基于Hilbert解調法的風電機組齒輪箱故障診斷

■ 李曉博 李國慶 牛瑞杰 陳倉 姚兵印 蘭昊 李萌 于博文

(1.西安熱工研究院有限公司；2.中國華能集團有限公司)

0 引言

隨著風力發電行業的快速發展及其裝機容量的迅速增加，截止到2018年末，我國風電累計裝機容量已達到209530 MW[1]。齒輪箱(也稱為“增速器”)作為雙饋式風電機組中傳遞轉速與扭矩的重要傳動部件，其運行的穩定性與可靠性會直接影響風電機組整機的可利用率和發電性能。隨著風電機組運行年限的增長，齒輪箱的損傷概率也在逐步增加，及時發現齒輪箱的早期損傷并進行維修和處理，可有效避免因齒輪箱損傷擴大而造成如卡死、箱體開裂等重大損失。

目前分析齒輪箱故障的方式通常有齒輪箱油溫監測、軸承溫度監測，內窺鏡檢查、振動數據監測等。由于齒輪箱油溫監測和軸承溫度監測無法準確發現齒輪箱故障，而內窺鏡檢查無法全面檢測內部部件，因此，振動數據監測已成為齒輪箱故障診斷、分析的主流方法。

本文通過對某運行中的風電機組中存在異響的齒輪箱的振動數據進行采集后，采用Hilbert解調法對振動數據進行了分析，并準確提取了振動數據中的故障信息，診斷出了齒輪箱存在的故障。

1 齒輪箱故障類型

齒輪箱作為風電機組傳動鏈的重要組成部件，主要是將葉輪吸收到的風能傳遞給發電機，并將葉輪的轉速升高以適應發電機的工作轉速，從而實現發電機發電。由于風力機外部風速存在較大波動，齒輪箱的工作環境較為惡劣，再加上齒輪箱各部件在設計、材料處理、裝配精度方面可能會存在不足，高扭矩、高沖擊、高轉速的工作特點易導致齒輪箱內各傳動部件在運行若干年后逐步出現損傷情況。較為常見的齒輪箱損傷有齒輪齒面斷裂、膠合、點蝕等，以及軸承內圈、外圈、保持架、滾子損傷等[2]，如圖1～圖4所示。

圖1 齒輪齒面斷齒

圖2 齒輪齒面膠合

圖3 齒輪齒面點蝕

圖4 軸承滾子表面損傷

采用內窺鏡對齒輪箱進行開蓋窺視檢查是較為常見的齒輪箱損傷排查方法，但是由于齒輪箱的特殊結構，此方法無法全面地檢測到齒輪箱內部部件，易造成漏檢，尤其是對于行星級齒圈、齒輪齒面的損傷，以及部分齒輪軸承的損傷，不易檢測到。因此，需要采取振動數據監測的方法來分析齒輪箱的運行狀況和損傷情況。

2 振動分析原理

采集風電機組齒輪箱運行過程中的振動信號，并經A/D轉換后，得到振動信號數據隨時間的變化關系，通過分析振動信號的時域波形來判斷設備的故障問題。但事實上，現場采集到的振動信號中往往疊加了多個周期、幅值不同的振動數據，同時包含大量的隨機脈沖噪聲、白噪聲等[3]，很難從時域波形中直接提取到有效故障信息。

若要進一步分析振動信號的幅頻和相頻特性，則需要對振動信號進行頻譜分析。采用傅里葉變換，可將振動信號由時域轉換為頻域進行觀察。

某一周期性振動信號x(t)在區間采用傅里葉級數可表示為：

式中，t為積分變量時間；T為信號周期；e為自然常數；j為虛數單位；nω0為某一諧波分量的頻率值，n的取值為 0,±1,±2…。

當T趨于+∞時，信號頻譜的譜線間隔Δω(即ω0)成為dω，nω0變為連續變量ω，由此可得到傅里葉積分：

對x(t)進行傅里葉變換可得到：

根據ω=2πf，式(3)可表示為：

式中，f為信號的頻率。

在對現場采集到的機械振動信號進行分析時發現，信號中的故障信息都是以振幅調制或相位調制的形式出現，若要獲取故障信息就需要提取調制信號。提取調制信號的過程就是所謂的“信號的解調”[4]。現對振動信號的Hilbert解調法進行具體分析。

1)將連續實信號x(t)表示成僅包括正頻率成分的復信號q(t)的實部，則有：

其中，

2)復信號q(t)可經過對x(t)進行濾波得到：

式中，h1(t)為濾波器的時間函數；x′(t)為信號x(t)的Hilbert變換。

其中，

式中，τ為積分變量。

3)設某一窄帶調制信號x(t)=a(t)·cos[2πf0t+φ(t)]，其中，a(t)為緩慢變化的調制信號。

此時，調制信號x(t)的Hilbert變換為：

則x(t)的解析信號為：

通過Hilbert解調法處理振動數據，便可以有效地將調制信號從振動數據中提取出來，準確地分析故障信息。

3 齒輪箱振動測試及數據分析

3.1 齒輪箱振動信號圖分析

某風電場一臺1.5 MW雙饋式風電機組的齒輪箱在運行過程中存在異響，該齒輪箱采用“二級行星+一級平行軸”結構。異響位置靠近齒輪箱輸出軸，當齒輪箱運行時，高速軸附近會發生尖銳的周期性沖擊聲。由于齒輪箱在運行時，油冷風扇、發電機散熱風扇等同時也在運行，機艙內噪音較大，無法直接定位異響的具體位置。

