《vmd敏感分量在风电机组主轴故障诊断中的应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《vmd敏感分量在风电机组主轴故障诊断中的应用（8页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、VMD 敏感分量在风电机组主轴故障诊断中的应用 孙兆儒 中国大唐集团科技工程有限公司 摘 要： 提出基于 VMD 敏感分量的风力发电机主轴故障诊断方法。利用变分模态分解分析风机主轴的振动信号, 将其分解、评估、分析, 选取包含信号特征的有效模态分量重构信号。然后提取重构信号的特征值, 构成模态分析向量, 凸显信号故障信息, 结合 VPMCD 方法进行故障诊断。将所提方法应用于风电机组仿真实验, 对主轴外圈、内圈和滚动体故障数据进行分析验证, 结果表明该方法的有效性。关键词： 变分模态分解; 敏感分量; VPMCD; 风力发电机; 故障诊断; 0 前言随着我国对非化石能源着重发展, 风力发电的装
2、机容量逐年增长1。其中, 直驱风力发电机因发电效率高、维护成本低、电网接入性能优异等优点, 逐步成为主流趋势2。然而, 由于风电场多位于恶劣环境, 运行工况复杂, 导致机组运行部件容易损坏, 尤其是主轴故障, 如果未能及时发现处理, 将直接引起停机事故, 造成巨大损失3。因此, 近年来很多学者对风机主轴故障诊断进行深入研究, 取得了丰富成果。文献4利用经验模态分解 (Empirical Mode Decomposition, EMD) 实现风电机组滚动轴承故障特征的提取;文献5将局部均值分解 (Local Mean Decomposition, LMD) 和近似熵结合, 对滚动轴承故障类型进行
3、分类, 并指出该方法优于 EMD 特征提取;文献6针对 LMD 方法的模态混叠问题, 加入自适应高频谐波, 成功提取轴系的不平衡故障特征。EMD 和 LMD方法均属于递归模式分解, 这种分解模式存在端点效应, 导致包络发生形变, 造成分解的不准确, 成为此类方法分析处理信号的局限7。变分模态分解8 (Variational Mode Decomposition, VMD) 通过将分解过程转化为非递归模式, 解决了 EMD 和 LMD 方法端点效应的不足, 成为信号分解的可靠工具。VMD 方法假设信号由一组具有不同中心频率的模态分量组成, 通过更新迭代带宽和中心频率, 将各模态解调到对应的频带,
4、 最终获取所有模态分量。由于故障特征通常只出现在特定的频段, 因此采用敏感因子对模态分量进行评估分析, 筛选包含故障特征的分量, 排除噪声干扰分量, 进而重构信号, 凸显故障信息。基于此, 提出一种基于 VMD 敏感分量的直驱风力发电机主轴故障诊断方法。首先利用 VMD 方法将故障信号分解成一组具有不同中心频率的模态分量, 然后通过敏感因子评估分析, 选取其中包含故障特征的分量重构信号。最后结合基于变量预测模型的模式识别 (Variable Predictive Model Based Class Discrimination, VPMCD) 方法对重构信号进行故障诊断。1 故障特征提取与识别
5、1.1 VMD 方法VMD 实质是变分求解问题, 通过建立变分模型, 寻找最优解, 进而将信号分解为 K 个单分量模态函数。设存在连续信号 f (t) , 根据 VMD 理论9, 将其分解为 K 个限带内禀模态函数 (Band-Limited Intrinsic Mode Function, BIMF) 见式 (1) 。式 (1) 中, A k (t) 为包络线, k (t) 为相位函数。首先需要估算 BIMF 频率带宽, 建立变分约束模型见式 (2) 。式 (2) 中, w k为第 k 个 BIMF 分量的中心角频率。然后将二次惩罚因子 a 和拉格朗日算子 r 引入式 (2) , 得到增广拉
