徐浩凇，鄭小霞

（上海電力學院電力與自動化工程學院，上海 200090）

滾動軸承是風力發(fā)電機組的關(guān)鍵部件之一，其中最重要的齒輪箱滾動軸承和發(fā)電機滾動軸承都屬于經(jīng)常發(fā)生故障的部件［1］.因此，研究滾動軸承的故障診斷對風電機組正常運行具有重要意義.

由于伴隨軸承故障的發(fā)生、發(fā)展，往往會引起信號頻率結(jié)構(gòu)的變化，而根據(jù)此時的頻率可判斷軸承是否發(fā)生故障，并可以此確定故障類型.因此頻域分析是軸承故障診斷的有效方法.文獻［2］采用LabvieW設(shè)計的軟件平臺在時域和頻域內(nèi)對軸承振動信號進行了故障診斷，但其頻域分析采用依賴硬件參數(shù)的共振解調(diào)方法，這使得LabvieW參數(shù)設(shè)置較為復雜.

本文采用基于特征參數(shù)的滾動軸承故障診斷方法，依據(jù)振動信號的峭度指標、峰值因數(shù)、偏態(tài)因數(shù)等參數(shù)對滾動軸承的內(nèi)圈、外圈、滾動體進行故障識別，并提出了希爾伯特包絡(luò)譜分析的滾動軸承故障診斷方法，該方法在小波變換求得高頻系數(shù)的基礎(chǔ)上，用希爾伯特變換求取振動信號的包絡(luò)譜，從而確定軸承的故障類型.在LabVIEW 8.5環(huán)境下開發(fā)了基于特征參數(shù)和希爾伯特包絡(luò)譜分析法的風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng).故障診斷實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠有效、快速、準確地對滾動軸承內(nèi)圈、外圈、滾動體故障進行識別并報警.

1 基于特征參數(shù)滾動軸承故障診斷

對于一個有損傷的軸承，當滾動體接觸點進入缺陷區(qū)時，就會發(fā)生機械沖擊，沖擊脈沖幅度與損傷程度成正比.由于沖擊力的變動幅度很大，且?guī)в休^大的隨機噪音，因此，用波形特征參數(shù)來表示沖擊波形幅度能有效反映軸承的故障狀態(tài)，這是軸承故障檢測中的常用方法［3］.

由于滾動軸承振動信號是隨機的，其本身不能直觀地反映系統(tǒng)狀態(tài)的變化，但通過統(tǒng)計分析，可以找到反映其統(tǒng)計規(guī)律的特征量.在信號的幅值上進行各種處理，即對信號的時域進行統(tǒng)計分析稱為幅域分析.幅域統(tǒng)計方法計算簡單、顯示直觀、容易理解，在簡易振動診斷中應用非常廣泛.常用的信號幅域統(tǒng)計參數(shù)包括有效值、峭度、峰值因數(shù)、偏態(tài)指標、峭度指標、裕度因數(shù)、脈沖因數(shù)、峰態(tài)因數(shù)等.

2 基于希爾伯特包絡(luò)譜分析的滾動軸承故障診斷

由于滾動軸承振動信號的不平穩(wěn)特性，合理地選擇信號處理方法對于確保故障診斷系統(tǒng)的精確性很重要.不準確的信號分析會導致故障診斷系統(tǒng)多次錯誤報警，降低故障診斷的準確性［4］.

小波分析具有對信號的自適應性，能識別振動信號的突變成分;振動信號經(jīng)希爾伯特變換后得到其包絡(luò)譜，由包絡(luò)譜獲得故障特征信息.由此可結(jié)合小波分析和希爾伯特變換二者的優(yōu)點對軸承進行故障診斷.

2.1 滾動軸承特征頻率

滾動軸承的異常振動頻率由轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)速度、損傷部位的形態(tài)，以及軸承元件的固有振動頻率所決定.轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)速度越高、損傷越嚴重，其振動頻率就越高.滾動軸承故障的振動特征是：當發(fā)生異常時，頻譜豐富，不會只產(chǎn)生單一的特定頻率，各頻率分量的幅值顯著增大.由于軸承元件的固有頻率較高，通常在1×103～1×104Hz內(nèi)，一旦某種元件出現(xiàn)異常激發(fā)該種固有頻率，頻譜中就會出現(xiàn)高頻成分.因此，利用軸承元件的固有頻率診斷故障是一種有效的方法［4］.

