变工况特性下的风电轴承早期故障诊断方法.pdf

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1、第30卷第3期电力科学与工程Vo1_30．No．3392014年3月ElectricPowerScienceandEngineeringMar．．2014变工况特性下的风电轴承早期故障诊断方法王珊，苏璐玮，顾煜炯，杨昆(华北电力大学能源动力与机械工程学院，北京102206)摘要：针对风电机组运行环境极端恶劣和运行工况复杂多变造成的故障特征无法准确、及时捕捉的特点，提出基于IMF(IntrinsicModeFunction)分量优化选取和Hilbert谱分析的风电轴承早期故障诊断方法。首先利用阶比重

2、采样技术将时域非平稳信号转换为角域平稳或准平稳信号；然后对角域信号进行EMD(EmpiricalModeDecomposition)分解，利用互相关准则和峭度准则选取IMF分量，重构角域信号；最后，采用希尔伯特变换对重构信号进行处理，得到边际谱。通过试验仿真验证了该方法的有效性。关键词：变工况特性；阶比重采样；IMF优化选取；边际谱中图分类号：TM614文献标识码：ADOI：10．3969／j．issn．1672—0792．2014．03．010动轴承故障振动信号分析方法，但是该方法存在0引言两个

3、问题：(1)必须事先通过冲击试验来确定高频共振频率；(2)带通滤波器的中心频率和带宽滚动轴承是风电机组中重要部件。由于机组固定不变。EMD在轴承故障特征提取中的应用可工作环境条件恶劣，温度湿度的影响以及由于风自适应地提取故障冲击信号，避免了共振解调中况的变化引起的轴承载荷变化使得轴承极易发生心频率选择和多个固有频率共存的问题。但目前故障。对轴承的早期故障诊断及故障趋势预测可EMD在风电机组轴承中的应用仍存在一些问题需以尽早发现故障并安排检修，从而保证风电机组要研究，对于变工况造成的频率成分变化问题

4、和有效稳定运行。IMF分量选取的问题。此背景下，本文提出基于西北工业大学廖明夫对滚动轴承振动信号角域信号IMF分量优化选取的风电机组轴承早期进行了自适应共振解调分析，提取轴承的故障信故障诊断的方法，将阶比重采样后获得的角域信息。RandallRB根据滚动轴承损伤性冲击故障号进行EMD分解，根据互相关系数准则和峭度准的循环平稳特性，利用循环平稳解调成功地分离则选取包含故障信息的IMF分量，再利用时频谱了齿轮和轴承故障。华北电力大学王晓龙，针和边际谱提取故障特征，实现风电机组轴承的早对电动机的滚动轴承

5、故障问题，提出了基于EE—期故障诊断。MD和Teager能量算子解调的诊断新方法。浙江大学郭艳平介绍了基于EMD和散度指标的滚动1风电轴承各故障发生阶段的特点轴承故障诊断新方法，通过计算故障特征量的J一散度和KL一散度来判断故障类型和描述故障滚动轴承4个阶段的频谱特征如下：程度。(1)噪声和温度正常，可用超声、振动尖峰目前来看，共振解调方法是工程中常用的滚能量声发射测量出来，振动总量较小，无离散的收稿日期：2013—08—19。基金项目：国家自然科学基金资助项目(51075145)；华能科学技术项

6、目(HNKJ—H27)；神华集团科技创新项目(GTKJ一12—02)。作者简介：王珊(1990一)，女，硕士研究生，研究方向为电站设备故障诊断，E—mail：wangshan901116@126．COIII。电力科学与工程轴承故障频率尖峰。采集到的振动信号中主要的频率成分受转速的影(2)轻微的轴承故障，轴承工作噪声略增响而不断发生变化。传统的频谱分析方法对非平大，温度正常，开始出现轴承部件的固有频率，稳信号进行分析时会产生明显的频率混叠现象。一般在500～2000Hz范围内。本阶段中后期表现为了更

7、好地对旋转机械的非平稳信号进行分析，为在固有频率附近出现边频。揭示其频率随时间变化的规律，提出阶比分析技(3)可以听到噪声，温度略有升高，出现滚术来准确的提取故障频率。动轴承故障频率及其谐波频率。故障进一步扩展传统的阶比分析方法有硬件阶比跟踪技术和时，出现较多的滚动轴承故障频率的谐波频率，计算阶比跟踪技术，硬件阶比跟踪技术会受到现并且边带频率的数量增多。场安装条件的限制且需要昂贵的相关设备，也不(4)轴承工作时的噪声强度改变，温度明显利于虚拟仪器的开发。而现有的计算跟踪技术也升高，这一阶段影响l倍

8、频，并引起其他倍频分存在一些问题，或者精度不高，或者计算效率低。量的增大，轴承故障频率和固有频率开始消失被在总结了现有计算阶比跟踪技术的基础上，本文随机振动或噪声所代替。提出二次曲线拟合的计算阶比重采样。其基本思通过研究轴承各故障阶段的特点，由图1发想是假定转子在短时间内(至少连续3个脉冲间现在轴承发生早期故障时，振动信号是最先有所隔)是匀角加速运动，根据已知的3个脉冲时刻反应的。由于振动信号对于轴承早期故障的敏感值，求出二次曲线的系数，得到二次曲线方程，性好，本文选用振动分析方法