圖形［9］。該算法的主要過程如圖3 所示。

振動信號中幅值和頻率的改變，是通過圖像的差異來反映，能更直觀地反映各故障狀態(tài)，可降低噪聲信號對圖像特征的影響，因此該方法可用于處理有強大噪聲的信號。

1.2 振動信號特性提取與分類

從振動信號特征提取算法的分析中可得到３種算法各自適應性高的信號類型：

1）希爾伯特黃變換：非線性非平穩(wěn)與沖擊突變信號。

2）共振稀疏分解：持續(xù)振蕩與沖擊突變信號。

3）對稱點模式圖分析：噪聲大信號。

為實現(xiàn)信號與算法的匹配，需從不同信號類型中提取相應信號特性。首先從信號來源進行初步判定，區(qū)分旋轉(zhuǎn)軸信號與非旋轉(zhuǎn)軸信號；之后利用噪聲分析可區(qū)分噪聲大信號與非噪聲大信號；利用時頻分析可區(qū)分持續(xù)振蕩信號與非持續(xù)振蕩信號。對于符合相關特征的信號，將適應性高的算法與信號進行匹配。

1.2.1 信號來源

風力發(fā)電機齒輪箱產(chǎn)生的振動信號主要來自齒輪、軸承、旋轉(zhuǎn)軸等部位。不同部位采集到的數(shù)據(jù)具有不同的數(shù)據(jù)特性，因此首先從數(shù)據(jù)的來源對信號進行分析。

從旋轉(zhuǎn)軸中采集到的數(shù)據(jù)具有持續(xù)劇烈振蕩的特性，而其他部位不具有該特性，需進一步討論才能得到其具體的數(shù)據(jù)特性。

1.2.2 噪聲分析

利用正態(tài)分布的3σ 原則可對除旋轉(zhuǎn)軸外的其他部位的振動信號數(shù)據(jù)進行噪聲分析。首先對原始振動信號幅值做統(tǒng)計處理形成直方圖。之后利用正態(tài)分布曲線擬合直方圖，求出擬合方差。再以μ ±3σ 為界，若沖擊噪聲的概率范圍大于1-P { μ -3σ

1.2.3 時頻分析

噪聲分析后對不具有強大沖擊噪聲的數(shù)據(jù)進一步進行時頻分析。振動信號數(shù)據(jù)的時域特征量包括有效值、峭度值和峰值等。當振動信號數(shù)據(jù)的有效值在某些時段突高，峭度指標大于3 或峰值異常高時都說明該振動信號數(shù)據(jù)有沖擊突變信號的特性。再查看頻域圖，若振動信號數(shù)據(jù)持續(xù)振蕩，上下幅值相差大且又存在上述沖擊突變信號特性，則劃分為一類。若振動信號數(shù)據(jù)有沖擊突變特性但振蕩幅值范圍正常，則劃分為另一類。

1.3 算法匹配實現(xiàn)最優(yōu)特征提取

依據(jù)3 種算法各自適應性高的信號類型所具有的特性進行信號分類，將分類后的振動信號傳入對應的高適應性算法中，從而實現(xiàn)振動信號的最優(yōu)特征提取。

第1 步，進入導入數(shù)據(jù)界面，判斷數(shù)據(jù)來源。若為旋轉(zhuǎn)軸信號則信號來源結(jié)果置為“1”，否則置為“0”。

第2 步，判斷是否具有強大噪聲的沖擊信號。若為噪聲大的信號，則將噪聲分析結(jié)果置為“1”，否則置為“0”。

第3 步，首先判斷是否為沖擊突變信號。進一步查看頻域圖判斷信號是否持續(xù)振蕩。若為持續(xù)振蕩信號，則將時頻分析結(jié)果置為“1”，否則置為“0”。

經(jīng)過上述信號分析過程可得到只含0 和1 的字符串，之后根據(jù)該字符串并結(jié)合３種算法各自適應性高的信號類型可進行算法匹配，匹配過程如表1 所示。

信號分類與匹配過程如圖4 所示。

2 支持向量機故障診斷

對于風力機齒輪箱具體的故障診斷過程，采用HHT、RSD 和SDP 算法進行振動信號特征提取，將特征向量作為支持向量機的輸入，利用振動信號數(shù)據(jù)樣本訓練故障分類模型，得到故障分類的SVM 多分類器，進而完成故障診斷。

2.1 支持向量機多分類

支持向量機（SVM）作為一種強大的機器學習算法在20 世紀90 年代被提出［21］。SVM 算法與多種振動信號分析算法結(jié)合可應用于設備故障模式的識別［22-23］。在實際應用中，風力機齒輪箱產(chǎn)生的振動信號具有多樣性，其故障分類不僅僅局限于支持向量機中的二分類，因此需在二分類的基礎上進行擴展，使得支持向量機能將振動信號進行多類劃分。

支持向量機多分類器常見的構(gòu)造方法有“一對一”和“一對多”兩種。本文采用“一對多”的多類劃分方法，即通過組合多個二分類器實現(xiàn)對多分類器的構(gòu)造。

