顧煜炯　賈子文　王　瑞　任玉亭

1.華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室，北京，1022062.國華能源投資有限公司，北京，100007

?

基于改進(jìn)的多元離群檢測方法的風(fēng)機齒輪箱早期故障診斷

顧煜炯1賈子文1王瑞1任玉亭2

1.華北電力大學(xué)新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室，北京，1022062.國華能源投資有限公司，北京，100007

摘要：針對風(fēng)電機組運行工況波動性以及機組早期故障特征不易提取的特點，提出一種基于改進(jìn)的多元離群監(jiān)測方法來實現(xiàn)風(fēng)機齒輪箱故障的早期診斷。運用階比重采樣方法對原始振動信號進(jìn)行預(yù)處理，并對處理結(jié)果進(jìn)行量綱一因子分析；通過馬氏距離建立風(fēng)電齒輪箱的早期故障識別模型；利用多元線性回歸改進(jìn)多元離群檢測算法進(jìn)行實際數(shù)據(jù)的分析計算。結(jié)果表明，該方法較原始方法能夠更早地察覺出風(fēng)電齒輪箱早期故障。

關(guān)鍵詞：階比重采樣；量綱一因子分析；多元線性回歸；多元離群檢測

0引言

風(fēng)電場通常建設(shè)在地處偏遠(yuǎn)、交通閉塞、環(huán)境因素變化劇烈的區(qū)域，這使得風(fēng)電機組的健康運行遭受極大挑戰(zhàn)[1]。風(fēng)機齒輪箱作為整個系統(tǒng)的傳動機構(gòu)，內(nèi)部結(jié)構(gòu)緊湊，部件之間耦合性較強，在運行過程中長期受到交變載荷與沖擊載荷作用，容易造成齒輪點蝕、磨損等故障。同時，齒輪箱故障維修過程較為復(fù)雜，維修時間長，長時間的停機維修給風(fēng)場業(yè)主帶來很大的經(jīng)濟損失[2]。因此，進(jìn)行風(fēng)電機組齒輪箱早期故障診斷的研究，尋找故障早期信號特征，確定故障模式，在故障還沒有發(fā)展到嚴(yán)重程度時及時排除安全隱患，對保證機組正常運行和提高風(fēng)場經(jīng)濟效益具有重要意義。

目前，針對齒輪箱故障診斷的方法有很多，如經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)與隱馬爾科夫模型[3]、小波分析[4]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[5]等方法。這些方法雖然能夠?qū)崿F(xiàn)齒輪箱故障的診斷，但都主要面對設(shè)備的中晚期故障問題，對齒輪箱早期故障特征提取和分析的過程較少。風(fēng)電機組齒輪箱早期故障診斷具有如下特性：①風(fēng)電機組運行工況具有波動性、間歇性的特點，造成現(xiàn)場采集的振動信號具有明顯的非線性和非平穩(wěn)特征，需要有對應(yīng)的方法進(jìn)行處理，否則在很大程度上會影響振動信號特征提取的效果；②機組齒輪箱早期故障信號特征表現(xiàn)不明顯，需要找到對早期故障數(shù)據(jù)敏感的參數(shù)并將其作為征兆，實現(xiàn)機組齒輪箱的早期診斷。針對這一現(xiàn)狀，本文提出一種改進(jìn)的多元離群檢測方法對風(fēng)電齒輪箱進(jìn)行故障的早期診斷。通過對齒輪箱故障特征參數(shù)進(jìn)行隸屬度劃分，建立多元統(tǒng)計數(shù)理模型，運用多元離群檢測方法實現(xiàn)風(fēng)電機組齒輪箱故障的在線診斷。

