基于MATLAB的風(fēng)電機組故障診斷方法研究

李斌，王沛然，邵昌盛，丁賽，安雪晶（.北京鼎好鑫源科技有限公司，北京0006；.華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院，北京006）

基于MATLAB的風(fēng)電機組故障診斷方法研究

李斌1，王沛然1，邵昌盛2，丁賽1，安雪晶1
（1.北京鼎好鑫源科技有限公司，北京100026；2.華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院，北京102206）

為有效診斷風(fēng)電機組主要部件的振動故障，分析了倒譜分析、包絡(luò)譜分析2種分析方法的原理和優(yōu)勢，以及兩者在MATLAB算法中的實現(xiàn)方法。并以現(xiàn)實風(fēng)機振動故障提取的信號為例進行分析，分析結(jié)果表明算法可行。

故障診斷；包絡(luò)譜；倒譜；MATLAB算法應(yīng)用

近年來，我國風(fēng)電裝機容量增長迅速，但其他一系列與風(fēng)電配套的措施暫時滯后，出現(xiàn)了一些制約國內(nèi)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的問題。其中國內(nèi)缺乏風(fēng)力發(fā)電機組故障診斷的技術(shù)服務(wù)就是一個重要方面[1]。

故障診斷技術(shù)是一門融合電子、計算機、信號分析與數(shù)據(jù)處理、人工智能等多學(xué)科的技術(shù)[2]。隨著風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的不斷發(fā)展，如何降低風(fēng)電機組故障率，提高風(fēng)電場的經(jīng)濟效益成為當前的研究熱點。在這個背景下風(fēng)力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)的研究顯得十分重要。

風(fēng)電機組的主要監(jiān)測部件是齒輪箱和軸承[3]。二者包含的振動成分復(fù)雜。振動分析初期，采用的主要是頻譜分析方法，根據(jù)齒輪箱和軸承的固有頻率展開，但分析能力有限。隨著信號處理技術(shù)的不斷發(fā)展，目前工業(yè)中振動波形的二維圖譜深入分析方法有倒譜分析法，包絡(luò)分析法，能量譜分析法，細化譜分析法，三維圖譜分析瀑布圖分析法，STFI分析法，以及精密分析的小波分析法。這些分析方法各具優(yōu)勢，在振動波形故障分析中起著重要的作用。本文針對倒譜分析法和包絡(luò)分析法展開，分析二者的原理以及在風(fēng)機故障振動中的應(yīng)用。

1　風(fēng)電機組主要監(jiān)測部件

1.1齒輪箱

風(fēng)機中齒輪箱的故障率很高。如果更換齒輪箱，不僅維修費用高，而且常常由于惡劣天氣，使停機時間加長，造成發(fā)電損失。齒輪箱振動信號主要有：以嚙合頻率為基頻，并含有各階次諧波；以嚙合頻率為載頻、轉(zhuǎn)軸頻率為調(diào)制頻率的調(diào)幅和調(diào)頻波；周期與軸的旋轉(zhuǎn)周期相同的衰減振動。

1.2軸承

滾動軸承的振動是由各部分的結(jié)構(gòu)、工作狀態(tài)和軸承座傳遞的外界激勵信號有關(guān)，其主要頻率成分為滾動軸承的特征頻率。

特征頻率可根據(jù)軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)計算[4]:旋轉(zhuǎn)頻率：fi=N/60

式中：d為滾珠直徑；a為接觸角；z為滾珠數(shù)量；N為軸的轉(zhuǎn)速，r/min；D為軸承節(jié)徑。

2　故障信號分析原理

頻譜分析是對信號進行頻譜分析，是對其進行傅里葉變換，得到其振幅譜與相位譜，是振動信號分析的主要手段。該方法是將信號中的頻率成分提取出來。依據(jù)風(fēng)電機組各部件的固有頻率，區(qū)分故障類型。

風(fēng)電機組主要部件齒輪箱內(nèi)部傳動系統(tǒng)復(fù)雜多變，如果需要準確定位故障點和故障類型，僅僅依靠頻譜分析是不夠的。

2.1倒譜分析

倒頻譜函數(shù)C（Fq）其數(shù)學(xué)表達式為：

C（Fq）又叫功率倒頻譜，或叫對數(shù)功率譜的功率譜。工程上常用的是式（1）的開方形式，即：

Co（q）稱為幅值倒頻譜，有時簡稱倒頻譜。

在機械狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中，所測得的信號，往往是由故障源經(jīng)系統(tǒng)路徑的傳輸而得到的響應(yīng)，也就是說它不是原故障點的信號，必須刪除傳遞通道的影響[5]。