由于結(jié)構(gòu)、運行特性不同，各零部件有不同的特征頻率.滾動軸承的特征頻率（即接觸激發(fā)的基頻）可以根據(jù)軸承元件之間滾動接觸的速度關(guān)系所建立的方程求得.用它計算的特征頻率值往往十分接近測量數(shù)值，因此在診斷前總是將其先計算出來，并以此作為診斷的依據(jù).對于外圈固定的軸承，可運用下列公式計算出各元件的故障特征頻率.

內(nèi)圈（外滾道）缺陷頻率為：

2.2 小波變換

對非平穩(wěn)信號進行分析時，高頻信號需要采用小時間窗，而低頻信號需要采用大時間窗，即窗口大小應隨頻率變化而改變，但加窗傅立葉變換無法實現(xiàn)這一功能.小波分析是一種窗口大小固定但其時頻窗可以改變的時頻局部化分析方法，在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率.正是這種特性，使小波分析具有對信號的自適應性，能識別振動信號的突變成分［5］.

小波變換的基本思想與傅里葉變換是一致的，它也是用一族函數(shù)去表示信號或函數(shù)，這一族函數(shù)稱之為小波函數(shù)系.小波函數(shù)系是由一基本小波函數(shù)的平移和伸縮構(gòu)成的.與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數(shù)）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節(jié)，解決了傅里葉變換中存在的難題.有人把小波變換稱為“數(shù)學顯微鏡”.

小波定義過程如下.

對于任意ψ（t）∈L2（R），即ψ（t）是平方可積函數(shù)，如果ψ（t）的傅里葉變換滿足可容許條件：

則稱ψ（t）是一個基本小波或母小波函數(shù).

在多數(shù)情況下，要求ψ（t）連續(xù)且有一個矩為零的大整數(shù)M，也即對所有整數(shù)m＜M，有：

這表示母小波必須非零且均值為零.

母小波ψ（t）縮放（或稱膨脹）α倍并平移b得到：

人們稱ψa，b（t）為小波基函數(shù)，也稱小波.它是由一個母小波函數(shù)經(jīng)過伸縮與平移所產(chǎn)生的二維空間的基底，依賴于參數(shù)a和b.其中a被稱為尺度因子（參數(shù)），b被稱為時移因子（參數(shù)）.尺度參數(shù)a改變小波的形狀，時移參數(shù)b改變小波的位移.

2.3 希爾伯特包絡(luò)譜

軸承的許多故障信息是以調(diào)制的形式存在于所監(jiān)測的振動信號之中，如果借助希爾伯特變換對這些信號進行解調(diào)處理，就能方便地獲得故障特征信息，以確定軸承所發(fā)生的故障類別.希爾伯特譜是信號的幅值隨時間和頻率變化的精確描述［5］.包絡(luò)分析的寬頻帶特性常引起系統(tǒng)固有頻率處的諧振，從而在該頻率附近形成以特征故障頻率為基頻的邊帶，此邊帶是故障信號調(diào)制的結(jié)果，因此包絡(luò)分析又稱為解調(diào)分析.通過對包絡(luò)信號進行頻率分析，能比較精確地確定故障發(fā)生的部位和層次.

希爾伯特解包絡(luò)的原理就是讓測試信號產(chǎn)生一個90°的相移，從而與原信號構(gòu)成一個解析信號，求出的解析信號就構(gòu)成了包絡(luò).希爾伯特解包絡(luò)的原理如圖1所示.

圖1 希爾伯特解包絡(luò)原理

X（t）為振動加速度信號，帶通濾波后得到信號yr（t），yr（t）經(jīng)過希爾伯特變換后得到信號yi（t），二者構(gòu)成解析函數(shù)式Z（t），即：

由此得到振動信號的幅值調(diào)制信號為：

上述過程完成了對信號的解包絡(luò)分析.

3 基于LabVIEW的風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)

LabVIEW是美國國家儀器（NI）公司推出的使用最為廣泛的虛擬儀器計算機語言.在特征參數(shù)故障診斷和希爾伯特包絡(luò)譜分析故障診斷的基礎(chǔ)上，利用LabVIEW平臺建立了風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng)，主要包括振動信號的數(shù)據(jù)處理模塊、故障診斷模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、系統(tǒng)時間模塊，以及顯示面板等部分，總體結(jié)構(gòu)如圖2所示.