1階比重采樣角域信號特征的獲取

有量綱幅域參數(shù)受到工作負(fù)載、轉(zhuǎn)速等運行條件的影響，使得故障趨勢判斷存在誤差。峰值、翹度、波形等量綱一幅域參數(shù)指標(biāo)對幅值能量變化不敏感，即與設(shè)備運行條件關(guān)系不大，但對設(shè)備故障較為敏感，并且計算過程簡單，容易應(yīng)用到實際工程中[6]。郭厚明等[7]運用量綱一因子實現(xiàn)了礦用低速重載齒輪的故障診斷；岑少起等[8]通過對監(jiān)測參數(shù)進(jìn)行量綱一因子轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)了滑動軸承的動力學(xué)分析。目前，量綱一因子在旋轉(zhuǎn)機械早期故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用較少，所以，筆者利用量綱一因子的特性，通過提取齒輪箱振動數(shù)據(jù)信息，計算齒輪箱振動數(shù)據(jù)的因子值，并將其作為故障早期診斷的特征。

受風(fēng)電機組工況影響，齒輪箱振動信號存在較為明顯的非線性特征。所以本文先通過階比重采樣技術(shù)實現(xiàn)非平穩(wěn)時域信號向平穩(wěn)角域信號的轉(zhuǎn)化，建立了角域信號量綱一因子變化趨勢指標(biāo)。

1.1階比重采樣技術(shù)

風(fēng)電機組運行工況的特殊性導(dǎo)致機組振動信號具有明顯的非線性、非平穩(wěn)性特征，運用傳統(tǒng)的信號分析方法很難提取出反映設(shè)備運行狀況的振動特征。階比重采樣通過對振動信號和轉(zhuǎn)速信號進(jìn)行同步采集，并結(jié)合插值計算的方法保證設(shè)備每一轉(zhuǎn)采樣的點數(shù)相等，實現(xiàn)非平穩(wěn)時域信號向平穩(wěn)角域信號的等價轉(zhuǎn)換[9]。

假設(shè)機組角度編碼器碼盤孔數(shù)為n，則孔間角度Δθ=360/n(°)，角度編碼器計數(shù)脈沖每秒脈沖數(shù)序列記為{m1，m2，…，mk}，k為時間序列序號。可以得出風(fēng)電機組第i秒的平均轉(zhuǎn)速(r/min)：

Ri=60miΔθ

(1)

則可依據(jù)每秒平均轉(zhuǎn)速得出累計轉(zhuǎn)角曲線。假設(shè)等時間間隔{t1，t2，…，tk}采樣下的秒級時域序列為{x1，x2，…，xk}，其中，xk為時域振動幅值。則時域序列轉(zhuǎn)化成角域序列的公式如下：

(2)

將等時間時域信號{x1，x2，…，xk}轉(zhuǎn)化為等時間間隔采樣下的角域信號{y1，y2，…，yk}，因為機組在此時間不一定是恒定轉(zhuǎn)速運行的，所以此角域信號非嚴(yán)格意義上的等角度間隔角域信號序列，為解決此問題，采用數(shù)值插值方法對其進(jìn)行進(jìn)一步計算。

1.2齒輪箱早期故障特征提取

新的量綱一因子值趨勢分析技術(shù)主要解決風(fēng)電機組齒輪箱早期故障振動信號特征值提取困難的問題。通過對齒輪箱等角域信號量綱一因子值的計算，分析量綱一數(shù)值變化規(guī)律來反映風(fēng)電齒輪箱的故障發(fā)展趨勢[10]：機組運行正常時，各個量綱一因子值沒有明顯的變化趨勢；機組出現(xiàn)早期故障時，各個量綱一因子的值會出現(xiàn)不同的單調(diào)性變化，通過這些因子值的變化趨勢以及數(shù)值變化程度，實現(xiàn)機組早期故障模式的甄別。

筆者為克服傳統(tǒng)有量綱幅域參數(shù)與能量有關(guān)，或與能量無關(guān)但是只能定性分析特性的缺點，基于時域波動統(tǒng)計分析，引入對能量不敏感的量綱一幅域參數(shù)，將其作為故障特征參數(shù)。各因子的具體描述如下：