6、格朗日方程式 (3) 。通过初始化 Uk、w k和 r 数值, 不断迭代更新, 设置结束判定如下:最终得到拉格朗日方程鞍点 wf, 即为式 (2) 的最优解。1.2 敏感因子评估分析VMD 方法依次从低频到高频将信号分解为一组模态分量, 由于信号的故障特征只存在部分频段分量中, 其余则是由噪声和其他干扰因素组成的干扰分量。故利用敏感因子评估分量包含故障特征的程度。敏感因子 k定义见式 (5) 和式 (6) 10。式 (6) 中, k为模态分量和故障信号的相关系数, k为模态分量和正常信号的相关系数。由式 (5) , (6) 可知, k值越小, 表明该模态分量越接近故障信号, 其包含的故障特征越
7、多。将所有分量的敏感因子由大到小排序, 并通过式 (7) 计算差值谱评估分量包含故障特征的趋势。假设 dj为 dk序列的最大差值, 表明从之后的 dj+1模态分量开始包含故障特征较少, 即为干扰分量。故选取前 j 个模态分量叠加重构信号, 剔除噪声影响, 凸显故障特征。1.3 VPMCD 故障识别VPMCD11方法通过变量预测模型 (Variable Predictive Model, VPM) , 建立信号特征值之间的内在关系, 以特征值的误差平方和最小为判定依据, 识别信号状态。常用的 VPM 有 4 种类型。(1) 线性模型 (L) 见式 (8) 。(2) 线性交互模型 (LI) , 见
8、式 (9) 。(3) 二次模型 (Q) , 见式 (10) 。(4) 二次交互模型 (QI) , 见式 (11) 。选择上述模型, 用预测值 Xj (ji) 建立识别模型进行预测, 被预测值 Xi的变量预测模型 VPMi为式 (12) 。式 (12) 中, b 0, bj, bjj, bjk为模型参数;e 为预测误差。2 VMD 敏感分量故障诊断方法由上分析, 提出基于 VMD 敏感分量的风力发电机主轴故障诊断方法。通过对风机振动信号进行 VMD 分析, 将信号分解成一组不同频率的模态分量, 经过敏感因子评估, 提取包含故障特征的分量, 剔除噪声等干扰分量, 重构信号。然后提取重构信号的特征值
9、构成特征识别向量, 结合 VPMCD 进行故障诊断 (图 1) 。图 1 诊断流程 下载原图具体步骤:(1) 对风机主轴 i 类状态下的信号采样, 得到每种状态样本数为 mj (j=1, 2, , i) 。(2) 对每个样本进行 VMD 分析, 初始化 Uk、w k和 r1数值, 根据 1.1 节所述 VMD方法, 不断迭代更新 Uk和 wk。(3) 设定停止判别精度 e0, 当式 (4) 成立, 迭代终止, 此时的 wf即为所求。(4) 观察不同 K 值下中心频率 wf变化趋势, 确定 K 的最优值, 得到信号各频段的模态分量。(5) 根据式 (5) , 计算模态分量的敏感因子, 评估分量包
10、含故障特征程度, 剔除噪声干扰, 重构信号。(6) 计算各重构信号的特征值, 构建模态分析向量。(7) 训练 VPMCD 识别模型, 选取每种状态 n 组 (本文取 n=20) 模态分析向量输入 LI 模型, 计算模型参数, 得到各状态的预测模型 VPMi。(8) 将剩余的模态分析向量作为测试样本, 用预测模型 VPMi进行故障识别, 计算各状态 VPM 的误差平方和, 以最小值为判定进行分类识别。3 实验研究采用上述方法对风机主轴常见的外圈、内圈和滚动体故障信号进行分析。参照“IEEE PHM 2012 Prognostic challenge”轴承预测实验台12。本文搭建的风机仿真系统结构
11、如图 2 所示。在图 2 中, 电动机用以模拟风对叶片的作用, 平均转速为 908 r/min。主轴和发电机通过联轴器连接, 在不影响轴承正常运行的前提下, 在主轴外圈、内圈和滚动体上制作深 0.263 mm 的刻痕模拟局部故障。加速度传感器设置在轴座上, 采样频率为 10 k Hz, 采样点数为 1000 点。分别测得正常、外圈、内圈和滚动体 4 种状态的振动信号数据 100 组。随机从每种状态数据抽取 20 组作为训练样本, 将剩余数据作为测试样本。图 2 风机仿真系统 下载原图3.1 VMD 敏感分量分析当轴承故障点通过负荷区时, 会在振动信号中出现冲击特征。图 3 是外圈故障状态的时域
