霍忠堂,高建松,張丁丁

(邯鄲學(xué)院 機(jī)電學(xué)院,河北 邯鄲 056000)

0 引 言

傳感器技術(shù)的發(fā)展,使得狀態(tài)監(jiān)測(cè)及故障診斷在維護(hù)機(jī)械安全、穩(wěn)定方面起到了日益重要的作用[1]。

作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的關(guān)鍵零部件,滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)會(huì)影響機(jī)組的運(yùn)行穩(wěn)定[2]。由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行工況復(fù)雜多變,導(dǎo)致發(fā)電機(jī)軸承承受交變載荷時(shí)會(huì)不可避免地發(fā)生點(diǎn)蝕、磨損、電腐蝕等故障。同時(shí),軸承的更換成本也較高[3-4]。因此,對(duì)發(fā)電機(jī)軸承進(jìn)行有效故障診斷,及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障并進(jìn)行維修,對(duì)于保證機(jī)組正常穩(wěn)定運(yùn)行,延長(zhǎng)軸承使用壽命等方面具有重要意義[5]。

振動(dòng)信號(hào)易采集,且包含較多有用的特征信息,因此軸承故障診斷通?；谡駝?dòng)信號(hào)[6]。傳統(tǒng)的故障診斷方法有傅里葉變換[7]、變分模態(tài)分解[8]、包絡(luò)譜[9]等。韓朋朋等人[10]提出了遺傳算法優(yōu)化變分模態(tài)分解(variational mode decomposition, VMD)與增強(qiáng)包絡(luò)譜的軸承故障診斷方法,利用遺傳算法對(duì)VMD進(jìn)行了參數(shù)尋優(yōu),獲取了最優(yōu)模態(tài)分量和懲罰因子,達(dá)到了軸承故障診斷的目的。JALAYER M等人[11]利用快速傅里葉變換、原始信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征等方法,也達(dá)到了滾動(dòng)軸承故障診斷的目的。

在實(shí)際工程應(yīng)用中,軸承振動(dòng)信號(hào)受強(qiáng)背景噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源的影響,早期微弱故障特征不易提取,上述方法實(shí)際應(yīng)用受限。針對(duì)強(qiáng)背景噪聲這一問題,SAWALHI N等人[12]提出了一種最小熵反卷積(minimum entropy deconvolution, MED)的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)方法;但是研究者使用MED方法對(duì)信號(hào)降噪時(shí),并未考慮軸承沖擊特征。MENG Zong等人[13]提出了一種自回歸移動(dòng)平均和多點(diǎn)最優(yōu)MED的軸承故障診斷方法,該方法能夠從強(qiáng)背景噪聲中分離周期性脈沖故障特征。

近年來,MCKD[14]被廣泛應(yīng)用于信號(hào)的降噪及濾波處理。WANG Zhi-jian等人[15]提出了MCKD與VMD相結(jié)合的軸承早期微弱故障特征提取方法。李政等人[16]提出了MCKD與改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)小波變換相結(jié)合的軸承早期故障診斷方法,利用MCKD對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行了降噪處理,提取了周期性脈沖信號(hào);但MCKD降噪效果受關(guān)鍵參數(shù)濾波長(zhǎng)度L、反卷積周期T及濾波器位移數(shù)M的影響,且很大程度上依賴專家先驗(yàn)知識(shí)。DENG Wu等人[17]利用人工魚群算法對(duì)MCKD關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了最佳反卷積和故障特征分離的目的。劉奇等人[18]利用最大重疊離散小波包變換對(duì)軸承原始信號(hào)進(jìn)行了分解,選取峭度較大的分量進(jìn)行了MCKD濾波,實(shí)現(xiàn)了信號(hào)降噪目的。

但是以上算法只針對(duì)濾波長(zhǎng)度L、解卷積周期T進(jìn)行了尋優(yōu),并未考慮M的影響,而且算法參數(shù)多、計(jì)算量大,算法的實(shí)用性并不強(qiáng)。

針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承早期微弱故障不易提取的問題,筆者提出一種基于MOBWO-MCKD的風(fēng)力發(fā)電機(jī)滾動(dòng)軸承故障特征提取方法。

