一種基于振動信號階次分析的故障診斷方法
2023-05-10 18:45:26
一種基于振動信號階次分析的故障診斷方法
【專利摘要】本發明提供一種基于振動信號階次分析的故障診斷方法，包括步驟：A、求取風電機組振動信號的時頻譜；B、對時頻譜中各階次分量進行等角度重採樣；C、對重採樣信號進行階次譜分析，劃定故障產生部位並進行預警。由上，僅通過振動信號實現階次分析，擺脫了階次分析過程中對硬體的依賴，簡化了階次採樣要求，自動識別出不同階次分量，通過階次分析，對於風電機組可能出現的故障進行診斷。
【專利說明】一種基于振動信號階次分析的故障診斷方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及風電機組故障預警領域，特別涉及一種基于振動信號階次分析的故障 診斷方法。
【背景技術】
[0002] 在如今的工業應用中，旋轉設備經常處於一些變轉速變工況的情況下運轉，這些 狀態下對應的振動信號屬於非平穩信號，並不直接滿足傅立葉變換對信號的平穩性要求， 因此嚴格說來並不適合用常規的頻譜分析法進行分析，若人為將這類信號假定為平穩信 號，並對其進行分析處理，結果必然會導致誤差甚至錯誤可產生嚴重的"頻率模糊"現象。為 了解決這一問題，角域採樣理論和建立在其基礎上的階次分析理論應運而生。採用階次分 析理論能夠避免其轉速變化帶來的譜圖幹擾，能夠提高故障分析的準確度。
[0003] 階次分析方法目前主要分兩大類：一類是採用鍵相裝置的硬體式階次跟蹤技術， 另一類是計算階次跟蹤技術。
[0004] 鍵相傳感器的測量原理為：通過在被測軸上設置一個凹槽或凸鍵，稱鍵相標記。當 所述凹槽或凸鍵轉到探頭位置時，相當於探頭與被測面間距突變，鍵相傳感器由此產生一 個脈衝信號，軸每轉一圈，就會產生一個脈衝信號，產生的時刻表明了軸在每轉周期中的位 置。因此通過對脈衝計數，可以測量軸的轉速。通過將脈衝與軸的振動信號比較，可以確定 振動的相位角，用於軸的動平衡分析以及設備的故障分析與診斷等。但在實際情況中，很多 場合均不具備通過安裝鍵相傳感器來獲取被檢測設備同步轉速的條件，從而難以對採集的 振動信號進行階次分析。例如在對風力發電機組進行振動檢測時，經常由於安裝繁瑣或者 安裝條件（例如位置過高）不具備，在數據採集時沒有安裝鍵相傳感器來獲取機器的轉速 變化曲線。因此，對於硬體式階次跟蹤技術，受到昂貴的附加硬體及現場安裝條件的制約， 應用受到了限制。
[0005] 計算階次跟蹤技術基於瞬時頻率估計的階次分析技術，擺脫了階次分析過程中對 硬體的依賴，簡化了階次採樣的實現要求。根據頻率和轉速曲線的線性對應關係，完全靠軟 件來獲得轉速信息。通過時頻分析方法獲得信號的轉速曲線，進而求得信號重採樣的鍵相 時刻。精確的階次跟蹤要求對振動信號進行同步採樣，監測系統的精確度和可靠性取決於 同步採樣的質量。
[0006] 中國專利申請號為 201110169763. 5、201120172140· 9、201310216549· X 和 201310076093. 1的申請公開了階次分析的實現方法和硬體裝置，且以上專利都需要同步測 量轉速信號，實用起來頗為不便。而中國專利申請號為201210212885. 2的申請雖然提出了 無時標的階次分析方法，但是該方法無法實現不確定階次數量的自適應識別和跟蹤，無法 實現提高故障分析的準確度。
【發明內容】
[0007] 本申請提供一種基于振動信號階次分析的故障診斷方法，僅通過振動信號實現階 次分析，擺脫了階次分析過程中對硬體的依賴，簡化了階次採樣要求，自動識別出不同階次 分量，通過階次分析，對於風電機組可能出現的故障進行及時診斷。
[0008] 本發明所提供的基于振動信號階次分析的故障診斷方法包括步驟：
[0009] A、求取風電機組振動信號的時頻譜；
[0010] B、對時頻譜中各階次分量進行等角度重採樣；
[0011] C、對重採樣信號進行階次譜分析，劃定故障產生部位。
[0012] 由上，僅通過振動信號實現階次分析，擺脫了階次分析過程中對硬體的依賴，簡化 了階次採樣要求，自動識別出不同階次分量，對於風電機組可能出現的故障進行及時診斷。
