基于多尺度包絡譜圖的直驅式風電機組軸承故障特征提取

滕 偉， 姜 銳， 張陽陽， 柳亦兵， 馬志勇

(華北電力大學 能源動力與機械工程學院，北京 102206)

基于多尺度包絡譜圖的直驅式風電機組軸承故障特征提取

滕 偉， 姜 銳， 張陽陽， 柳亦兵， 馬志勇

(華北電力大學 能源動力與機械工程學院，北京 102206)

針對直驅式風電機組低速、重載的運行特點，提出將多尺度包絡譜圖應用于實際機組的故障診斷，以提取軸承的故障特征.對原始振動信號進行復小波變換，其變換結果的包絡譜即為軸承振動信號的多尺度包絡譜圖.結果表明：因其所具有的同步多尺度分解和包絡解調能力，多尺度包絡譜圖能夠提取出隱藏在噪聲中的低頻微弱軸承故障特征，與傳統包絡解調方法相比具有較好的智能性和準確性，適用于實際風電機組的狀態監測.

直驅式風電機組； 軸承； 多尺度包絡譜圖； 特征提取

風電產業是可再生能源的重要支柱，自2012年以來，我國風電機組的年裝機容量一直處于世界首位[1].然而，我國風電產業起步較晚，快速增長的裝機容量與風電裝備關鍵部件的設計、制造及維護水平不匹配，導致風電機組故障率居高不下，嚴重影響發電效率，造成較大的經濟損失[2].大型水平軸風電機組是在役風電裝備的主流機型，主要包括帶有齒輪箱的雙饋機組和不帶齒輪箱的直驅機組.雙饋機組利用齒輪箱將葉輪產生的機械能傳遞給發電機，并實現轉速的大幅提升，使發電機獲得較高轉速實現并網發電.直驅機組則省去齒輪增速環節，葉輪的機械能直接傳遞給發電機，通過全功率變流器將變化的轉速轉換為電能的恒定頻率[3].在直驅機組中，重達數噸的轉子系統通過軸承懸臂支撐，一旦軸承出現故障，極易導致發電機定轉子偏心，甚至引起碰摩、掃膛等災難性后果，因此對直驅式風電機組軸承的早期故障監測應引起關注.

作為旋轉機械中的關鍵部件，軸承的狀態監測與故障診斷一直是研究的熱點.軸承產生故障時，通常會在某階結構固有頻率處產生共振調制現象，包絡解調技術是發現軸承故障的有效手段[4].為確定共振頻帶，Antoni等[5]提出譜峭度的方法，即將信號帶通濾波并計算各子頻帶峭度值，將最大峭度所對應的頻帶作為最優濾波頻帶.為了增強軸承故障在信號中的沖擊性，AR模型[6]、最小熵解卷積方法[7]、循環平穩方法[8]、固有時間尺度分解[9]和倒譜預白化方法[10]相繼被提出，這些方法可有效抑制齒輪傳動系統中齒輪嚙合所帶來的周期成分和背景噪聲.Badaoui 等[11-12]運用優化的倒頻譜技術發現軸承早期故障，并提出適合長期監測的狀態因子；Randall等[13]總結了軸承故障早期探測的有效方法，包括線性預測、自適應降噪、確定性信號分離和時間同步平均等，為軸承的監測與診斷提供了解決思路.直驅式風電機組具有大尺度、低轉速和大載荷等特點，軸承故障所產生的振動響應往往較弱，早期故障通常被強烈的噪聲淹沒，這給故障特征提取帶來困難.且由于風輪轉速較低，導致軸承的故障特征頻率很低(如額定風輪轉速下，保持架頻率低于0.2 Hz)，容易低于傳感器的線性區域，造成信號失真，增加故障提取難度.針對直驅式風電機組軸承故障特征提取的研究較少，安學利等[14-15]針對永磁直驅式風電機組的軸承振動提取了時域和頻域特征，并采用信息融合方法進行了故障的分類和診斷，取得了較好的效果，但數據集來源于試驗臺，其結構與實際直驅式風電機組差異較大，且故障也是人為制造的，缺乏現場實際數據的支持.

多尺度包絡譜圖是基于復小波變換對信號進行處理的，具有傳統小波變換多尺度分解的特點，能夠同步獲取信號在不同頻帶下的包絡譜圖，無需選擇對故障敏感的共振頻帶，能夠解決傳統包絡解調方法中濾波頻帶選擇困難的問題.筆者以某型號大型直驅式風電機組為研究對象，對其主軸后軸承發生故障時的振動信號進行實測分析.基于復小波變換對振動信號進行處理，并獲得多尺度包絡譜圖，結果表明，多尺度包絡譜圖能夠發現傳統包絡解調難以發現的低頻故障，具有較好的智能性，可為直驅式風電機組的狀態監測提供技術指導.