首先,筆者利用MOBWO[19]優(yōu)化MCKD的濾波長(zhǎng)度L、解卷積周期T、濾波器位移數(shù)M,以生成最佳解卷積信號(hào),有效消除噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源的影響,突出沖擊特征;其次,對(duì)解卷積信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)解調(diào),以提取軸承故障特征頻率;最后,采用實(shí)際采集的風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承數(shù)據(jù),對(duì)MOBWO-MCKD方法進(jìn)行有效性驗(yàn)證。

1 理論介紹

1.1 最大相關(guān)峰度反卷積

最大相關(guān)峰度反卷積(MCKD)本質(zhì)為利用反卷積運(yùn)算提高原始信號(hào)的峰度值,突出淹沒在強(qiáng)背景噪聲中的連續(xù)脈沖信號(hào)。

峰度表達(dá)式為:

(1)

式中:y為傳感器測(cè)量的輸出信號(hào);M為位移數(shù);T為反卷積周期。

Ts=fs*T

(2)

式中:fs為采樣頻率;Ts為沖擊周期。

對(duì)于輸入的原始振動(dòng)信號(hào)x,輸出信號(hào)y,求最優(yōu)濾波器f:

(3)

為了求最優(yōu)濾波器f,需滿足:

(4)

由式(1)～式(4)可知,濾波器f最終表達(dá)式為:

(5)

其中:

1.2 多目標(biāo)白鯨優(yōu)化算法

多目標(biāo)白鯨優(yōu)化算法(MOBWO)模擬了鯨魚的游泳和覓食行為,其主要包含探索階段和開發(fā)階段。根據(jù)種群機(jī)制改變自身位置向量在空間進(jìn)行搜索,其中每條白鯨代表一個(gè)候選方案,在迭代過程中進(jìn)行尋優(yōu)。

物理表達(dá)式為:

(6)

式中:N為白鯨的種群數(shù)量;d為變量維數(shù)。

適應(yīng)度表達(dá)式為:

(7)

獵物初始位置未知,白鯨初始位置隨機(jī)布置。當(dāng)白鯨探索到最優(yōu)獵物位置時(shí),所有白鯨包圍獵物,采用平衡因子Bf從探索階段過渡到開發(fā)階段,其表達(dá)式為:

(8)

式中:T為當(dāng)前迭代次數(shù);Tmax為最大迭代次數(shù),B0在[0,1]隨機(jī)變化。

平衡因子Bf>0.5時(shí)為探索階段,白鯨種群根據(jù)最優(yōu)個(gè)體探索獵物;Bf≤0.5時(shí),種群利用隨機(jī)個(gè)體探索獵物。

整個(gè)過程中,白鯨位置表達(dá)式為:

(9)

式(9)中的A和L可表達(dá)為:

(10)

(11)

(12)

式中:u和v為正態(tài)分布隨機(jī)數(shù);β為常數(shù),此處取β=1.5。

1.3 MOBWO改進(jìn)MCKD方法

筆者采用MOBWO強(qiáng)大的全局和局部尋優(yōu)能力,將MCKD的包絡(luò)譜熵作為MOBWO的適應(yīng)度函數(shù),其值的大小代表原始信號(hào)的沖擊周期。原始信號(hào)背景噪聲值越大,有效特征越微弱,則包絡(luò)熵越大,表達(dá)式如下:

(13)

式中:N為采樣點(diǎn)數(shù);pj為包絡(luò)譜概率分布密度。

筆者定義濾波長(zhǎng)度L、反卷積周期T及濾波器位移數(shù)M為MOBWO的尋優(yōu)空間,則有:

Xi=[Li,Ti,Mi]

(14)

多目標(biāo)自適應(yīng)優(yōu)化L、M、T的過程如下:

1)初始化種群;

2)設(shè)定白鯨數(shù)量10,Tmax=50,探索者數(shù)量7,開發(fā)者數(shù)量3;

3)設(shè)定L∈[20,400],T∈[Ts/fs-40,Ts/fs+40],M∈[1,7];

6)若滿足最大迭代次數(shù),輸出最優(yōu)結(jié)果,對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理,若不滿足,則轉(zhuǎn)至步驟4)。

