王文恒 ，呂 達

（包頭職業(yè)技術(shù)學院電氣工程系，內(nèi)蒙古 包頭 014030）

在現(xiàn)階段的風力發(fā)電行業(yè)，永磁同步（直驅(qū)、半直驅(qū)為代表）技術(shù)近年來得到了一定的發(fā)展，而雙饋風力發(fā)電技術(shù)也相對成熟，諧波含量可控制在較低水平，機組運行狀態(tài)穩(wěn)定，即使電網(wǎng)出現(xiàn)故障，雙饋系統(tǒng)也可提供更高的電流能力，更有利于啟動過電流保護及故障清除[1]。因此，雙饋風力發(fā)電系統(tǒng)的市場認可度較高。齒輪箱是風力發(fā)電機的故障高發(fā)部件，一旦發(fā)生故障會嚴重影響正常的生產(chǎn)發(fā)電工作，尤其是雙饋機組采用齒輪箱將風輪轉(zhuǎn)速升高，提高發(fā)電機效率的同時，會出現(xiàn)各類齒輪箱的機械故障。在機器的運轉(zhuǎn)中，相較于其他零部件，軸承與齒輪算是易損零件[2]。尤其是在轉(zhuǎn)速高的工況下，不少軸承在潤滑條件不好時都可能發(fā)生溫度升高的現(xiàn)象，直接導致零件的剛性接觸致使產(chǎn)生膠合狀態(tài)，故需要完成狀態(tài)的監(jiān)測與診斷，使得在故障未發(fā)生前就有了預判而能夠快速處理，這也是故障診斷的初衷。如果能及時發(fā)現(xiàn)或在使用前進行雙饋風力發(fā)電機組件的全生命周期預測與診斷，就能對故障部件單獨進行維修，其維護難度和維護成本會大幅降低。

1 無轉(zhuǎn)速信號工況下的故障診斷

傳統(tǒng)對風機齒輪箱的故障診斷技術(shù)主要針對的是某一階段的診斷技術(shù)，而針對雙饋風力發(fā)電機組早期信息難以獲取等特殊性和技術(shù)難度，目前國內(nèi)外尚少有深入的研究。課題組通過軟件將深度學習理論與故障演化機理研究相結(jié)合，提高深度網(wǎng)絡學習狀態(tài)識別的準確性，在故障機理動力學特性和故障信息量化關系的研究基礎上，擬準確捕捉齒輪箱振動數(shù)據(jù)的層次化特征、局部特征和動態(tài)全局特征，嘗試融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），構(gòu)建雙輸入融合CNN-LSTM網(wǎng)絡，并將其應用于雙饋風力發(fā)電機組齒輪箱高精度狀態(tài)監(jiān)測過程中。在沒有轉(zhuǎn)速計的情況下，無法直接獲取轉(zhuǎn)速信號，從而不能直接進行階比分析，需要從復雜的振動信號中擬合出所需要的轉(zhuǎn)速信號，然后進行等角度采樣，通過階比譜獲取故障部位的信息。

1.1 研究對象

在大數(shù)據(jù)樣本驅(qū)動下進行雙饋風機齒輪箱狀態(tài)識別與分析，再通過搭建的實驗臺進行論證，本次的采樣數(shù)據(jù)是30 s左右的風力發(fā)電機的降速數(shù)據(jù)，采樣頻率為25.6 kHz，第一行是齒輪箱上測試信號，第二行是電機上測試信號[3]。軸承的型號為6215，齒輪箱傳動比為106∶17，與電機相連的是小齒輪，其原始數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 原始數(shù)據(jù)

1.2 無轉(zhuǎn)速計階比分析實現(xiàn)原理

利用短時傅里葉變換處理振動信號，首先對原始信號進行傅里葉變換，其原始波形圖如圖1所示。然后用窗函數(shù)對振動信號進行截取，通過不斷移動窗函數(shù)，得到短時傅里葉變換的結(jié)果[4]。可通過時間和振幅的關系圖與短時傅里葉變換后的三維圖進行分析。做出短時傅里葉變換俯視圖，從其中可以發(fā)現(xiàn)嚙合頻率較為相似的圖線，然后通過轉(zhuǎn)速的追蹤得出結(jié)論。

圖1 原始波形圖

Step1：劃定區(qū)域，此處所劃定的這一個區(qū)域也就是所追蹤范圍。

Step2：將時間坐標軸進行固定，并在同類工況求得幅值最大點Amax。

Step3：計算Amax對應的頻率fm，求得數(shù)值并記錄。

Step4：滑動時間，尋到每個時間段ti所需對應的頻率fmi(i=1, 2,…,n)，其中，n為窗口滑動次數(shù)。

Step5：此處把所有短時長振動數(shù)據(jù)所互相對應的轉(zhuǎn)頻合成為整個時間段振動數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)頻，記為f。

變化曲線獲取完成之后，就應該對它所對應的積分得到的時間和角度之間的數(shù)值關系進行分析，接著完成等角度的采樣，將對等角度采樣以后的數(shù)據(jù)進行階比分析[5]。其原始數(shù)據(jù)應通過短時傅里葉變換，變換后的數(shù)據(jù)經(jīng)過頻率、時間以及振幅之間的關系圖，如圖2所示。在轉(zhuǎn)頻與時間關系通過積分，對照時間與角度關系在等角度采樣下，找到角度與振幅的關系，在階比分析作用下得出階比譜即可[6]。

圖2 短時傅里葉變換后的時頻三維振幅圖

2 軸承故障仿真結(jié)果分析

電機振動信號等角度采樣圖橫坐標為時間，單位為秒，幅值為從0到最大值200，等角度采樣放大圖、階比譜圖如圖3所示。通過階比譜可以清晰地看出，4.25的階比譜線與軸承外環(huán)特征頻率4.564 Hz非常接近，且倍頻成分明顯，說明風力發(fā)電機的軸承同樣存在明顯外環(huán)故障特征[7]。在軸承故障仿真中，對得到的時頻三維振幅圖的不同圖譜進行對比，對實際工況下的雙饋風力發(fā)電機齒輪箱軸承無轉(zhuǎn)速信號的故障診斷進行研究，可通過軸承故障仿真結(jié)果得出雙饋風力發(fā)電機齒輪箱軸承無轉(zhuǎn)速信號工況下的故障診斷研究結(jié)論[8]。

圖3 電機振動信號等角度采樣及階比譜

3 結(jié)束語

對于變轉(zhuǎn)速工況下的故障信號一般有兩種分析方法：一種方法是時頻分析法，它是將時域信號通過時頻變換轉(zhuǎn)化到頻域內(nèi)，然后對下一時刻的瞬時頻率進行分析與對比，最終得到故障信號的處理方式；另一種方法的中心思想是通過把非平穩(wěn)的時域信號轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)的角域信號，然后進行包絡譜分析，這就是階比分析。通過不發(fā)生“頻率混疊”現(xiàn)象的階比分析方法，可有效地分析電機工作時產(chǎn)生的非平穩(wěn)信號[9]。課題組采集的是雙饋風力發(fā)電機在升降速時的數(shù)據(jù)，由于電機在此過程中的速度不恒定，所以采集的數(shù)據(jù)屬于非平穩(wěn)信號，故而采用階比分析方法對信號進行分析[10]。首先對振動信號進行短時傅里葉變換，然后進行轉(zhuǎn)速追蹤、擬合并得到轉(zhuǎn)速變化曲線，最后進行階比分析，得出故障部位信息，實現(xiàn)雙饋風力發(fā)電機齒輪箱軸承無轉(zhuǎn)速信號工況下的故障診斷分析。