基于LabVIEW的風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng)的程序示意如圖3所示.

LabVIEW很重要的一個優(yōu)勢就是界面編輯的所見即所得.用其構(gòu)建的顯示面板形象生動，布局靈活性強.基于LabVIEW的風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng)前面板如圖4所示.

由圖4可知，該系統(tǒng)實現(xiàn)了故障報警、波形顯示、特征參數(shù)顯示、特征頻率顯示、故障部位顯示、保存數(shù)據(jù)、系統(tǒng)時間顯示和希爾伯特包絡(luò)譜顯示等功能.

圖2 基于LabVIEW的風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng)的功能模塊

圖3 基于LabVIEW的風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng)的程序示意

4 故障診斷系統(tǒng)仿真研究

故障診斷仿真實驗采用美國凱斯西儲大學（CWRU）軸承數(shù)據(jù)中心的滾動軸承故障數(shù)據(jù)（http：//www.eecs.cwru.edu/laboratory/bearing）.本次實驗數(shù)據(jù)選取滾動軸承驅(qū)動端在746 W的電機負載下，外圈故障點的方向與負載區(qū)方向垂直，軸承轉(zhuǎn)速1 771～1 797 r/min，采樣頻率為48 000 Hz，通過放電加工（Elecctric Discharge Machining，EDM）技術(shù)，在內(nèi)滾道、外滾道和滾動體上人為制造的直徑0.533 4 mm，深度為0.279 4 mm的軸承故障.采樣序列數(shù)據(jù)長度為1 024點，振動信號由與磁性基座相連的加速度傳感器獲取.

由于篇幅限制，本文僅以軸承外圈故障的診斷為例.選取軸轉(zhuǎn)頻fs=29.5 Hz，采樣序列長度為1 024點的外圈故障數(shù)據(jù).外圈故障特征頻率計算經(jīng)驗公式為：fo=3.584 8×fs，將fs=29.5 Hz代入公式，得fo=105.8 Hz.

利用該故障診斷系統(tǒng)對滾動軸承外圈故障診斷結(jié)果如圖5所示.

從圖5中可直觀地看出，故障報警燈呈報警狀態(tài)的同時，峭度指標為8.89且閃爍提示，外圈故障特征頻率值為105.81 Hz并閃爍提示;故障部位提示區(qū)醒目顯示：外圈故障;從信號時域波形圖上可以看出此時沖擊較為強烈，小波變換所得的高頻系數(shù)呈離散狀分布，且沖擊很強，希爾伯特包絡(luò)譜最大脈沖對應頻率105 Hz和210 Hz正是軸承外圈故障特征頻率和其2倍頻，由此頻率也可推斷軸承外圈出現(xiàn)故障.

圖5 滾動軸承外圈故障診斷結(jié)果

5 結(jié)語

本文在LabVIEW 8.5環(huán)境下實現(xiàn)了基于振動信號特征參數(shù)和希爾伯特包絡(luò)譜分析的兩種故障診斷方法，開發(fā)了風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng).該系統(tǒng)的前面板形象生動，實現(xiàn)了故障自動報警、故障類型顯示、特征頻率顯示閃爍報警、希爾伯特包絡(luò)譜顯示，以及數(shù)據(jù)存儲等功能.故障診斷實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)可以直觀、準確、迅速地診斷出滾動軸承外圈、內(nèi)圈、滾動體的故障.

［1］任臘春，張禮達.基于模糊理論的風力機故障診斷專家系統(tǒng)的研究［J］.流體傳動與控制，2009（6）：10-12.

［2］蘇敏，王勇，何惜港.基于LabVIEW的滾動軸承故障診斷系統(tǒng)［J］.軸承，2010（9）：41-44.

［3］MCFADDEN P D，TOOZHY M M.Application of synchronous averaging to vibration monitoring of rolling element bearings［J］.Mechanical Systems and Signal Processing，2000，14 （6）：891-906.

［4］DANESHI Far D，CAPOLINO G A，HENAO H.Review of failures and condition monitoring in wind turbine generators［C］//XIX International Conference on Electrical Machines，2010，Rome，2010：1-6.

［5］趙玉菊，陳恩利，史振江.基于小波包絡(luò)分析的滾動軸承故障診斷研究［J］.石家莊鐵路職業(yè)技術(shù)學院學報，2009，8 （4）：36-41.

（編輯蘇娟）