風力發電機振動采集系統的設計

褚世凱，秦會斌

(杭州電子科技大學新型電子器件與應用研究所，浙江杭州310018)

風力發電機振動采集系統的設計

褚世凱，秦會斌*

(杭州電子科技大學新型電子器件與應用研究所，浙江杭州310018)

針對振動分析在風力發電機狀態檢測及故障定位中的作用，設計了基于ADXL335三軸加速度傳感器的振動采集系統，并通過STM32實現模數轉換。對信號采集過程中出現的頻率混疊，設計了六階巴特沃斯低通濾波器，采用Savitzky-Golay平滑算法對信號中摻雜的噪聲進行去噪。測試結果表明:所設計濾波器可有效濾除600 Hz以上的信號，振動加速度的誤差可控制在0.5%以內;Savitzky-Golay平滑算法可有效消除信號中的噪聲。

振動;風力發電機;ADXL335;巴特沃斯;Savitzky-Golay

風力發電機是風能開發的主要設備，其結構復雜，運行環境惡劣，因此風力發電機故障頻發。根據實踐，風力發電機常見故障主要集中在機械部件上，如齒輪箱、低速軸、高速軸以及發電機等［1］。機械振動包含的信息豐富，在故障時的反應迅速，且測量方便，因此目前風力發電機的狀態檢測與故障定位主要基于振動信號的分析。

趙志宏［2］等針對滾動軸承振動信號的不規則性和復雜性，提出一種基于小波包變換與樣本熵的軸承故障診斷方法。鄭近德［3］等針對滾動軸承不同故障振動信號具有不同復雜性的特點，提出基于多尺度熵和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法。張淑清［4］等將局部均值分解近似熵和模糊C均值聚類方法結合，將機械振動信號局部均值分解后所得PF分量的近似熵作為特征向量，輸入到模糊C均值聚類分類器中，實現了不同類型機械故障的分類識別。Bafroui［5］等將小波能譜熵應用于齒輪箱故障診斷，通過采集齒輪箱升速過程中的動態信號，并加以分析，實現了齒輪箱不同轉速條件下的動態過程故障診斷。Hernandez-Vargas［6］等針對異步電機轉子斷條和軸承故障的早期檢測問題，提出奇異值分解和信息熵相結合的方法。

現有研究主要聚焦于對振動的數字信號處理，在振動信號采集方面并沒有太多的關注。但是所采集信號的準確度對后期的信號分析有著非常大的影響，對于采樣過程中出現的頻率混疊也只能在采集過程中進行處理。因此本文設計了風力發電機振動采集系統，采用了六階巴特沃斯模擬低通濾波器對傳感器的模擬輸出進行處理，同時采用了Savitzky-Golay數據平滑算法進行信號除噪。

1 方案設計

振動采集系統的硬件結構如圖1所示，利用ADXL335三軸加速度傳感器采集風力發電機的振動。為了避免ADC過程中的頻率混疊現象，本文有針對性的設計了低通濾波電路。通過STM32的ADC模塊進行模擬信號的采集，同時STM32將采集的數據轉換為加速度值。采集的數字信號通常都難以避免的摻雜著噪聲［7］，如電路板之間由于器件耦合而產生的毛刺，信號采集過程中出現的周期性干擾，以及各種惡劣環境因素的影響。這些干擾噪聲的頻率帶寬比較大，對原始信號的影響也比較嚴重，所以需要對信號進行平滑處理，以達到減小噪聲的目的。最終將采集的數據通過串口發送給上位機。

圖1 系統結構圖

2 ADXL335的應用

本文選取了ADXL335三軸加速度傳感器，它可測量±3 gn以內的加速度，具有1.8 V～3.6 V的寬工作電壓范圍，可抵御10 000 gn的沖擊［8］。ADXL335的靈敏度與電壓成正相關，在電壓為2 V時其靈敏度為195mV/gn，電壓每升高0.1 V靈敏度也隨之升高約10mV/gn。ADXL芯片內每個輸出端都接有一個32 kΩ的電阻，如果在輸出引腳上外接一個適當的電容，那就可構成簡單的低通濾波電路，從而達到控制輸出帶寬的目的，本文中在輸出引腳XOUT、YOUT、ZOUT別接0.01μF電容，使其輸出帶寬為600 Hz。為了減少電源中的噪聲，通常會將ADXL335 VS端外接一個去耦電容，一般可采用0.1μF的電容。其應用電路如圖2所示。