1 直驅式風電機組

直驅式風電機組分為外轉子和內轉子2種結構，其中外轉子結構由于具有較高的發電效率成為目前直驅式風電機組的主流結構形式.如圖1所示，外轉子直驅式風電機組由安裝永磁體的轉子系統和安裝線圈的定子系統組成.轉子系統由發電機轉子、連接部件、變槳系統及葉片組成，由前后2個主軸承支撐并跟隨葉輪一起旋轉；定子系統由發電機定子、空心支撐軸組成，通過偏航系統安裝在塔筒上.

圖1 直驅式風電機組結構

轉子系統依靠葉片驅動，葉片將捕捉到的風能轉換為葉輪的旋轉機械能，通過連接部件直接驅動發電機旋轉，因此，直驅式風電機組的機械轉速很低，通常約為20 r/min，要實現50 Hz的固定電網頻率，需要通過全功率變流器將定子產生的頻率變化的電能進行整流、逆變，進而控制其達到穩定的電網頻率.

2 多尺度包絡譜圖

軸承出現故障時，會激發部件在某階固有頻率產生共振，形成調制頻帶，窄帶濾波結合包絡解調的方法是發現軸承故障的有效手段.然而窄帶中心頻率和帶寬的選擇主要依靠人工經驗，軸承早期故障所產生的共振頻帶往往不夠明顯，而且變化的運轉工況使得共振頻帶范圍變化，導致不同的頻帶選擇產生差異較大的解調效果，甚至無法發現故障.

復小波變換具有小波多尺度分解的特點，能夠在不同頻率尺度下對信號分解的同時，獲得多尺度包絡譜圖.復小波的定義[16-17]如下：

(1)

式中：ΨR(t)為復小波的實部；ΨI(t)為復小波的虛部；ΨI(t)為ΨR(t)的Hilbert變換.

(2)

圖2給出了所使用的復Morlet 小波.由圖2可知，復小波在信號處理中的作用類似于頻帶變化的帶通濾波器.

(a)實部(細實線)、虛部(點劃線)和包絡(虛線)(b)實部的傅里葉變換(c)虛部的傅里葉變換(d)包絡的傅里葉變換

圖2 復Morlet小波

Fig.2 Complex Morlet wavelet

x(t)為采集到的振動信號，其復小波變換為

(3)

其中，wtR(a,τ)和wtI(a,τ)分別為信號經復小波實部和虛部變換的結果，如式(4)所示.

(4)

式中：a為小波變換的尺度因子；τ為時移因子；*表示共軛值.

信號的復小波變換結果是解析的，通過對式(3)的結果求模，可以獲得多尺度下的包絡信號：

ewt(a,τ)=‖wtC(a,τ)‖=

(5)

至此，信號的多尺度頻帶濾波和包絡解調同步完成，進一步對包絡信號進行傅里葉變換，可獲得多尺度包絡譜圖：

(6)

3 測試實例

某型號1.5 MW直驅式風電機組實際運行一段時間后，現場維護人員發現機組存在某些異常，為探明具體原因，將該機組吊裝運至試驗中心，與1臺運行正常的機組同軸連接，進行對比測試，如圖3所示.

圖3 測試平臺

測試時振動傳感器安裝在固定不動的空心支撐軸上，如圖1所示，采樣頻率為5 000 Hz.圖3中，正常機組安裝在右側，作為電動機驅動，故障機組安裝在左側,作為發電機使用，發電機通過全功率變流器連接至電網.試驗時發電機的轉速為17 r/min，發電功率為485 kW，在此工況下后軸承的故障特征頻率如表1所示.

表1 機組后軸承的故障特征頻率

表1中，fr為外轉子的轉動頻率，fBPFI、fBPFO、fBSF和fFTF分別為軸承內圈、軸承外圈、滾動體和保持架的特征頻率.從表1可以看出，保持架頻率很低，容易低于頻譜分析的分辨率，給準確的故障定位帶來困難.

為了準確反映軸承中很低的故障頻率成分，需要采集足夠長的振動數據進行分析.試驗中分別采集60 s的故障機組和正常機組數據來進行對比分析(見圖4).從圖4可以看出，時域信號中，兩者的振動幅值接近，圖4(a)中存在一定規律的沖擊周期，約為3.5 s，對應0.28 Hz的轉子轉動頻率，由于轉動頻率成分出現在無故障機組中，可以判斷該機組安裝時，定轉子存在偏心.圖4(b)中故障機組的振動信號以隨機振動成分為主，單從時域波形難以發現深層次的故障原因.