(1)翹度Kf。Kf與旋轉(zhuǎn)部件的尺寸、設(shè)計參數(shù)、運行工況等無關(guān)，對沖擊信號反應(yīng)敏感，其數(shù)值隨故障發(fā)展程度加深而增大，且變化較為明顯。Kf的計算公式為

(3)

式中，xi為數(shù)據(jù)數(shù)列中的第i個數(shù)據(jù)的值；σ為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差；N為數(shù)據(jù)個數(shù)。

(2)波形裕度CL與偏態(tài)因子SK。這兩個因子對振動信號形狀和趨勢的細(xì)微波動變化敏感，大量實驗證明，這兩個因子可以作為判斷旋轉(zhuǎn)機械早期故障的指標(biāo)，其計算公式分別為

(4)

(5)

式中，Xmax為數(shù)據(jù)數(shù)列中的最大值。

(3)重復(fù)性因子Rf。該指標(biāo)適合對波形的重復(fù)性進(jìn)行定量分析，隨故障的發(fā)展其波形重復(fù)性變差，因子值發(fā)生變化。將數(shù)據(jù)按整周期截取成s段，每段t個數(shù)，則可得數(shù)據(jù){x11，x12，…，x1t；x21，x22，…，x2t；…；xs1，xs2，…，xst}，每個時間段的數(shù)據(jù)可以看作一個角域序列，則對應(yīng)的平均重復(fù)性波形定義為

(6)

計算重復(fù)波形平均差分值，運用鏈碼技術(shù)對波形差分符號進(jìn)行編輯，規(guī)則如圖1所示，圖中，0表示波形下降，差分值為負(fù)值；1表示波形不變，差分值為0；2表示波形上升，差分值為正值。對平均重復(fù)波形編碼進(jìn)行比較，得到編碼中不相同點的個數(shù)k，則重復(fù)性因子為

Rf=k/t

(7)

圖1　波形差分編碼規(guī)則

(4)相似性因子Ff。此因子涉及到分形理論內(nèi)容，它運用盒維數(shù)的概念反映故障信號早期變化情況。首先對角域信號進(jìn)行符合其運算要求的標(biāo)準(zhǔn)化處理：

(8)

式中，xγ(ti)為ti時刻的幅值；max|xγ(j)|表示記錄數(shù)據(jù)中幅值絕對值最大的值；K為比例放大因子，一般取整數(shù)，需根據(jù)經(jīng)驗與實際情況而定。

分形盒維數(shù)以單元方格的方式對信號波形進(jìn)行覆蓋，要求覆蓋單元有較強相似性，且整個信號波形有嚴(yán)格的自相似性。設(shè)F是實數(shù)集合Rn中任意非空有限子集，記N(F，φ)為最大邊長φ能覆蓋F集合的最小數(shù)字，則F的盒維數(shù)計算表達(dá)式為

(9)

相似性因子為

Ff=dimBF

(10)

(5)跳躍性因子Jf。此因子主要反映振動波形的幅度調(diào)制，通過式(8)對原始角域信號進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行整周期截取，此過程類似重復(fù)性因子對數(shù)據(jù)的分段處理，計算方差值：

(11)

1.3實際案例分析

以滄州某風(fēng)電場1.5MW風(fēng)電機組為例，經(jīng)調(diào)查，2013年2月初的第3次全場巡檢發(fā)現(xiàn)某一風(fēng)電機組一級行星太陽輪發(fā)生較嚴(yán)重的磨損。從風(fēng)場中繼室數(shù)據(jù)庫調(diào)取該機組整個2月內(nèi)齒輪箱一級行星輪位置測點全部振動數(shù)據(jù)，對原始振動數(shù)據(jù)進(jìn)行階比重采樣計算，將時域信號轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)的等角度角域信號后，以天為單位對2月份29天的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行傳統(tǒng)量綱一因子和新量綱一因子的分析計算。