圖2 ADXL335應用電路

3 巴特沃斯濾波器的設計

在等步長的離散采樣過程中會出現混疊現象，在數學上早已通過傅里葉分析進行過證明。當發生頻率混疊時，原始信號中就會夾雜原本不存在信號與頻率，其直接結果就是對所采集信號造成干擾。Butterworth濾波器在其通帶內幅值響應最為平坦，其阻頻帶的頻率衰減不夠出色，這方面的不足可通過增加濾波器的階數來彌補。隨著階數的增加電路的復雜度也隨之提升，因此首先需要找出滿足需求的最低階數。對此可通過式(1)進行計算:

式中，α2為最小阻帶衰減，ωs為阻帶頻率，ωc為截止頻率。本文中α2=20 dB，ωs=900 Hz，ωc=600 Hz，K=1。將參數代入式(1)可得n=5.666 480，因此巴特沃斯濾波器的階數至少為6階。

巴特沃斯低通濾波器的電路實現有多種，本文通過3個二階無限增益多端反饋電路(簡稱MFB)的級聯來實現我們所需的六階巴特沃斯低通濾波器。二階MFB低通濾波電路如圖3所示。

圖3 二階MFB低通濾波電路

此電路有著下面的關系式:

對以上各式進行整理可得:

式中，K為增益，B與C為歸一化系數，對于六階巴特沃斯濾波器，B與C的值如表1所示。

表1 六階巴特沃斯低通濾波器的設計系數

實際中各種電阻值更容易獲得，因此在設計時先設定好C1與C2的值，然后根據式(3)計算出各電阻值。在電路中如果把所有電阻乘以某個常數，同時電容除以這個常數，那么濾波器的特性不變［9］。根據這一特點可對計算出的電阻電容值進行調整。最終計算出的各電阻電容值如表2所示。因此最終設計的六階巴特沃斯低通濾波電路如圖4所示。

表2 計算出的電阻電容值

圖4 六階巴特沃斯低通濾波電路

4 數據處理

4.1 數據轉換

在信號經過了低通濾波器的處理后，采用STM32f103rbt6進行模擬信號的采集。STM32f103rbt6是一款基于CortexM3內核的32 bit微處理器，其外設齊全，開發與調試都非常方便［10］。STM32f103RBT6的ADC是十二位逐次逼近型模數轉換器，其最大轉換速率為1 MHz。在信號采集中，一般將采樣率設定為目標頻率的3倍～4倍即可，本文將采樣率設為3 kHz。同時本文采用DMA方式進行數據傳輸，大大提高了效率。對于STM32采集的數字信號，需要通過兩步才能轉化為加速度值。第1步是將所采集的數據轉化為電壓，其計算公式為:

式中，1.5為傳感器0 gn輸出電壓，φ為經過軟件校準后所添加的偏移量，0.325為傳感器在3.3 V電源下的靈敏度。

4.2 Savitzky-Golay平滑算法的應用

Savitzky-Golay平滑算法是在時域內利用最小二乘

式中，Vref為參考電壓，本文中的參考電壓為3.3 V，data為模數轉換后的16 bit結果，由于是12 bit的ADC，且對齊方式為右對齊，所以我們需要先將數據的高四位清零。

第2步是將電壓轉化為實際的加速度值，其計算公式為:法對滑動窗口內的數據進行線性擬合的一種方法，它被廣泛的運用于數據流平滑除燥［11］。相對于其他類似的平滑方法，Savitzky-Golay平滑能夠消除采樣信號中有較大誤差的數據點，同時保留相對極大值、極小值和寬度等分布特性，盡量保證原始數據的不失真［12］。

假設有一組數據x(i)，其中i=-k，…，0，…，k，即共有2k+1個連續點。有一個n階的多項式(如式(6))對這組數據進行擬合:

對于擬合的效果可用式(7)表示:

λ越小則說明擬合的效果越好。為了使λ最小，可令λ對各系數的導數為0，即:

得:

式中r=0，1，…，n。對式(9)化簡可得:

一旦確定k與n的值，再將待擬合的2k+1個數據x(i)代入上式中即可求出擬合多項式的系數。然后把中間點的橫坐標輸入得出的擬合多項式中，即可得到中間點在前后各k個點的基礎上的最佳擬合。