2 基于MOBWO-MCKD的診斷流程

針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)受強(qiáng)背景噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源影響,導(dǎo)致早期微弱故障特征不易提取這一問題,筆者提出了基于MOBWO-MCKD的風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承故障診斷方法。

首先,該方法采用MOBWO強(qiáng)大的全局及局部搜索能力優(yōu)化MCKD關(guān)鍵參數(shù);然后,使用MCKD對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行卷積運(yùn)算,消除噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源的影響,突出軸承的周期性脈沖信號(hào);最后,對(duì)解卷積信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析,達(dá)到軸承故障診斷的目的。

基于MOBWO-MCKD的故障診斷流程如圖1所示。

圖1 MOBWO-MCKD故障診斷流程圖Fig.1 MOBWO-MCKD fault diagnosis flowchart

3 試驗(yàn)及結(jié)果分析

為了驗(yàn)證MOBWO-MCKD在強(qiáng)背景噪聲干擾下對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承故障特征提取的有效性,筆者采用實(shí)際采集到的風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承數(shù)據(jù)對(duì)MOBWO-MCKD進(jìn)行具體的試驗(yàn)驗(yàn)證。

3.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)來源

試驗(yàn)數(shù)據(jù)由河北某2 MW風(fēng)場(chǎng)提供。該風(fēng)場(chǎng)發(fā)電機(jī)型號(hào)為湘潭電機(jī),軸承型號(hào)為SKF6332。其參數(shù)如表1所示。

表1 SKF6332參數(shù)Table 1 SKF6332 parameters

發(fā)電機(jī)軸承承受交變載荷,采用脂潤(rùn)滑。采樣頻率為16 384 Hz,采樣時(shí)長(zhǎng)為10 s,發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 570 r/min。

數(shù)據(jù)采集如圖2所示。

圖2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)采集Fig.2 Wind turbine bearing signalacquisition

軸承故障如圖3所示。

圖3 軸承故障Fig.3 Bearing fault

圖3(a)中,軸承內(nèi)圈故障形式為電腐蝕故障,故障損傷點(diǎn)均勻分布在內(nèi)圈表面;圖3(b)中,軸承外圈故障形式為不規(guī)則形狀局部疲勞脫落。

3.2 內(nèi)圈故障分析

內(nèi)圈故障信號(hào)時(shí)域波形、頻譜如圖4所示。

圖4 內(nèi)圈故障時(shí)域波形、頻譜 Fig.4 Time domain waveform and spectrum of inner ring fault

筆者分別采用MOBWO-MCKD、白鯨優(yōu)化算法(beluga whale optimization, BWO)優(yōu)化MCKD(BWO-MCKD)和原始信號(hào)直接包絡(luò)方法進(jìn)行對(duì)比分析。

首先,利用優(yōu)化后的MCKD對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理(MCKD參數(shù)為:M=7,L=160,T=108),MOBWO-MCKD降噪后軸承時(shí)域信號(hào)結(jié)果如圖5所示。

圖5 MOBWO-MCKD降噪后軸承時(shí)域信號(hào) Fig.5 Bearing time domain signal after MOBWO-MCKD noise reduction

由圖4(a)和圖5對(duì)比可知:背景噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源等干擾因素明顯消除,突出沖擊特征。

筆者對(duì)降噪后的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行了包絡(luò)譜分析,結(jié)果如圖6所示。

圖6 MOBWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.6 Envelope spectrumafter MOBWO-MCKD

由圖6包絡(luò)譜可看出:軸承內(nèi)圈故障特征頻率fIR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz,與理論計(jì)算軸承內(nèi)圈故障頻率一致,由此可診斷出軸承內(nèi)圈故障。

筆者對(duì)圖4(a)所示的軸承時(shí)域信號(hào)采用BWO-MCKD和直接包絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析。

BWO-MCKD分析結(jié)果如圖7所示。

圖7 BWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.7 Envelope spectrum after BWO-MCKD