[0013] 可選的，所述步驟A中，求取風電機組振動信號的時頻譜採用以下方法之一：短時 傅立葉變換法、Gabor變化法和Wigner-vill分布法。
[0014] 由上，可體現出各階次分量信息。
[0015] 可選的，所述步驟B包括步驟：
[0016] B1 :依次搜索時頻譜中各階次的分量的時頻分布帶寬及峰值；
[0017] B2 :將各階次分量的時頻分布峰值進行擬合；
[0018] B3:求取所擬合的曲線的鍵相時標，對鍵相時標進行插值以進行等角度插值重採 樣。
[0019] 由上，對振動信號進行等角度重採樣，以實現分離出多軸系的振動特徵。
[0020] 可選的，所述步驟B1中所述依次搜索包括：在時間軸上選取一時間起點，自該時 間起點分別向時間軸起點、終點方向搜索。
[0021] 可選的，所述時間起點處各階次的分量的時頻分布帶寬互不相交。
[0022] 由上，自適應選取時間起點，劃分出不同階次段，實現出自動識別所有階次分量。
[0023] 可選的，所述步驟B1中所述搜索時頻譜中各階次的分量的時頻分布帶寬及峰值 包括：
[0024] B11 :針對每一時間點，計算該時間點所對應時頻分布峰值帶寬的參考值，將小於 所述參考值的時頻分布峰值帶寬置〇 ;
[0025] B12 :逐階次搜索時頻分布帶寬中的峰值。
[0026] 由上，實現對所有階次分量的自動識別。
[0027] 可選的，所述參考值為
【權利要求】
1. 一種基于振動信號階次分析的故障診斷方法，其特徵在於，包括步驟： A、 求取風電機組振動信號的時頻譜； B、 對時頻譜中各階次分量進行等角度重採樣； C、 對重採樣信號進行階次譜分析，劃定故障產生部位。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟A中，所述求取風電機組振動信號的 時頻譜採用以下方法之一：短時傅立葉變換法、Gabor變化法和Wigner-vill分布法。
3. 根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述步驟B包括步驟： Bl:依次搜索時頻譜中各階次的分量的時頻分布帶寬及峰值； B2:將各階次分量的時頻分布峰值進行擬合； B3 :求取所擬合的曲線的鍵相時標，對鍵相時標進行插值以進行等角度插值重採樣。
4. 根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，步驟Bl中所述依次搜索包括：在時間軸 上選取一時間起點，自該時間起點分別向時間軸起點、終點方向搜索。
5. 根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述時間起點處各階次的分量的時頻分 布帶寬互不相交。
6. 根據權利要求5所述的方法，其特徵在於，步驟Bl中所述搜索時頻譜中各階次的分 量的時頻分布帶寬及峰值包括： B11:針對每一時間點，計算該時間點所對應時頻分布峰值帶寬的參考值，將小於所述 參考值的時頻分布峰值帶寬置〇 ; B12:逐階次搜索時頻分布帶寬中的峰值。
7. 根據權利要求6所述的方法，其特徵在於，所述參考值為
式中N表示時頻譜圖的時間長度，M表示時頻譜圖的頻率長 度，wAfs表示時間點，Hii表示時間點wZVfl所對應的所有時頻分布峰值，K表示加權因數。
8. 根據權利要求7所述的方法，其特徵在於，所述加權因數K依據風電機組振動信號的 信噪比進行調整。
9. 根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，步驟C中所述劃定故障包括： Cl:對重採樣信號進行快速傅氏變換，以得到各階次分量的階次譜； C2 :依據不同階次數振動幅值增大量，判斷出故障產生部位，並依據不同故障部位進行 不同級別的預警。
10. 根據權利要求9所述的方法，其特徵在於，所述不同級別的預警包括：不同顏色預 警不同語音提示預警。
【文檔編號】G01H17/00GK104266747SQ201410253655
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年6月9日 優先權日:2014年6月9日
【發明者】王棟, 申燭, 周繼威, 張波, 張 林 申請人:中能電力科技開發有限公司