(a) 正常機組

(b) 故障機組

正常機組和故障機組的振動信號頻譜如圖5所示.從圖5可以看出，在100～220 Hz頻段，正常機組與故障機組的功率譜存在較大差異，故障特征可能隱藏于此頻帶.因此,對信號在100～220 Hz內進行帶通濾波，并包絡解調濾波后的信號，其包絡譜見圖6.

(a) 正常機組

(b) 故障機組

與表1對照，圖6(a)中正常機組的包絡成分主要以轉動頻率的2倍頻為主，由于已知該機組為新安裝的無故障機組，轉動頻率成分說明該機組定轉子之間安裝時存在偏心，應當引起重視.故障機組(圖6(b))除存在三階轉動頻率(0.839 Hz)外，還存在5.6 Hz的頻率成分，對應滾動體特征頻率的2倍頻，說明故障機組中滾動體存在故障.滾動體故障通常伴隨著保持架特征的調制頻率，在圖6中并沒有體現.

利用復Morlet小波對圖4中的振動信號進行變換，小波尺度區間為10～45，尺度步長為0.25，提取對應的多尺度包絡譜圖，結果如圖7和圖8所示.為了提高低頻分辨率，圖7只顯示3 Hz以內的包絡譜圖，對比圖7(a)和圖7(b)可以看出，兩者均存在0.283 Hz 的轉動頻率成分，其中圖7(a)尤為突出，驗證了正常機組定轉子偏心的推論，圖7(b)在0.15 Hz處出現較為明顯的峰值(圖中箭頭所指)，對應著保持架的故障特征頻率.

(a) 正常機組

(a)正常機組

(b)故障機組

圖8給出了30 Hz以內的正常機組和故障機組的多尺度包絡譜圖.圖8中的頻率成分要復雜得多，圖8(b)中出現了較為清晰的5.6 Hz及其倍頻成分，對應著軸承滾動體的故障特征頻率，而圖8(a)中該頻率成分沒有出現.圖7(b)和圖8(b)說明軸承滾動體出現故障，之所以出現2倍頻的滾動體特征頻率，是因為滾動體缺陷會導致滾動體每自轉一圈對軸承內圈和外圈分別產生一次沖擊，而保持架特征頻率的出現則是因為保持架的轉動頻率與滾動體的公轉頻率一致，保持架約束有缺陷的滾動體不斷進入和退出軸承重載區進而產生調制現象.

(a)正常機組

(b)故障機組

圖9和圖10分別為故障機組多尺度包絡譜圖在尺度22和尺度35處的切片.圖9中1 Hz以內的頻率成分清楚地顯現了0.15 Hz的保持架故障特征，說明多尺度包絡譜圖方法對于此類低頻微弱故障特征提取非常有效.圖10中則凸顯了5.6 Hz的滾動體2倍頻特征頻率及其諧波成分，增強了滾動體故障診斷的準確性.與常規窄帶包絡解調方法相比，多尺度包絡譜圖能夠將信號分解至全尺度時頻平面，同時獲得豐富的故障調制頻率，具有較好的準確性和智能性.

圖9 尺度22處的故障機組多尺度包絡譜切片

Fig.9 Slice of the MuSEnS at scale 22 of the wind turbine with faults

4 結 論

基于多尺度包絡譜圖對實際直驅式風電機組后軸承進行了故障特征提取.由于窄帶中心和帶寬確定困難等原因，傳統的窄帶包絡解調方法對發現低速、重載的直驅式風電機組軸承故障能力不足.多尺度包絡譜圖運用復小波變換將信號分解至全尺度時頻平面，同時獲得信號不同帶寬下的包絡信息.采用該方法能夠有效發現直驅式風電機組軸承低頻的故障信息，可為風電裝備的狀態監測和故障診斷提供有效手段.

圖10 尺度35處的故障機組多尺度包絡譜切片

Fig.10 Slice of the MuSEnS at scale 35 of the wind turbine with faults

[1] International Energy Agency. IEA wind annual report for 2012[EB/OL]. [2016-03-14]. http://www.ieawind.org/annual_reports_PDF/2012.html.

[2] LIU Wenyi, TANG Baoping, JIANG Yonghua. Status and problems of wind turbine structural health monitoring techniques in China[J]. Renewable Energy, 2010, 35(7): 1414-1418.

