基于MATLAB的風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；.華北電力大學能源動力與機械工程學院，北京006）

基于MATLAB的風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.華北電力大學能源動力與機械工程學院，北京102206）

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

故障診斷；包絡譜；倒譜；MATLAB算法應用

近年來，我國風電裝機容量增長迅速，但其他一系列與風電配套的措施暫時滯后，出現了一些制約國內風電產業發展的問題。其中國內缺乏風力發電機組故障診斷的技術服務就是一個重要方面[1]。

故障診斷技術是一門融合電子、計算機、信號分析與數據處理、人工智能等多學科的技術[2]。隨著風力發電行業的不斷發展，如何降低風電機組故障率，提高風電場的經濟效益成為當前的研究熱點。在這個背景下風力發電機組狀態監測與故障診斷技術的研究顯得十分重要。

風電機組的主要監測部件是齒輪箱和軸承[3]。二者包含的振動成分復雜。振動分析初期，采用的主要是頻譜分析方法，根據齒輪箱和軸承的固有頻率展開，但分析能力有限。隨著信號處理技術的不斷發展，目前工業中振動波形的二維圖譜深入分析方法有倒譜分析法，包絡分析法，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分析法展開，分析二者的原理以及在風機故障振動中的應用。

1　風電機組主要監測部件

1.1齒輪箱

風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、轉軸頻率為調制頻率的調幅和調頻波；周期與軸的旋轉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構、工作狀態和軸承座傳遞的外界激勵信號有關，其主要頻率成分為滾動軸承的特征頻率。

特征頻率可根據軸承結構參數計算[4]:旋轉頻率：fi=N/60

式中：d為滾珠直徑；a為接觸角；z為滾珠數量；N為軸的轉速，r/min；D為軸承節徑。

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。依據風電機組各部件的固有頻率，區分故障類型。

風電機組主要部件齒輪箱內部傳動系統復雜多變，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C（Fq）其數學表達式為：

C（Fq）又叫功率倒頻譜，或叫對數功率譜的功率譜。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。

在機械狀態監測和故障診斷中，所測得的信號，往往是由故障源經系統路徑的傳輸而得到的響應，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]。

若系統的輸入為x（t），輸出為y（t），脈沖響應函數是h（t），兩者的時域關系為：y（t）=x（t）h（t），頻域為：兩邊取對數，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）的乘積關系；而在倒頻域則變成Cx（q）和Ch（q）相加的關系，使系統特特性Ch（q）與信號特性Cx（q）明顯區別開來，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。

根據倒譜分析的功能，構造頻率值相差較大的一組數據，設定軸旋轉頻率為fm=5 Hz，嚙合頻率為f0=100 Hz，如此，會產生邊帶頻率。采用頻譜分析和倒譜分析2種方法解析波形。構造函數：

圖1（a）是波形圖，根據題設構造的波形，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均處出現尖峰波形，對時間去倒數，1/0.2 s=5 Hz（軸旋轉頻率）。

圖1　構造信號倒譜分析圖Fig.1　Structural signal spectrum analysis chart

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

2.2包絡分析

包絡頻譜主要用來發現軸承和齒輪嚙合的早期故障。包絡譜對與沖擊力相關的事件敏感。包絡信號值是由多少個產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，而同一測點的包絡頻譜可以進行比較[6]。

假設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）=轉頻（T）×齒數（N）。如果齒輪節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，相應的傳送力也會改變。

根據包絡譜分析的功能，構造頻率值相差較大的一組數據，設定軸旋轉頻率為fm=5 Hz，嚙合頻率為f0=100 Hz，如此，會產生邊帶頻率。采用頻譜分析和倒譜分析2種方法解析波形。構造的函數：

圖2（1）中藍色波形是波形圖，根據題設構造的波形，橫坐標是時間，縱坐標是幅值。圖2（a）中紅色波形是包絡線，可以分析出波形中的波動成分波形。2（b）是包絡頻譜分析圖，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均處出現尖峰頻率。構造函數的軸頻為fm=5 Hz，在構造函數時，增加了2fm，3fm，4fm和5fm的頻率成分，在包絡頻譜中可將這些頻率成分均分析出來。

圖2　構造信號包絡分析圖Fig.2　Structural signal envelope structure analysis chart

3　風電機組振動信號故障分析

以某風電場一期風力發電機組的實測發電機主軸承傳感器采集的信號進行分析，場內共有33臺風電機組，裝機容量為49.5 MW，風機葉片長度為70 m。采集器的從發電機軸承（內部環雙列）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N=16 383。主軸承滾動體個數為z=50，滾動體直徑為d=28 mm，節圓直徑為D=330 mm，接觸角為a=10.1°。在MATLAB中，時間設置為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。故障頻域分布在內環頻率特征值附近。

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邊帶成分，說明軸承內環出現明顯磨損；圖5（b）的故障包絡譜與故障波形頻譜類似，綜合上述圖譜可判斷該機組發電機軸承內環裂紋。拆機后發現內環有裂紋，并有磨損。

4　結論

本文根據風電機組主要部件振動的特點，分析了倒譜，包絡譜和細化譜的在故障診斷應用上的優勢；并通過MATLAB對風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　故障信號包絡線和包絡譜Fig.5　Vibration signal envelope and the envelope spectrum

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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，主要研究風力發電控制技術以及風電機組故障診斷技術；

王沛然（1982—），男，工程師，主要研究新能源控制技術與應用。