若系統(tǒng)的輸入為x（t），輸出為y（t），脈沖響應(yīng)函數(shù)是h（t），兩者的時域關(guān)系為：y（t）=x（t）h（t），頻域為：兩邊取對數(shù)，則有：

對于式（3）進一步作傅里葉變換，即可得幅值倒頻譜：

將上式子簡化，即：

以上推導(dǎo)可知，信號在時域可以利用x（t）與h（t）的卷積求輸出；在頻域則變成X（f）與H（f）的乘積關(guān)系；而在倒頻域則變成Cx（q）和Ch（q）相加的關(guān)系，使系統(tǒng)特特性Ch（q）與信號特性Cx（q）明顯區(qū)別開來，這對清除傳遞通道的影響很有用處，而用功率譜處理就很難實現(xiàn)。

根據(jù)倒譜分析的功能，構(gòu)造頻率值相差較大的一組數(shù)據(jù)，設(shè)定軸旋轉(zhuǎn)頻率為fm=5 Hz，嚙合頻率為f0=100 Hz，如此，會產(chǎn)生邊帶頻率。采用頻譜分析和倒譜分析2種方法解析波形。構(gòu)造函數(shù)：

圖1（a）是波形圖，根據(jù)題設(shè)構(gòu)造的波形，橫坐標是時間，縱坐標是幅值。圖1（b）是頻譜圖，可以分析出100 Hz成分（嚙合頻率），5 Hz成分不能分辨出，出現(xiàn)邊帶頻率。圖1（c）是倒譜分析圖，橫坐標是時間，縱坐標是幅值。可以分析出在0.2和0.4 s均處出現(xiàn)尖峰波形，對時間去倒數(shù)，1/0.2 s=5 Hz（軸旋轉(zhuǎn)頻率）。

圖1　構(gòu)造信號倒譜分析圖Fig.1　Structural signal spectrum analysis chart

對于高速大型旋轉(zhuǎn)機械，其旋轉(zhuǎn)狀況是復(fù)雜的，尤其當設(shè)備出現(xiàn)不對中，軸承或齒輪的缺陷、油膜渦動、磨擦、陷流及質(zhì)量不對稱等現(xiàn)象時，則振動更為復(fù)雜，用一般頻譜分析方法已經(jīng)難于辯識，而用倒頻譜，則會增強識別能力。

2.2包絡(luò)分析

包絡(luò)頻譜主要用來發(fā)現(xiàn)軸承和齒輪嚙合的早期故障。包絡(luò)譜對與沖擊力相關(guān)的事件敏感。包絡(luò)信號值是由多少個產(chǎn)生原始信號的波動故障決定的，而不是由故障的嚴重程度決定。所以不同測點進行比較就會很困難，而同一測點的包絡(luò)頻譜可以進行比較[6]。

假設(shè)信號是傳送力引起的。它從一個齒輪齒傳到另一個齒輪齒。正常振動的頻譜只會有一種頻率，嚙合頻率（F）=轉(zhuǎn)頻（T）×齒數(shù)（N）。如果齒輪節(jié)徑和軸的中心不在同一位置。那么齒與齒之間的距離就會改變，相應(yīng)的傳送力也會改變。

根據(jù)包絡(luò)譜分析的功能，構(gòu)造頻率值相差較大的一組數(shù)據(jù)，設(shè)定軸旋轉(zhuǎn)頻率為fm=5 Hz，嚙合頻率為f0=100 Hz，如此，會產(chǎn)生邊帶頻率。采用頻譜分析和倒譜分析2種方法解析波形。構(gòu)造的函數(shù)：

圖2（1）中藍色波形是波形圖，根據(jù)題設(shè)構(gòu)造的波形，橫坐標是時間，縱坐標是幅值。圖2（a）中紅色波形是包絡(luò)線，可以分析出波形中的波動成分波形。2（b）是包絡(luò)頻譜分析圖，橫坐標是頻率，縱坐標是幅值。可以分析出在5 Hz、10 Hz、15 Hz、20 Hz和25 Hz均處出現(xiàn)尖峰頻率。構(gòu)造函數(shù)的軸頻為fm=5 Hz，在構(gòu)造函數(shù)時，增加了2fm，3fm，4fm和5fm的頻率成分，在包絡(luò)頻譜中可將這些頻率成分均分析出來。

