許 峰， 范玉剛

(1. 昆明理工大學 信息工程與自動化學院， 云南 昆明 650500；2. 云南省礦物管道輸送工程技術研究中心， 云南 昆明 650500)

風能作為一種清潔可再生能源，在傳統(tǒng)化石燃料日益枯竭以及環(huán)境污染問題凸顯的情況下，受到越來越多的重視。近些年來，風力發(fā)電的裝機容量正在不斷增加[1]，隨著風力發(fā)電規(guī)模的提升，風機軸承故障的發(fā)生頻率也逐年上升。風機組的主要部件都位于距離地面幾十米的塔架上，維護檢修費用高昂[2]，目前對風機軸承運行狀況的監(jiān)測仍缺乏有效手段[3]。因此，解決好對風機軸承運行狀態(tài)的實時監(jiān)測問題，對風機的正常工作，保障電力的持續(xù)輸出以及降低運營成本具有重要意義。

風機軸承在運行時，產生的振動信號中隱含它在當時運行狀態(tài)下的特征信息，將信息及時精確傳輸?shù)缴衔粰C進行分析是對軸承狀態(tài)監(jiān)測的關鍵。本文采用Wi-Fi無線通訊技術，在Wi-Fi模塊與STM32微控制器建立連接后，通過振動傳感器MPU6050和微控制器STM32將采集到的振動信號通過Wi-Fi傳輸?shù)缴衔粰C，實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據與上位機之間的數(shù)據交換，再利用PC機調用MATLAB結合ITD算法對現(xiàn)場數(shù)據分析，從而達到對電機組運行狀態(tài)實時監(jiān)測的目的。

由于風機軸承運行時產生的振動信號具有非平穩(wěn)、突變性的特點，加上外界各種噪音的影響，增大了對信號特征提取的難度,因此不能直接對采集到的原始信號進行特征提取，需要對信號進行預處理。預處理方法也多種多樣，Winger-Ville時頻分布采用雙線性變換的方法，具有分辨率高、滿足時頻邊緣性等特點，但是在分解過程中會產生嚴重的交叉項，對結果產生干擾[4]；近年來提出的小波變換降噪方法，由于信號和噪聲的頻率分布特點，使其具有良好的降噪效果，但是在降噪前需要設定小波和設定閾值[5]；被廣泛應用于故障診斷等領域的經驗模態(tài)分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)，可以自適應對信號進行分析[6-7]，但在分解過程中存在的模態(tài)混疊以及端點效應等問題有待解決。本文采用的本征時間尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition，ITD)能夠抑制端點效應以及高效的拆解效率，優(yōu)于其他方法[8]，它通過多次分解直至分解成變成一個單調趨勢信號，能有效反映信號特征。

1 遠程監(jiān)測系統(tǒng)整體設計

系統(tǒng)由兩個模塊組成，包括信號采集模塊和信號分析模塊。信號采集模塊選擇STM32F439作為處理器，是一種高性能、低成低功耗的運算內核，與振動傳感器MPU6050共同組成外圍的信號采集模塊。信號分析模塊用于對從現(xiàn)場采集到的數(shù)據進行處理分析，調用MATLAB將接收到的數(shù)據進行ITD分析，將分析的特征圖顯示在波形框中，技術人員就能在場外監(jiān)測到風機軸承的運行狀態(tài)，其整體設計如圖1所示。

圖1 整體設計圖

2 信號采集模塊硬件設計

系統(tǒng)的穩(wěn)定性以及處理數(shù)據的能力是判斷一個硬件系統(tǒng)好壞的關鍵指標[9-10]。本系統(tǒng)的硬件部分由多個傳感適配器組成，都由STM32系列單片機控制。系統(tǒng)使用的STM32F439系列采用的是180 MHz的ARM Cortex-M4處理器內核，能夠提供最大2 MB閃存或1 MB雙區(qū)閃存，內置256 KB RAM。自帶有PWM、USART、USB接口、ADC等片上資源，在降低系統(tǒng)的能耗、增加系統(tǒng)穩(wěn)定的同時又簡化了電路的設計，非常適合高速、分布式振動信號采集系統(tǒng)。此外，系統(tǒng)的外部電路主要有電源、時鐘電路、看門狗電路等。為防止程序跑飛，需要設計一個看門狗電路，當出現(xiàn)死循環(huán)時，看門狗會讓系統(tǒng)程序重啟。

