陳建全，傅曉錦

（上海電機(jī)學(xué)院 電氣學(xué)院，上海 201306）

0 引言

風(fēng)能作為一種綠色能源，受到世界各國的青睞，已經(jīng)被視為未來可持續(xù)性發(fā)展能源產(chǎn)業(yè)之一。新能源發(fā)電技術(shù)的不斷突破也不斷推動可再生能源的發(fā)展[1]，其中風(fēng)力發(fā)電是發(fā)展最快的綠色能源之一[2]?！笆晃濉逼陂g，并網(wǎng)型的風(fēng)力發(fā)電進(jìn)入高速發(fā)展的快車道，在大型風(fēng)電機(jī)組與風(fēng)電場運(yùn)營方面取得了很多成果[3-5]。據(jù)全球風(fēng)能理事會（GWEC）預(yù)測：風(fēng)機(jī)累計(jì)容量將在五年內(nèi)從2014年的360GW達(dá)到2018年600GW[6]；2020年風(fēng)電總裝機(jī)容量將達(dá)到700GW以上，風(fēng)電提供的電力占全球電力需求的15%[7-8]。風(fēng)機(jī)齒輪箱、發(fā)電機(jī)和主軸等機(jī)械傳動鏈易發(fā)生故障，這些故障的發(fā)生將會導(dǎo)致風(fēng)力機(jī)長時間的停機(jī)，對企業(yè)造成難以挽回的損失。伴隨著我國風(fēng)電機(jī)組裝機(jī)容量和規(guī)模的不斷增加，依靠傳統(tǒng)人工的“被動式檢修”已經(jīng)不能滿足風(fēng)力發(fā)電企業(yè)高效的檢修維護(hù)需求，因此風(fēng)機(jī)故障監(jiān)測與診斷系統(tǒng)將對推動風(fēng)力發(fā)電安全、可靠和穩(wěn)定運(yùn)營發(fā)揮著重要的作用。針對故障高發(fā)部件齒輪箱的故障診斷過程中，由于采集的故障振動含有大量的噪聲和沖擊負(fù)載影響，在利用故障診斷方法進(jìn)行診斷之前，必須對振動數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波降噪，從而獲得有效的振動信號。所以，本文采用三種濾波消噪方法對齒輪箱振動信號進(jìn)行降噪預(yù)處理，通過仿真驗(yàn)證結(jié)果對比表明，組合形態(tài)學(xué)方法可以有效的消除噪聲干擾，進(jìn)而精確診斷齒輪箱的故障類型。

1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的結(jié)構(gòu)分析

1.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組結(jié)構(gòu)分析

從風(fēng)力發(fā)電機(jī)外觀來看，風(fēng)機(jī)主要是由四個部分構(gòu)成，分別為風(fēng)輪、機(jī)艙、塔筒和基礎(chǔ)，如圖1所示。風(fēng)輪是捕獲和吸收風(fēng)能的關(guān)鍵部件，主要包含葉片、輪轂以及變槳系統(tǒng)。葉片的作用是把風(fēng)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，而輪轂又將機(jī)械能傳遞給傳動系統(tǒng)。變槳系統(tǒng)一般安裝在輪轂上，通過調(diào)整葉片運(yùn)行的角度大小來控制風(fēng)輪轉(zhuǎn)速大小，從而達(dá)到控制風(fēng)機(jī)的輸出功率。機(jī)艙部分主要由傳動系統(tǒng)、發(fā)電機(jī)、偏航系統(tǒng)和機(jī)艙罩等構(gòu)件組成。其中傳動系統(tǒng)一般包括有低速軸、齒輪箱和高速軸等。齒輪箱具有增速作用可以將主軸的低速運(yùn)作狀態(tài)變?yōu)楦咚龠\(yùn)作狀態(tài)，高速旋轉(zhuǎn)驅(qū)動發(fā)電機(jī)運(yùn)作，從而產(chǎn)生電能并通過塔筒底部的變流器設(shè)備進(jìn)行調(diào)節(jié)，將其與電網(wǎng)系統(tǒng)相接[9]。發(fā)電機(jī)顧名思義就是一種可以產(chǎn)生電能的電力設(shè)備，在風(fēng)機(jī)中主要作用是將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能，從而進(jìn)行發(fā)電。機(jī)艙罩是風(fēng)機(jī)的防護(hù)結(jié)構(gòu)，將機(jī)艙內(nèi)的所有部件罩在其中，與外部隔絕，使風(fēng)力發(fā)電機(jī)組能在雨、雪和霧霾等惡劣的天氣環(huán)境中正常工作。塔筒是為了給風(fēng)輪和機(jī)艙提供支撐，使其能在空中處于固定位置，以便使風(fēng)力機(jī)獲得足夠的風(fēng)能；同時，在塔筒內(nèi)部底部安裝有控制柜和變流器裝置，直接控制風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行和變流。