由圖2可以看出：在機組故障初期，新的量綱一因子數(shù)值隨故障發(fā)展有較為明顯的變化。對比圖2、圖3可以看出：新量綱一因子較傳統(tǒng)量綱一因子的變化趨勢更為明顯，數(shù)據(jù)波動小，說明新的量綱一因子對機組早期故障信號的微弱波動變化敏感。所以通過量綱一因子對角域信號的特征提取，能夠準(zhǔn)確分析出風(fēng)機齒輪箱早期故障。

圖2　新量鋼一翹度Kf和波形裕度CL變化趨勢圖

圖3　傳統(tǒng)量綱一方差值D和峰峰值Xmax變化趨勢圖

2多元離群檢測方法的改進(jìn)

多元故障特征離群檢測可以有效地將多元時序特征融合成綜合評價指標(biāo)，通過綜合指標(biāo)的差異反映設(shè)備故障的嚴(yán)重程度，實現(xiàn)對設(shè)備早期故障的等級劃分。本文選取基于距離的離群檢測方法來解決融合多元故障特征的風(fēng)電機組早期故障模式預(yù)警問題?；诰嚯x的離群點檢測算法，一方面避免了數(shù)據(jù)分布模型不確定時，檢測精確度較低的問題；另一方面，當(dāng)處理屬性較多的空間數(shù)據(jù)集時，基于距離的離群點檢測算法比基于密度的離群點檢測方法效率更高，這對于將數(shù)據(jù)異常檢測用于旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備的在線監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。

離群檢測中，距離求解方法很多，這里采用馬氏(Mahalanobis)距離實現(xiàn)對機組齒輪箱運行狀態(tài)的監(jiān)測。傳統(tǒng)的馬氏距離方法在進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)與被檢測數(shù)據(jù)距離比較的時候，沒有對影響故障模式的各個特征參數(shù)進(jìn)行隸屬度的劃分。因為故障數(shù)據(jù)對各個故障特征波動的影響不同，同時，每個故障特征對數(shù)據(jù)變化的敏感程度也有差異，所以，找到各個故障模式下故障特征之間的隸屬關(guān)系，可以提高對故障模式變化顯著的因子的貢獻(xiàn)度。

為解決計算馬氏距離時各影響因素隸屬度的問題，這里采用多元線性回歸的方法。

2.1多元線性回歸方程

多元線性回歸[11]方程是描述因變量Y的平均值或期望值如何依賴于自變量X1、X2、…、Xp的方程。多元線性回歸方程形式為

E(Y)=b0+b1X1+b2X2+…+bpXp

(12)

其中，bi(i=0，1，…，p)為待定參數(shù)，表示假定其他變量不變，僅Xi每變動一個單位時，Y的平均變量。

總體參數(shù)b0、b1、…、bp是未知的，必須利用樣本觀測值去估計它們。估計的多元線性回歸方程為

(13)

2.2參數(shù)最小二乘估計

(14)

式中，yi為在第i個時刻實際觀察的因變量數(shù)值。

計算出各個自變量的待定參數(shù)后，要對回歸方程擬合優(yōu)度、回歸方程顯著性和回歸系數(shù)顯著性進(jìn)行檢驗。

2.3改進(jìn)馬氏距離的計算

馬氏距離[12]的計算公式為

(15)

在實際應(yīng)用中，Xi、Xj均可量化處理出對應(yīng)的數(shù)值，例如信號能量、平均溫度等，作為多元線性回歸方程的因變量。由式(14)計算得出Xi、Xj向量中各個數(shù)據(jù)的參數(shù)，假設(shè)有p個特征參數(shù)，則記參數(shù)隸屬度序列為{b0、b1、b2、…、bp}。這樣就對參與計算的向量Xi、Xj中每一個數(shù)據(jù)完成隸屬度劃分，則改進(jìn)的馬氏距離為

(16)

3齒輪箱早期故障模型建立

3.1故障特征隸屬度計算

首先要確定風(fēng)機齒輪箱故障的分析周期。假定檢驗周期數(shù)為m，故障模式對應(yīng)的故障特征元數(shù)目為n，則風(fēng)電機組某故障模式的待檢測多元故障特征矩陣經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后可表示為