2.1 電源電路設計

電源模塊是電路設計中必須考慮的一個功能模塊，電源輸出幅值必須足夠且穩(wěn)定。STM32最低工作電壓為2.0 V，并且內部電源可為時鐘與寄存器供電。MPU6050的工作電壓為2.5 V，3.0 V或者3.3 V，內部電源可為I2C輸出供電，其自帶穩(wěn)壓電路，可以與STM32兼容，直接由STM32供電，降低了電路設計的復雜度。

2．2 振動傳感器電路設計

本文選取MPU6050作為本系統(tǒng)的振動信號傳感器。可測得6軸向的角速度，感測范圍為±250、±500、±1000、±2000 °/ sec(dps)，由于選取的振動信號傳感器自帶有ADC數(shù)模轉換裝置，不需要加接數(shù)模轉換器即可通過I2C總線將振動數(shù)據傳輸?shù)絊TM32，極大地簡化了電路。

2．3 Wi-Fi模塊電路設計

Wi-Fi通訊是近些年得到廣泛應用的通訊方式，布設簡單，只要上位機支持 Wi-Fi功能，就能在Wi-Fi覆蓋的區(qū)域內進行數(shù)據傳輸。本系統(tǒng)使用的是USR-Wi-Fi232模塊，它是一款一體化的 802.11 b/g/n 模組，提供了涵蓋 802.11MAC 與調頻擴頻、直接序列擴頻兩種物理層規(guī)范，后來陸續(xù)添加了其他它物理層[11]，為 Wi-Fi 無線網絡的廣泛應用帶來了無限的前景和希望[12]。該Wi-Fi模塊對智能電網、工業(yè)控制等領域的應用作了專業(yè)優(yōu)化，串口設備或MCU控制的設備直接接入。本系統(tǒng)的Wi-Fi模塊與STM32模塊通過UART引腳實現(xiàn)通信。

3 監(jiān)測系統(tǒng)的軟件設計

軟件部分主要是下位機的數(shù)據采集端程序設計以及上位機MATLAB算法設計。下位機的程序設計主要是對振動傳感器MPU6050，STM32以及Wi-Fi模塊的初始化，設置它們各自的工作模式。MPU6050與STM32初始化后，啟動數(shù)據采集功能，并將數(shù)據傳送至Wi-Fi模塊，最后發(fā)送至互聯(lián)網。上位機主要是對人機交互界面以及MATLAB的算法設計。

4 振動信號的特征提取

風機軸承在運行時產生的振動信號很容易被外界噪聲信號干擾，因此需要對原始信號進行降噪后來提取所需要的信息。軸承的振動信號非平穩(wěn)、突變性的特點決定了傳統(tǒng)的傅立葉變換不能準確識別信號。ITD方法是針對軸承信號的特點提出來的，經過多次分解后所得旋轉分量能夠反映原始振動信號的局部特征[13]。

將振動信號定義為Xt=[x1,x2,…,xn]，其中L為基線提取因子，進行ITD分解后最終的結果如下：

Xt=LXt+(1-L)Xt=Lt+Ht,

(1)

其中Ht=(1-L)Xt為固有旋轉分量，Lt=LXt為基線分量。

分解過程如下：

1)計算信號Xt的極值Xk以及產生極值時的時間τk，k為極值點個數(shù)(k=1,2,…,N)，基線提取因子L的定義如(2)式：

(2)

(3)

式中t∈(τk,τk+1)；α為控制提取固有旋轉分量幅度的增益控制參數(shù)，0﹤α﹤1，一般取0.5效果最佳。

2)通過基線分量Lt得到PR分量Ht，如(4)式：

Ht=(1-L)Xt=Xt-Lt。

(4)

3)將Lt作為子信號，再次按照(1)—(4)式進行多次分解，直至基線分量變成一個單調趨勢信號，得到最終所需的分量信號。多次ITD分解公式可表示為：

(5)