圖1-1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的基本結(jié)構(gòu)Fig.1-1 Basic structure of wind turbine

2 風(fēng)機(jī)傳動鏈部件故障機(jī)理分析

風(fēng)機(jī)的運(yùn)行環(huán)境惡劣、工況復(fù)雜多變，風(fēng)電機(jī)組內(nèi)部傳動部件易發(fā)生故障[10]。風(fēng)機(jī)故障又可分為機(jī)械故障和電氣故障，本文主要研究對象為主傳動鏈上的機(jī)械故障，其中風(fēng)力機(jī)易發(fā)生的機(jī)械故障包括齒輪箱、發(fā)電機(jī)和主軸等主傳動鏈故障。據(jù)某風(fēng)場統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，齒輪箱發(fā)生故障比例為48%、56%和60%，發(fā)電機(jī)故障比例為21%、27%和29%，葉片故障比例為31%、17%和11%[11-12]。由此可知，風(fēng)機(jī)的關(guān)鍵機(jī)械部件故障發(fā)生的比例較高。葉片是風(fēng)力發(fā)電機(jī)重要的部件，是唯一一個直接與風(fēng)接觸的部件，經(jīng)年累月的暴露在風(fēng)機(jī)最外邊，長期受風(fēng)吹日曬、暴雨侵襲等惡劣的自然環(huán)境影響，葉片容易發(fā)生腐蝕和被雷擊現(xiàn)象，其常見的故障有疲勞失效、開裂和彎曲等。齒輪箱是長期運(yùn)行的傳動部件，由于工作量大，出現(xiàn)故障是十分常見的[13]，其常見的故障有斷齒、軸承磨損失效和齒輪損傷等。發(fā)電機(jī)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組核心部件之一，所處的電氣環(huán)境經(jīng)常在變化，電磁環(huán)境也相對不穩(wěn)定，使發(fā)電機(jī)很容易出現(xiàn)一些常見故障如定子或轉(zhuǎn)子線圈短路、軸承過熱和轉(zhuǎn)子斷條等。

3 齒輪箱振動故障降噪方法研究

3.1 小波降噪分析

小波閾值降噪主要是選取合適的閾值和閾值函數(shù)的確定[14]。根據(jù)小波理論原理，假設(shè)時域信號為，采樣點(diǎn)數(shù)為N ，采樣頻率為fs，采樣后的信號f(n)，對f(n)采取小波變換有：

小波閾值降噪的步驟為和降噪流程圖如圖3-1：

（3）通過閾值選取規(guī)則和閾值函數(shù)對小波分解系數(shù)Wj,k閾值進(jìn)行處理，得到新的小波分解系數(shù)。

圖3-1 小波閾值去噪流程圖Fig.3-1 Wavelet threshold denoising flow chart

3.2 小波包消噪

小波包將齒輪、軸承的振動信號進(jìn)行i層分解：

將式（3-2）的分解過程利用圖3-2分解樹進(jìn)行具體說明。

圖3-2 三層小波包分解樹Fig.3-2 Three-layer wavelet packet decomposition tree

通過使用不同λ值后比較重構(gòu)信號的去噪效果，選定最合適的閾值，去噪效果最好的閾值函數(shù)對應(yīng)的λ設(shè)為該振動信號的軟閾值函數(shù)。

式（3）中，sgn(Wj,k)表示符號函數(shù)，其返回函數(shù)值為：若Wj,k＞0，則sgn返回1；若Wj,k=0，則sgn返回0；若Wj,k＜0，則返回 -1。Wj,k表示為第j 層節(jié)點(diǎn)中第k 個閾值，表示與λ比較后用于消噪的閾值，為取值范圍為的任意常數(shù)。

最后，重構(gòu)振動信號，小波包變換的重構(gòu)公式：

3.4 形態(tài)學(xué)濾波消噪

Maragos[15]等人通過組合尺寸大小相同的結(jié)構(gòu)元素和不同的形態(tài)學(xué)開運(yùn)算和閉運(yùn)算，提出了一種形態(tài)學(xué)開閉（OC）濾波器，如式（5）和形態(tài)學(xué)閉開（CO）濾波器，如式（6）。