3.2齒輪箱故障特征值的確定

已知風(fēng)電機組多元故障特征指標(biāo)中的傳動鏈振動數(shù)據(jù)為6種量綱一幅域參數(shù)，分別對風(fēng)機齒輪箱正常工況和不同故障情況下的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，選取某機組不同時間段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)。為保證計算結(jié)果隨數(shù)值的波動性變化不大，對不同工況、不同階段的故障特征值取均值，確定機組齒輪箱故障特征值：

式中，x0ρ為融合隸屬度標(biāo)準(zhǔn)參考樣本的特征矩陣；xiρ為考慮了特征隸屬度的待測樣本矩陣。

3.3基于馬氏距離的多元離群檢測的故障模式確定

基于馬氏距離的多元故障特征離群檢測公式為

4案例分析

依舊以某風(fēng)電場1.5 MW風(fēng)電機組一級行星太陽輪磨損為例，選取2013年1月份的31天為研究時間段，以每天同一時間記錄下來的10 s振動數(shù)據(jù)為分析樣本，來挖掘該時間段內(nèi)機組齒輪故障發(fā)生過程中的多元故障特征的演變情況。其中，參與分析的數(shù)據(jù)包括：信號能量E(單位為J)、翹度Kf、波形裕度CL、偏態(tài)因子SK、重復(fù)性因子Rf、相似性因子Ff、跳躍性因子Jf、溫度異常率φ。

齒輪箱故障發(fā)生初期，機組信號數(shù)據(jù)故障特征并不明顯，各量綱一因子的值變化較為緩慢，而且每個因子值的變化趨勢因故障模式不同的會略有差異，不易統(tǒng)一劃定出機組故障的判斷特征。故障發(fā)生時，油溫綜合了各故障模式的機理特性，即故障引起的齒輪箱零件間振動與摩擦程度加大，導(dǎo)致油溫發(fā)生改變。故將齒輪箱油溫異常率作為進(jìn)行診斷的閾值，同時將各個量綱一因子值變化趨勢作為故障模式特征，實現(xiàn)風(fēng)電機組齒輪箱的早期故障診斷，這里將溫度異常率的閾值設(shè)為0.1。

通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析計算，獲得的風(fēng)電機組一級太陽輪磨損故障與多元故障特征指標(biāo)間的量化隸屬關(guān)系式為

E=19 382.43+178.12Kf+235.65CL+453.07SK+231.54Rf+603.11Ff+112.45Jf

(17)

對式(17)進(jìn)行擬合優(yōu)度評定、回歸方程顯著性檢驗(F檢驗)和回歸系數(shù)顯著性檢驗(t檢驗)。

計算擬合優(yōu)度評定系數(shù)為

R2=SSR/SST=0.9640

式中，SSR為總離差平方和；SST為回歸平方和。

調(diào)整后的擬合優(yōu)度判定系數(shù)為

n=31p=6

4.1F檢驗

(i=1,2,…,6)

由表1可知，F(xiàn)=107.18，顯著水平α=0.05，查表得F0.05(6，24)=2.51，明顯小于F。所以拒絕H0，接受H1，即故障特征隸屬度值不全為零，模型線性關(guān)系在95%置信水平下顯著成立。

表1　方差分析表

4.2t檢驗

因為模型自由度為6，這里只對第一個自由度t1進(jìn)行假設(shè)檢驗：

H0∶b1=0；H1∶b1≠0。

給定一個顯著性水平α=0.05，查t分布表，得到臨界值Ta=0.5000。因為t1=2.144>Ta，所以拒絕H0，接受備擇假設(shè)，即回歸系統(tǒng)b1≠0。對于其他回歸系數(shù)bi(i=2，3，…，6)，用上述同樣方法可得出各回歸系數(shù)是顯著不為0的。

將同一臺風(fēng)機2011年5月～9月的正常數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，得出正常工況下6個量綱一因子閾值集合和隸屬度集合：