5 系統測試

5.1 濾波電路幅頻特性測試

在測試過程中我們將信號發生器產生的不同頻率的正弦信號作為輸入，用示波器觀察輸出信號相對輸入信號的幅頻變化。本實驗測試了1 200 Hz以下的信號，600 Hz以下以及900 Hz以上的正弦信號每間隔40 Hz測試一次，頻率在600 Hz～900 Hz之間，頻率間隔20 Hz。在將得到的數據進行整理之后我們得到了實際模擬濾電路的幅頻特性曲線，如圖5所示。

圖5 濾波電路幅頻特性曲線

從圖5可知，最終設計出的濾波器特性基本符合本文的設計指標。但是其通帶不夠平坦，且增益一直小于1，經分析這主要是由于實際電阻電容值的偏差所致。

5.2 數據精度測試

本文通過測量靜態加速度的方式對數據精度進行測試，實驗中讓X軸、Y軸與Z軸分別垂直于地面，然后對采集的數據與標準的垂直加速度(1 gn)進行對比。在實驗中由于無法將每個軸完全準確地垂直于地面，本文采用多次測量，然后去除最大值與最小值，再將數據進行平均，以達到誤差的最小化。每組實驗中測量次數為12次，每次測量過后將傳感器重新校準。采取如上所述的方法，本文最終獲得了10組數據，如表3所示。

表3 數據統計結果

從表3可以看出，所采集加速度準確度較高，其中偏差最大的值為1.004 7 gn，相對標準值誤差為

0.47 %。

5.3 數據平滑效果測試

Savitzky-Golay平滑算法中窗口較大可以得到更好的去噪效果，但是隨著窗口的增加計算量也會增加，因此需要在二者之間進行平衡。擬合階數較小可得到較好的去噪效果，過大則會使曲線變得毛糙。本文中窗口取15，擬合階數取4，圖6(a)為原始振動信號，圖6(b)為經過Savitzky-Golay平滑的振動信號。

圖6 Savitzky_Golay的振動信號

通過對比可知，Savitzky-Golay平滑算法能夠消除除信號中偏差較大的點，同時保留原始信號的紋理細節。同時有研究表明，Savitzky-Golay平滑算法能夠有效提高所采集數據的精度［13］。

6 結論

本文設計了基于ADXL335三軸加速度傳感器的風力發電機振動采集系統，針對信號采集過程中的頻率混疊以及摻雜的噪聲，設計了6階巴特沃斯低通濾電路，采用了Savitzky-Golay算法進行去噪。從測試結果來看，本設計實現了振動信號的準確采集，從而為后期的數據處理奠定了基礎。

［1］婁海英.風機振動檢測與監控分析系統［D］.北京交通大學，2008.

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褚世凱(1990-)，男，安徽六安人，碩士研究生，現就讀與杭州電子科技大學新型電子器件與應用研究所，主要研究風力發電機的振動采集與異常診斷以及嵌入式應用，925820780@qq.com;

秦會斌(1961-)，男，山東泰安人，博士，教授，博士生導師，現為杭州電子科技大學教授，主要研究方向為新型電子器件的研發與應用、抗電磁干擾技術等，qhb@hdu.edu.cn。

Design of W ind Turbine Vibration Acquisition System

CHU Shikai，QIN Huibin*

(Instituteof Electron Devices and Application，Hangzhou Dianzi University，Hangzhou Zhejiang 310018，China)

Aiming at the role of vibration analysis in the condition detection and fault location of wind turbine，the vibration acquisition system is designed based on ADXL335 three axis acceleration sensor，STM32 is used for analog digital conversion.For the frequency aliasing in the process of signal acquisition，a six order Butterworth low-pass filter was designed，and the Savitzky-Golay smoothing algorithm is used for noise signal elimination.Tests indicate the designed filter can effectively filter out the noise signals of above 600 Hz;vibration acceleration error can be controlled within 0.5%;Savitzky-Golay smoothing algorithm can effectively eliminate the noise in the signal.

vibration;wind turbine;ADXL335;butterworth;Savitzky-Golay

C:8260

10.3969/j.issn.1005－9490.2017.01.044

TP277

:A

:1005－9490(2017)01－0232－05

2016-01-08修改日期:2016-02-26