5 系統(tǒng)調試

對系統(tǒng)模塊進行功能測試與分析。首先將下位機的振動信號傳感器與STM32連接起來，Wi-Fi模塊用來實現(xiàn)采集模塊與上位機之間的通訊。然后對信號采集模塊的數(shù)據通訊以及系統(tǒng)分析模塊的數(shù)據分析進行測試。

在實驗中，將振動信號傳感器、A/D轉換器、STM32以及USR-Wi-Fi232連接在對應的插口上，配置Wi-Fi模塊，準備工作完成。系統(tǒng)上電，控制USR-Wi-Fi232模塊開機、初始化STM32微控制器再通過發(fā)送AT指令與Wi-Fi同步波特率，即可進行數(shù)據發(fā)送操作，與場外上位機進行數(shù)據交換。上位機的分析客戶端使用Visual Studio 2013進行開發(fā)。在對客戶端的程序設計過程中，菜單欄包括：協(xié)議選擇、波特率設置以及本地IP設置。通過C#與MATLAB混合編程，C#調用MATLAB對振動數(shù)據進行實時分析，如圖2所示。

圖2 客戶端界面

6 實驗分析

為了驗證本文方法的可行性，實驗使用直驅式風機運行時產生的振動信號作為測試數(shù)據，風機的主軸承主要承受徑向載荷，同時也可承受由于風對風輪作用產生的部分軸向載荷[14-15]，使用轉速為908 r/min的電機模擬風對風機產生的作用，原始振動數(shù)據是通過安裝在軸座上的采樣頻率為8 kHz的加速度傳感器MPU6050測得，共1 111 040個振動數(shù)據。將軸承整個生命周期的數(shù)據點劃分為3個狀態(tài)：正常使用期、性能衰退期和快速失效期，并取測試所得信號的第200 001到204 800區(qū)間內共4800個樣本點作為正常使用期階段的測試數(shù)據，取950 001到954 800 區(qū)間內共4800個樣本點作為性能衰退期的測試數(shù)據，取1 100 001到1 104 800區(qū)間內共4800個樣本點作為快速失效期的測試數(shù)據。

通過ITD方法將正常使用期的原始信號分解得到PR分量如圖3所示(由于篇幅限制，本文僅給出前4個分量)，再對得到的PR分量進行包絡譜分析，包絡譜分析是軸承振動信號分析的常用方法之一，能有效反映軸承振動的信號特征。

圖3 正常使用期的PR分量

峭度是一個無量綱特征，它是對信號的一個標準化描述，峭度值越大，信號中沖擊成分比重越大，因此對峭度最大的第一個PR分量進行包絡譜解調，結果如圖4—圖6所示?？梢园l(fā)現(xiàn)在正常使用期，軸承在頻率為70.31 Hz時幅值達到峰值0.0027 m/s2；在性能衰退期，軸承在頻率為17.58 Hz時幅值達到峰值0.022 m/s2；在快速失效期，軸承在頻率為128.2 Hz時幅值達到峰值0.098 m/s2，根據3個狀態(tài)下的包絡譜圖可以明顯看出隨著軸承衰退程度的逐漸加深，包絡譜的頻率峰值也隨之提高，實現(xiàn)了不同狀態(tài)下軸承振動信號的特征提取。

圖4 正常使用期包絡譜圖

圖5 性能衰退期包絡譜圖

圖6 快速失效期包絡譜圖

7 結 論

本文提出基于Wi-Fi的風機運行狀態(tài)遠程監(jiān)測系統(tǒng)設計方案，采用Wi-Fi傳輸?shù)姆绞綄F(xiàn)場的振動信號傳輸?shù)缴衔粰C，上位機調用MATLAB對接收到的振動信號進行ITD分析，分析結果顯示到波形框圖中，實現(xiàn)對軸承振動信號的實時特征提取與顯示。該系統(tǒng)能在復雜的野外環(huán)境中長期工作，能夠幫助工作人員對風機軸承的運行狀態(tài)判斷提供依據，及時發(fā)現(xiàn)軸承異常。

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