[3] 徐大平, 柳亦兵, 呂躍剛. 風力發電原理[M]. 北京: 機械工業出版社, 2011.

[4] FELDMAN M. Hilbert transform in vibration analysis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25(3): 735-802.

[5] ANTONI J, RANDALL R B. The spectral kurtosis: application to the vibratory surveillance and diagnostics of rotating machines[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2006, 20(2): 308-331.

[6] LI Ruoyu, SOPON P, HE D. Fault features extraction for bearing prognostics[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2012, 23(2): 313-321.

[7] SAWALHI N, RANDALL R B, ENDO H. The enhancement of fault detection and diagnosis in rolling element bearings using minimum entropy deconvolution combined with spectral kurtosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21(6): 2616-2633.

[8] ANTONI J. Cyclic spectral analysis of rolling-element bearing signals: facts and fictions[J]. Journal of Sound and Vibration, 2007, 304(3/4/5): 497-529.

[9] 向玲, 鄢小安. 基于小波包的EITD風力發電機組齒輪箱故障診斷[J]. 動力工程學報, 2015, 35(3): 205-212.

XIANG Ling, YAN Xiaoan. Fault diagnosis of wind turbine gearbox based on EITD-WPT method[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2015, 35(3): 205-212.

[10] BORGHESANI P, PENNACCHI P, RANDALL R B, et al. Application of cepstrum pre-whitening for the diagnosis of bearing faults under variable speed conditions[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 36(2): 370-384.

[11] BADAOUI M E, GUILLET F, DANIèRE J. New applications of the real cepstrum to gear signals, including definition of a robust fault indicator[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2004, 18(5): 1031-1046.

[12] PARK C S, CHOI Y C, KIM Y H. Early fault detection in automotive ball bearings using the minimum variance cepstrum[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 38(2): 534-548.

[13] RANDALL R B, ANTONI J. Rolling element bearing diagnostics—A tutorial[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25(2): 485-520.

[14] 安學利, 蔣東翔, 李少華. 基于決策融合的直驅風力發電機組軸承故障診斷[J]. 電網技術, 2011, 35(7): 36-41.

AN Xueli, JIANG Dongxiang, LI Shaohua. Fault diagnosis of spherical roller bearing of direct-drive wind turbine based on decision fusion[J]. Power System Technology, 2011, 35(7): 36-41.

[15] 安學利, 趙明浩, 蔣東翔, 等. 基于支持向量機和多源信息的直驅風力發電機組故障診斷[J]. 電網技術, 2011, 35(4): 117-122.

AN Xueli, ZHAO Minghao, JIANG Dongxiang, et al. Direct-drive wind turbine fault diagnosis based on support vector machine and multi-source information[J]. Power System Technology, 2011, 35(4): 117-122.

[16] YAN Ruqiang, GAO R X. Multi-scale enveloping spectrogram for vibration analysis in bearing defect diagnosis[J]. Tribology International, 2009, 42(2): 293-302.

[17] WANG Jinjiang, GAO R X, YAN Ruqiang. Multi-scale enveloping order spectrogram for rotating machine health diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2014, 46(1): 28-44.

Bearing Fault Feature Extraction for a Direct Drive Wind Turbine Using Multi-scale Enveloping Spectrogram

TENGWei,JIANGRui,ZHANGYangyang,LIUYibing,MAZhiyong

(School of Energy, Power and Mechanical Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China)

Considering the features of low rotational speed and heavy load of direct drive wind turbines, the multi-scale enveloping spectrogram (MuSEnS) is proposed for the diagnosis of actual wind turbines and for the feature extraction of faulty bearings, which is the envelop spectrum of transform results by processing the original vibration signal using complex wavelet transform. Diagnosis results show that the MuSEnS can effectively detect the weak faulty feature of bearing hidden in background noise, because it has the ability of simultaneous multi-scale decomposition and envelope demodulation. Comparing with conventional demodulation analysis, the MuSEnS is more intelligent and accurate, which can be applied to the fault diagnosis of actual wind turbines.

direct drive wind turbine; bearing; multi-scale enveloping spectrogram; feature extraction

2016-03-14

2016-09-10

國家自然科學基金資助項目(51305135)；北京高等學校青年英才計劃資助項目(YETP0701)；中央高校基本科研業務費資助項目(2015ZD15)

滕 偉(1981-)，男，副教授，博士，研究方向為電站設備的故障診斷、壽命預測與健康管理.電話(Tel.): 15901086381; E-mail: tengw@ncepu.edu.cn.

1674-7607(2017)05-0373-06

TM315

A 學科分類號：680.60