{Kf，CL，SK，Rf，F(xiàn)f，Jf}=

{0.525，5.211，1.103，0.017，12.342，5.178}

{b1，b2，b3，b4，b5，b6}=

{162.76，213.77，412.32，221.21，569.01，100.99}

對機組1月份31天數(shù)據(jù)進(jìn)行馬氏距離計算，結(jié)果如表2所示。

表2　1月份故障數(shù)據(jù)與樣本數(shù)據(jù)馬氏距離

由表2可得到，該機組2013年1月實際數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)樣本數(shù)據(jù)的馬氏距離從第5天開始，直到月末26天均屬于離群點，因此可判斷該機組從1月5日開始逐漸檢測出一級太陽輪發(fā)生磨損故障。

最后，計算多元離群檢測因子：

ODF=W/A

式中，W為待測對象的離群點數(shù)目；A為所有待測數(shù)據(jù)總數(shù)。

從5日到31日，因子值由1%增長到24%，說明機組故障程度正在不斷加深。

表3　傳統(tǒng)方法計算馬氏距離

通過對比可以發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)算法在第11天發(fā)現(xiàn)機組齒輪箱出現(xiàn)一級太陽輪磨損故障，比改進(jìn)方法晚了5天，說明改進(jìn)方法能夠更快速有效地識別風(fēng)電機組齒輪箱早期的故障。

5結(jié)論

(1)應(yīng)用軟件算法實現(xiàn)了階比重采樣計算，將非平穩(wěn)時域信號轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)角域信號，不僅保證了后續(xù)計算結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時在實際工程應(yīng)用中，節(jié)省了硬件費用。

(2)利用量綱一因子對設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)波動變化敏感的特點，將因子趨勢變化作為風(fēng)機齒輪箱早期故障的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為后續(xù)的故障模式識別打下堅實基礎(chǔ)。

(3)改進(jìn)的多元離群檢測算法對影響機組故障的各個特征參數(shù)進(jìn)行了隸屬度分析計算，使得基于距離的多元離群檢測更有說服力，計算結(jié)果更為可靠，有很好的工程應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉德順，戴巨川，胡燕平，等.現(xiàn)代大型風(fēng)電機組現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].中國機械工程，2013，24(1)：125-134.

LiuDeshun,DaiJuchuan,HuYanping,etal.StatusandDevelopmentTrendsofModernLarge-scaleWindTurbines[J].ChinaMechanicalEngineering, 2013，24(1)：125-134.

[2]張亮.風(fēng)力發(fā)電機組齒輪箱早期故障診斷方法研究[D]. 大連：大連理工大學(xué)，2010.

[3]何邵燦，高宏力，許明恒.基于隱馬爾科夫模型的機床部件故障預(yù)警技術(shù)[J].機械設(shè)計與制造，2012 (8)：159-161.

HeShaocan,GaoHongli,XuMingheng.ComponentsofMachineTools’FailureWarningBasedonHiddenMarkovModel[J].MachineryDesignandManufacture, 2012 (8)：159-161.

[4]李蓉，于德介，陳向民，等.基于階次分析與循環(huán)平穩(wěn)解調(diào)的齒輪箱復(fù)合故障診斷方法[J]. 中國機械工程，2013，24(10)：1320-1327.

LiRong,YuDejie,ChenXiangmin,etal.ACompoundFaultDiagnosisMethodforGearboxBasedonOrderTrackingandCyclostationaryDemodulation[J].ChinaMechanicalEngineering, 2013,24(10)：1320-1327.

[5]祁麗婉，梁庚，童國煒.基于果蠅算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷[J]. 電網(wǎng)與清潔能源，2014，30(9)：31-42.

QiLiwan,LiangGeng,TongGuowei.AGearboxDiagnosisMethodBasedonFruitFlyOptimizationAlgorithmtoOptimizetheBPNeuralNetwork[J].PowerSystemandCleanEnergy, 2014，30(9)：31-42.

[6]馬懷祥，徐明新，金玨.應(yīng)用油液分析法和振動法診斷往復(fù)機械故障[J].石家莊鐵道學(xué)院學(xué)報，1998,11(2)：39-43.