為提取到異響信號，在齒輪箱箱體上布置測點，對齒輪箱運行過程中的振動信號進行采集。現場采集振動數據時發現，高速軸軸承附近位置異響較為強烈，因此重點分析了齒輪箱高速軸水平方向的振動信號。該振動信號的時域波形圖如圖5所示。

圖5 齒輪箱高速軸水平方向的振動信號時域波形圖

從圖5中可以發現，振動信號較為雜亂，無法觀察到明顯的異常信息。

對該振動信號進行傅里葉變換后得到其振動頻譜圖，如圖6所示。從圖6中可以發現，振動頻率峰值最高的2個頻率為500 Hz與100 Hz，且從頻譜分析結果可知，頻率存在一定的頻率調制現象。通過對齒輪箱高速軸的轉速、齒數及與其嚙合的中速軸轉速，齒數參數進行相關計算，得到高速軸、低速軸轉頻，以及高速軸與低速軸的嚙合頻率，相關結果中均未有與500 Hz與100 Hz相匹配的特征頻率，這說明500 Hz與100 Hz對應的2條頻譜線并不能反映出設備實際的故障特征頻率。由此可知，在某些工況時僅對振動的時域信號直接進行頻譜分析，很難發現設備存在的振源信息。

圖6 齒輪箱高速軸水平方向振動頻譜圖

根據德國工程師協會頒布的VDI 3834《風力發電機及其組件機械振動的測量和評估》標準中的有關規定，計算得出該齒輪箱高速軸振動水平方向加速度信號在0.1～10 Hz頻率范圍內的有效值為0.01m/s2(小于0.3 m/s2)，10～2000 Hz頻率范圍內的有效值為0.54 m/s2(小于7.5 m/s2)。這兩個值并未超過VDI 3834標準中規定的齒輪箱運行時的振動要求限值，造成這一情況的原因可能是因為測試時的風速未達到風電機組的額定風速，或齒輪箱內部損傷較小導致測得的振動信號有效值較小。

圖7 齒輪箱高速軸振動水平方向振動包絡譜圖

對齒輪箱高速軸水平方向振動信號采取Hilbert解調法進行分析，分析結果如圖7所示。

觀察圖7可以發現，包絡譜中存在18.59 Hz的信號及其倍頻信號。圖中，1～5峰值點對應的頻率分別為 18.59、37.18、55.77、74.36、92.95 Hz，均為以18.59 Hz為基頻的倍頻信號頻率，特征頻率分布規律明顯，振動幅值也都較為明顯。由此分析可知，齒輪箱存在的故障頻率應為18.59 Hz。

3.2 齒輪箱故障理論分析

1)根據測試時現場記錄的齒輪箱狀態，齒輪箱高速軸轉速為1120 r/min。齒輪箱高速軸齒數為34，中速軸齒數為109，高速軸滾動軸承型號為6320。

則齒輪箱高速軸轉頻fi=1120/60=18.67 Hz，中速軸轉頻f2=fi×34/109=5.82 Hz，高速軸與中速軸的嚙合頻率fi2=18.67×34=634.78 Hz。

2)齒輪箱故障中滾動軸承損傷也較為常見，現對其進行分析。

滾動軸承主要由保持架、滾子、內圈、外圈四部分組成，每個組成部件都有其特征頻率。對于內圈旋轉、外圈固定的滾動軸承，滾動軸承保持架的故障頻率(FTF)可表示為：

式中，d為滾子直徑，mm；D為軸承節圓直徑，mm；α為滾子接觸角。

滾動軸承滾子的故障頻率(BSF)可表示為：

滾動軸承內圈的故障頻率(BPFI)可表示為：

式中，N為滾子個數。

滾動軸承外圈的故障頻率(BPFO)可表示為：

查閱型號為6320的滾動軸承的相關產品信息后可得，N=8，d=36.5 mm，D=157.5 mm，α=0°。

在fi取18.67 Hz時，將軸承各參數代入式(11)～式(14)，計算得到齒輪箱高速軸滾動軸承各部件的故障頻率，如表1所示。

表1 齒輪箱高速軸滾動軸承各部件的故障頻率

通過對比高速軸轉頻、中速軸轉頻、高速軸滾動軸承各部件的故障頻率可以發現，高速軸轉頻(18.67 Hz)與圖7中包絡譜分析的18.59 Hz的故障頻率基本一致，且該頻率距離高速軸與中速軸的嚙合頻率(634.78 Hz)、中速軸轉頻(5.82 Hz)、高速軸軸承各部件故障頻率(7.17、38.12、91.99、57.37 Hz)均較遠。由此分析可知，齒輪箱故障位于高速軸齒面上，推測齒輪箱高速軸齒面存在斷齒或剝落情況。

4 現場檢查結果

通過對齒輪箱運行時的振動數據進行分析，初步判斷出齒輪箱高速軸齒面存在斷齒或剝落的情況。于是立刻安排風電機組檢修人員對齒輪箱進行開蓋檢查，結果發現，齒輪箱內部高速軸有一個齒面存在較小的剝落，如圖8所示。

圖8 齒輪箱高速軸一齒面發生剝落

現場檢查結果與振動信號分析的結果一致，雖然剝落面積較小，測試的工況也未達到額定工況，但通過Hilbert解調法進行分析，準確地提取到了故障信息。

5 結論

本文采用Hilbert解調法對振動信號進行分析，將齒輪箱早期損傷故障信號解調出來，準確獲取了故障信號，并且及時發現了齒輪箱的早期損傷，避免了齒輪箱損傷進一步擴大，為風電機組齒輪箱的故障檢測與分析提供了有效的參考方法。