圖2　構(gòu)造信號包絡(luò)分析圖Fig.2　Structural signal envelope structure analysis chart

3　風(fēng)電機組振動信號故障分析

以某風(fēng)電場一期風(fēng)力發(fā)電機組的實測發(fā)電機主軸承傳感器采集的信號進行分析，場內(nèi)共有33臺風(fēng)電機組，裝機容量為49.5 MW，風(fēng)機葉片長度為70 m。采集器的從發(fā)電機軸承（內(nèi)部環(huán)雙列）測點出的振動采集信號波形，波形的采樣頻率Fs=8 192 Hz，取2個周期的采樣點數(shù)N=16 383。主軸承滾動體個數(shù)為z=50，滾動體直徑為d=28 mm，節(jié)圓直徑為D=330 mm，接觸角為a=10.1°。在MATLAB中，時間設(shè)置為1∶2 000 ms之間均勻取16 384個點，繪制振動波形如圖3所示。

圖3　故障信號時域波形Fig.3　Vibration signal time domain waveform

圖3為故障信號波形，圖4（a）為故障信號的頻譜，在頻譜圖上可以看出信號的頻譜分布范圍在1 Hz～1 000 Hz，其中，分布在640 Hz左右的頻譜幅值最明顯。根據(jù)主軸承物理信息可計算軸承的故障特征頻率值如表1所示。故障頻域分布在內(nèi)環(huán)頻率特征值附近。

圖4　故障信號頻譜和倒譜Fig.4　Vibration signal spectrum and cepstrum

表1　故障特征值表Tab.1The table of fault characteristic values

圖4（b）為故障信號的倒譜，可以看出故障附近出現(xiàn)邊帶成分，說明軸承內(nèi)環(huán)出現(xiàn)明顯磨損；圖5（b）的故障包絡(luò)譜與故障波形頻譜類似，綜合上述圖譜可判斷該機組發(fā)電機軸承內(nèi)環(huán)裂紋。拆機后發(fā)現(xiàn)內(nèi)環(huán)有裂紋，并有磨損。

4　結(jié)論

本文根據(jù)風(fēng)電機組主要部件振動的特點，分析了倒譜，包絡(luò)譜和細化譜的在故障診斷應(yīng)用上的優(yōu)勢；并通過MATLAB對風(fēng)機故障信號案例分析的實踐表明，3種方法的配合使用對于風(fēng)電機組振動故障的診斷是比較準確和有效的，同時利用本方法也可以對其他的部件故障進行分析和診斷。

圖5　故障信號包絡(luò)線和包絡(luò)譜Fig.5　Vibration signal envelope and the envelope spectrum

[1]董昱廷，王海云，唐新安.風(fēng)電機組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)現(xiàn)狀研究[J].電網(wǎng)與清潔能源，2013，29（3）:85-89．DONG Yuting，WANG Haiyun，TANG Xi’nan．A study on current situations of condition monitoring systems for wind turbines[J].Power System and Clean Energy，2013（3）：85-89（in Chinese）．

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（編輯徐花榮）

Study on Wind Turbine Fault Diagnosis Method Based on MATLAB Software

LI Bin1，WANG Peiran1，SHAO Changsheng2，DING Sai1，AN Xuejing1
（1.Beijing Dinghaoxinyuan Technology Co.，Ltd.，Beijing 100026，China；2.School of Energy Power and Mechanical Engineering，North China Electric Power University，Beijing 102206，China）

For an effective diagnosis of the vibration fault on the main components of the wind turbine，this paper looks into the principles and advantages of the cepstrum analysis and spectral envelope analysis as as well as the implementation of the two analysis methods in the MATLAB algorithm.An analysis is conducted with extracting the real wind turbine vibration signal as an example and the result shows that the algorithm is feasible.

fault diagnosis；spectral envelope；cepstrum；MATLAB algorithm application

1674-3814（2015）07-0088-04中圖分類號：TK83

A

2015-01-03。

李斌（1985—），男，工程師，主要研究風(fēng)力發(fā)電控制技術(shù)以及風(fēng)電機組故障診斷技術(shù)；

王沛然（1982—），男，工程師，主要研究新能源控制技術(shù)與應(yīng)用。