2.2 支持向量機多分類診斷

將特征提取算法與支持向量機結(jié)合，建立相應的SDPSVM、HHT-SVM 和RSD-SVM 故障診斷模型。

2.2.1 提取特征向量

對于SDP-SVM 模型，首先利用SDP 算法對振動信號進行分析，得到SDP 圖。每個信號數(shù)據(jù)對應于圖中唯一的極角和極徑，可反映信號特征，因此以極角和極徑值作為特征向量。

對于HHT-SVM 模型，首先對信號進行EMD 分解得到不同的IMF 分量，再計算每個IMF 分量的能量熵［12］，選取能量熵中合適的分量作為特征向量。

對于RSD-SVM 模型，首先將信號進行共振稀疏分解，得到對應的高共振分量和低共振分量。再對低共振分量進行Teager 能量算子解調(diào)。以經(jīng)過Teager 能量算子解調(diào)的共振稀疏分解得到的低共振分量對應系數(shù)作為特征向量。

2.2.2 基于SVM 算法智能診斷

將上述3 種模型所提取出的特征向量經(jīng)過歸一化后輸入到SVM 多分類器中，實現(xiàn)故障診斷。故障診斷過程如圖5 所示。

3 實驗結(jié)果與分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)

實驗數(shù)據(jù)集為運用QuickDAQ 數(shù)據(jù)采集軟件，利用連接通道名稱為DT9837-B（00）.Ain0 的便攜式動態(tài)信號采集器，在1200 r/min、采樣頻率為16000.32 Hz、量度類別為時間波形的狀態(tài)下在不同時間內(nèi)所測得的風力機齒輪箱振動信號數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集包括在采樣時間內(nèi)的齒輪箱斷齒、偏心和缺齒3 種故障狀態(tài)下各5000 個信號數(shù)據(jù)。

3.2 實驗數(shù)據(jù)特性分類與算法匹配

本次實驗的數(shù)據(jù)來源為同一類型風力機齒輪箱的齒輪部位的振動信號，均為非旋轉(zhuǎn)軸信號。因此繼續(xù)對3 組振動信號數(shù)據(jù)進行噪聲分析，噪聲分析的結(jié)果如表2 所示。

從表2 可看出，偏心故障信號中噪聲信號的百分比大于0.0027，屬于噪聲大的信號，因此其匹配算法為SDP-SVM 算法；而斷齒和缺齒故障信號均屬于非噪聲大信號，則進一步進行時頻分析，時頻分析的結(jié)果如圖6 和圖7 所示。

從圖6 及圖7 的時頻分析結(jié)果可得：缺齒故障信號峭度大于3，屬于沖擊突變信號，其時頻圖顯示為非持續(xù)振蕩信號。斷齒故障信號峭度大于3，屬于沖擊突變信號，其時頻圖顯示為持續(xù)振蕩。

根據(jù)信號分析結(jié)果進行算法匹配：缺齒故障信號匹配算法為HHT-SVM 算法；斷齒故障信號匹配算法為RSD-SVM算法。

3.3 智能結(jié)合故障診斷

結(jié)束上述信號分類過程后，進入故障診斷階段。在RSDSVM算法和SDP-SVM 算法中以每組數(shù)據(jù)中的前3500 個信號數(shù)據(jù)作為訓練集，以后1500 個信號數(shù)據(jù)作為測試集。在HHT-SVM 算法中，由于一組信號數(shù)據(jù)的IMF 分量能量熵僅為一個向量，因此將5000 個信號數(shù)據(jù)分為200 組，每組包含25 個信號數(shù)據(jù)。以前100 組信號作為訓練集，后100 組信號作為測試集。訓練集和測試集劃分如表3 所示。

為提供直觀的對比效果，分別用3 種算法對每組信號進行測試。每組測試樣本重復進行3 次分類，以3 次分類結(jié)果的平均值作為最終的準確率，最終診斷結(jié)果如表4 所示。

根據(jù)表4 結(jié)果，可看出每組數(shù)據(jù)所對應的診斷準確率最高的算法與信號分類匹配算法一致，且匹配算法的準確率均高于其他算法的準確率，驗證了信號分類的準確性。

4 結(jié) 論

本文從風力機齒輪箱故障診斷過程中特征提取出發(fā)，提出基于振動信號最優(yōu)特征提取算法的風力機齒輪箱SVM 故障診斷方法，在一定程度上彌補了現(xiàn)有風力機故障診斷方法在該角度上的空缺。該方法通過研究3 種常用振動信號特征提取算法各自適應性高的信號類型后，根據(jù)信號類型所具有的信號特性，利用信號分析進行特性提取并分類，將各類信號與適應性高的算法進行匹配，實現(xiàn)振動信號的最優(yōu)特征提取。最后與支持向量機結(jié)合實現(xiàn)故障診斷。從實驗結(jié)果中可得到如下主要結(jié)論：

1）齒輪箱故障信號對應匹配算法的故障分類準確率均達到99% 以上，驗證了本文所采用的振動信號最優(yōu)特征提取算法的有效性。

2）每組信號所對應的分類準確率最高的算法與信號分類匹配算法一致，且匹配算法的準確率相較于其他算法的準確率平均提高20.43%，驗證了信號分類的準確性。

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基金項目：國家自然科學基金（52076081）