由圖7可看出:使用BWO-MCKD降噪后,包絡(luò)譜圖噪聲等干擾因素較多,未找到內(nèi)圈故障特征頻率。

原始信號(hào)直接包絡(luò)分析結(jié)果如圖8所示。

圖8 原始信號(hào)包絡(luò)譜Fig.8 Original signal envelope spectrum

由圖8可看出:原始信號(hào)包絡(luò)譜圖存在低頻干擾,未發(fā)現(xiàn)內(nèi)圈故障特征頻率。

3.3 外圈故障分析

外圈故障信號(hào)時(shí)域波形、頻譜如圖9所示。

圖9 外圈故障時(shí)域波形、頻譜Fig.9 Time domain waveform and spectrum of outer ring fault

筆者分別對(duì)MOBWO-MCKD、BWO-MCKD和原始信號(hào)直接包絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析。

首先,采用優(yōu)化后的MCKD對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行降噪處理,MCKD參數(shù)為:M=5,L=140,T=163,結(jié)果如圖10所示。

圖10 MOBWO-MCKD降噪后軸承時(shí)域信號(hào) Fig.10 Bearing time domain signal after MOBWO-MCKD noise reduction

由圖9(a)和圖10對(duì)比可知:背景噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源等干擾因素明顯消除,突出沖擊特征。

筆者對(duì)降噪后的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析,結(jié)果如圖11所示。

圖11 MOBWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.11 Envelope spectrum after MOBWO-MCKD

由圖11包絡(luò)譜可知:軸承外圈故障特征頻率fOR=84.47 Hz、2fOR=168.94 Hz、3fOR=253.41 Hz,其與理論計(jì)算軸承外圈故障頻率一致,由此可以診斷出軸承外圈故障。

筆者對(duì)軸承外圈時(shí)域信號(hào)采用BWO-MCKD和直接包絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析。

BWO-MCKD分析結(jié)果如圖12所示。

圖12 BWO-MCKD降噪后包絡(luò)譜Fig.12 Envelope spectrum after BWO-MCKD

圖12中,噪聲等干擾因素較多,未找到外圈故障特征頻率。

原始信號(hào)直接包絡(luò)分析結(jié)果如圖13所示。

圖13 原始信號(hào)包絡(luò)譜Fig.13 Original signal envelope spectrum

圖13中,存在低頻干擾,未發(fā)現(xiàn)外圈故障特征頻率。

綜上所述,筆者提出的基于MOBWO-MCKD的方法可有效消除強(qiáng)背景噪聲及其他設(shè)備的激勵(lì)源影響,突出沖擊特征。筆者對(duì)降噪后的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析,可有效提取出軸承故障特征頻率,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)背景噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源干擾下的軸承故障診斷的目的。

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承振動(dòng)信號(hào)受強(qiáng)背景噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源影響導(dǎo)致早期微弱故障特征不易提取這一問題,筆者提出了一種MOBWO優(yōu)化MCKD的風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承故障特征提取方法,即基于MOBWO-MCKD的方法。

研究結(jié)果表明:

1)采用經(jīng)過MOBWO優(yōu)化后的MCKD對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行了卷積運(yùn)算,可有效消除噪聲及其他設(shè)備激勵(lì)源的影響,突出軸承的周期性脈沖信號(hào);

2)對(duì)解卷積信號(hào)進(jìn)行了包絡(luò)譜分析,有效提取了fIR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz的軸承內(nèi)圈故障特征頻率,以及fOR=84.47 Hz、2fOR=168.94 Hz、3fOR=253.41 Hz的軸承外圈故障特征頻率,驗(yàn)證了MOBWO優(yōu)化后的MCKD的有效性;

3)與傳統(tǒng)的故障診斷方法進(jìn)行了對(duì)比分析,證明筆者所提基于MOBWO-MCKD的風(fēng)力發(fā)電機(jī)滾動(dòng)軸承故障特征提取方法診斷效果最好,驗(yàn)證了其優(yōu)越性,對(duì)實(shí)際工程風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承故障診斷研究具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

在后續(xù)的研究中,筆者將進(jìn)一步對(duì)現(xiàn)有方法進(jìn)行優(yōu)化,使其適用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)軸承內(nèi)外圈復(fù)合故障診斷以及行星齒輪箱故障診斷。