MaHuaixiang,XuMingxin,JinJue.BreakdownDiagnosisofReciprocatingMachinerybyMeansofOilAnalysisandVibrationAnalysis[J].JournalofShijiazhuangRailwayInstitute, 1998,11(2)：39-43.

[7]郭厚明，行志剛. 量綱一參數(shù)在礦用低速重載齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 煤炭科學(xué)技術(shù)，2006,34(8)：28-31.

GuoHouming,XingZhigang.DimensionlessParametersAppliedtoFaultDiagnosisofMineLowSpeedHeavyLoadedGear[J].CoalScienceandTechnology, 2006,34(8)：28-31.

[8]岑少起，于衛(wèi)東，李瑞珍. 動靜壓滑動軸承基本方程和特性系數(shù)量綱一化研究[J].機械傳動，2008,32(3)：4-7.

CenShaoqi,YuWeidong,LiRuizhen.TheStudyofDimensionlessBasicEquationandCharacteristicsCoefficientsofHydrodynamicHydrostaticBearings[J].JournalofMechanicalTransmission, 2008,32(3)：4-7.

[9]HochmanD，SadokM.TheoryofSynchronousAveraging[C]//Proceedingsofthe2004IEEEAerospaceConference.BigSky,Montana，USA，2004：3636-3653.

[10]WonlenK，MansonG，F(xiàn)iellerNJ.DamageDetectionUsingOutlierAnalysis[J].JournalofSoundandVibration, 2000, 229(3):647-667.

[11]扈靜，劉明周，龔任波，等. 基于主成分分析的汽車操縱力舒適性分析與評價[J]. 中國機械工程，2011,22(20)：2456-2459.

HuJing,LiuMingzhou,GongRenbo,etal.EvaluationofVehicleOperatingForceComfortBasedonPrincipalComponentAnalysis[J].ChinaMechanicalEngineering, 2011,22(20)：2456-2459.

[12]申志剛，何寧，李亮. 高速硬銑削加工刀具磨損監(jiān)測研究[J].中國機械工程,2009,20(13)：1582-1586.

ShenZhigang,HeNing,LiLiang.MonitoringofToolWearinHardMillingProcess[J].ChinaMechanicalEngineering, 2009,20(13)：1582-1586.

(編輯張洋)

收稿日期：2015-09-10

基金項目：神華集團科技創(chuàng)新項目(GTKJ-12-02)；華能集團科學(xué)技術(shù)項目(HNKJ-H27)

中圖分類號：TK83

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.14.011

作者簡介：顧煜炯，男，1968年生。華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師。主要研究方向為電站大型旋轉(zhuǎn)機械振動監(jiān)測與故障診斷。發(fā)表論文80余篇。賈子文，男，1986年生。華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院博士研究生。王瑞，男，1989年生。華北電力大學(xué)能源動力與機械工程學(xué)院碩士研究生。任玉亭，男，1966年生。國華能源投資有限公司副總工程師。

Early Fault Diagnosis for Wind Turbine Gearbox Based on Improved Multivariate Outlier Detection

Gu Yujiong1Jia Ziwen1Wang Rui1Ren Yuting2

1.State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,North China Electric Power University,Beijing,102206 2.Guohua Energy Investment Limited Company,Beijing,100007

Abstract:An improved method of multivariate outlier detection was used in early fault diagnosis for wind turbine gearboxes, which might extract the early fault features under fluctuation working conditions. First, the primitive vibration signals were preprocessed by order resampling, and the processed results were analyzed by dimensionless parameter analysis. Second, a model of early fault diagnosis was created based on Mahalanobis distance, which was used for turbine gearboxes. Finally, the actual data was analyzed by the method of multivariate outlier detection, which was improved by multiple linear regression. The results show that the new method may detect the gearbox faults earlier than original one.

Key words:order resampling; dimensionless parameter analysis; multiple linear regression(MLR); multivariate outlier detection