形態(tài)學(xué)開閉（OC）濾波器和形態(tài)學(xué)閉開（CO）濾波器，不僅可以消除原始信號中的峰值噪聲，還能濾除波谷噪聲干擾，但是由于形態(tài)學(xué)開運(yùn)算具有收縮性，濾波時導(dǎo)致輸出幅值偏??；形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算具有擴(kuò)張性，使輸出幅值偏大，濾波后去噪信號會出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)偏差現(xiàn)象。所以單一利用形態(tài)學(xué)開閉濾波器（OC）或者閉開濾波器（CO）并不能取得理想的去噪效果，因此本文采用組合形態(tài)濾波器，如式（7）能有效地消除原始振動信號的噪聲干擾，并取得理想的降噪效果。

3.5 仿真驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文提出的組合形態(tài)學(xué)濾波算法對齒輪箱含噪振動信號具有很好的效果，并對比三種信號消噪方法降噪效果，將實(shí)測齒輪箱故障信號分別用小波降噪法、小波包降噪法和組合形態(tài)濾波降噪法進(jìn)行Matalb仿真驗(yàn)證。

圖3-3 齒輪箱原始振動信號Fig.3-3 Original vibration signal of gearbox

圖3-4 經(jīng)小波降噪的振動信號Fig.3-4 De-noising signal basedon wavelet threshold denoising method

圖3-5 經(jīng)小波包降噪的振動信號Fig.3-5 De-noising signal of gear based onwavelet packet de-noising method

圖3-6 經(jīng)組合形態(tài)濾波降噪的振動Fig.3-6 De-noising signal of gear based on combination morphological filtering

如圖 3-3、圖 3-7是采集的齒輪和軸承原始信號；圖 3-4、圖 3-8是經(jīng)小波降噪后的齒輪、軸承振動信號；圖 3-5、圖 3-9為經(jīng)小波包降噪后的齒輪、軸承振動信號；圖 3-6、圖 3-10為經(jīng)組合形態(tài)學(xué)降噪后的齒輪和軸承振動信號。

圖3-7 齒輪箱軸承原始振動信號Fig.3-7 Original vibration signal of gearbox bearing

圖3-8 經(jīng)小波降噪的軸承振動信號Fig.3-8 De-noising signal of bearingbased on wavelet threshold de-noising method

圖3-9 經(jīng)小波包降噪的軸承振動信號Fig.3-9 De-noising signal of bearing based on wavelet packet de-noising method

圖3-10 經(jīng)形態(tài)濾波降噪的軸承振動信號Fig.3-10 De-noising signal of bearing based combination morphological filtering

從仿真圖中得出經(jīng)小波降噪、小波包降噪的原始含噪信號沒有消去信號的尖峰和毛刺并且包含多處斷點(diǎn)、突變。而經(jīng)組合形態(tài)學(xué)方法降噪的振動信號對毛刺現(xiàn)象取得了一定的抑制效果并且保持了信號整體的連續(xù)性。

為了更好的驗(yàn)證數(shù)學(xué)組合形態(tài)學(xué)降噪算法的有效性，引入信噪比(SNR)、均方根誤差(MSE)和一次性系數(shù)作為定量對比三種消噪方法效果的技術(shù)參數(shù)。

表3-1 三種降噪方法的技術(shù)指標(biāo)參數(shù)對比Tab.3-1 Comparison of several de-noising method results

從表3-1的降噪?yún)?shù)對比可知，經(jīng)組合形態(tài)學(xué)降噪方法處理的信號信噪比最大，均方根誤差、一致性系數(shù)最小，表明對于齒輪箱齒輪和軸承故障振動信號的消噪處理，組合形態(tài)學(xué)消噪效果明顯優(yōu)于小波降噪法、小波包降噪法。

4 結(jié)論

本文對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的振動信號消噪方法進(jìn)行了研究。主要是對小波分析降噪、小波包降噪和組合形態(tài)學(xué)降噪算法進(jìn)行了深入分析。針對小波降噪閾值和閾值函數(shù)各自的優(yōu)缺點(diǎn)、小波包降噪的性能以及利用單一形態(tài)濾波器存在的局限性，提出了組合形態(tài)學(xué)降噪方法。為了驗(yàn)證三種降噪方法的效果，對齒輪點(diǎn)蝕、斷齒、軸承保持架損壞和外圈裂紋等常見故障進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。通過MATLAB 2014a軟件對故障信號仿真分析，驗(yàn)證了本文提出的組合形態(tài)學(xué)降噪算法更適合于齒輪箱故障振動信號的消噪處理。