12、波形图, 对比图 4 正常状态波形, 外圈故障出现了一些周期性突变特征, 但由于噪声等干扰因素, 无明显规律。图 3 外圈故障时域波形 下载原图图 4 正常状态时域波形 下载原图采用本文所提方法进行分析, 对训练样本进行 VMD 处理, 需要首先确定 K 的取值。以外圈故障样本为例, 通过观察不同 K 值下分量中心频率变化如表 1 所示。表 1 外圈故障样本不同 K 值的中心频率 下载原表 由表 1 可知, 从第 4 个模态分量开始, 中心频率趋于定值, 表明样本之后出现了过分解现象。因此, 外圈故障样本 K 值取 4。同理可得其余状态样本 K 值 (表 2) 。设置二次惩罚因子 a 为默认值
13、 2000, 对外圈故障样本进行 VMD 分析, 分解结果如图 5 所示。表 2 4 种状态下的模态数 K 下载原表 VMD 分析得到的模态分量中, 既有包含故障特征的有效分量, 也有噪声等干扰分量。利用敏感因子对模态分量进行评估, 提取有效分量。根据 1.2 节计算各模态分量敏感因子幅值, 示于表 3。图 5 外圈故障 VMD 分析 下载原图表 3 模态分量敏感因子幅值 下载原表 对敏感因子序列降序排列, 求取敏感因子差值谱, 如图 6 所示。图中差值谱在第 2 个敏感因子处出现峰值, 故选取降序排列前两个敏感因子对应的模态分量进行叠加, 重构信号。图 6 敏感因子降序序列及差值谱 下载原图
14、将重构信号分成 4 行, 计算特征值构成模态分析向量。图 7 为不同状态信号样本的模态分析向量趋势, 可见不同状态的特征值反映特征分布不同。3.2 故障识别选用 LI 线性交互模型构建 VPMCD 识别模型, 将 20 组训练样本的模态分析向量建立式 (9) 方程组, 估算 b0, bj, bjj, bjk共 7 个参数数值, 得到每个特征值对应的子模型 VPMi, 构建该状态的 VPMCD 识别模型。其中, i 表示状态类型, i=1 代表正常状态的 VPM 模型, 2 代表外圈故障, 3 代表内圈故障, 4 代表滚动体故障。k 代表特征值, k=1 表示某状态第一个特征值的 VPM 模型,
15、 以此类推。计算测试样本的模态分析向量, 对 VPMCD 识别模型进行检测, 部分测试结果见表 4。实验结果显示, 剩余样本中, 除了 4 组外圈故障样本, 其余均被正确识别, 累计识别率达到 98.75%, 表明方法可行。图 7 模态分析向量趋势 下载原图表 4 VPMCD 识别模型识别结果 下载原表 4 结论提出基于 VMD 敏感分量的诊断方法, 为风力发电机主轴故障诊断提供了新的途径。得出 3 个主要结论。(1) 将 VMD 敏感分量与 VPMCD 方法相结合, 应用在风机主轴故障诊断中, 通过风机仿真实验, 表明该方法的可行性。(2) 采用敏感因子评估 VMD 模态分量包含有效特征程度
16、, 剔除噪声分量干扰, 进而凸显信号故障特征。(3) VPMCD 方法通过建立特征值内在关系进行故障诊断, 避免了传统分类方法主观参数选择和寻优过程, 缩短了故障诊断时间。参考文献1徐涛.2014 中国风电装机容量统计A.风能产业, 2015 (4) :14-18. 2朱羽羽.2014 中国风电发展平稳年J.国家电网, 2014 (3) :28. 3郑小霞, 叶聪杰, 符杨.海上风电机组状态监测与故障诊断的发展和展望J.化工自动化及仪表, 2013, 40 (4) :429-434. 4马鲁, 陈国初, 王海群.基于 EMD-K-HT 的风电机组滚动轴承故障特征提取方法研究J.电力学报, 2015, 30 (2) :105-148. 5张淑清, 孙国秀, 李亮, 等.基于 LMD 近似熵和 FCM 聚类的机械故障诊断研究J.仪器仪表学报, 2013, 3
