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摘要：在Matlab平台下，设计了一种基于神经网络的风机振动故障在线自诊断系统。对风力发电机组中的核心部件主轴和齿轮箱进行故障诊断，根据主轴和齿轮箱振动信号故障特征，通过小波变换方法对振动信号进行分频处理，有效提取不同故障下各频段能量的故障特征；再将提取的能量故障特征输入至训练好的BP神经网络诊断系统中进行识别，实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。
关键词：自诊断；小波网络；BP网络；故障特征频率
0 引 言
近年来，我国风电装机容量增长迅速，但其他一系列与风电配套的措施暂时滞后，出现了一些制约国内风电产业发展的问题。其中国内缺乏风力发电机组主轴和齿轮箱故障诊断的技术服务就是一个重要方面[1]。
故障诊断技术是一门融合电子、计算机、信号分析与数据处理、人工智能等多学科的技术[2]。随着风力发电行业的不断发展，如何降低风电机组故障率，
提高风电场的经济效益成为当前的研究热点。在这个背景下风力发电机组状态监测与故障自诊断技术的研究显得十分重要。
振动信号是轴承故障信息的载体，滚动轴承故障诊断的关键是从振动信号中提取特征信息。目前故障诊断的主要依据是频谱分析，风机齿轮箱的啮合频率与滚动轴承的故障特征频率可通过其物理参数
计算得出，啮合频率和故障频率段的频谱状态能反映当前的故障部件和故障类型。
仿生学的角度来看，诊断设备的故障类似于人的病因，根据各种测量数据和心电图谱分析出诊断结果，提出治疗方案，同样对于风电机组故障诊断，也可通过获取的振动信息，提取故障敏感参数和故障图谱，经过综合分析判断，确定故障原因[3]。小波分析是信号处理的有效手段，它不仅分解了低频段，而且也同时对高频段进行了分解，诊断特定的故障频段，提取振动信号的时频信息。BP神经网络可以实现数据的非线性的映射，通过输入故障信息的数据样本，便可以通过神经网络使新数据“逼近”期望目标。将两种方法结合起来所构建的小波-BP网络将同时拥有这两种方法的优点，可以对风机振动信号传递出的故障信息进行更加细致的分析和识别。
1 风电机组主要监测部件
1.1 齿轮箱故障类型
风机中齿轮箱的故障率很高。如果更换齿轮箱，不仅维修费用高，而且常常由于恶劣天气，停机时间加长，造成发电损失。齿轮箱振动信号主要有：以啮合频率为基频，并含有各阶次谐波；以啮合频率为载频、转轴频率为调制频率的调幅和调频波；周期与轴的旋转周期相同的衰减振动。
1.2 轴承故障类型
滚动轴承的振动是由各部分的结构、工作状态和轴承座传递的外界激励信号有关，其主要频率成分为滚动轴承的特征频率。
特征频率可根据轴承结构参数计算[4]:
式中，d为滚珠直径，a为接触角，z为滚珠数量，N为轴的转速(r/min)，D为轴承节径。
2 小波-BP神经网络故障诊断
2.1 小波分析
小波分析是一种能同时在时域和频域内对信号进行局部化分析的数学方法[5]。对风机噪声信号而言，不同频率成分能量的改变，往往对应着不同的故障情况，通过计算各频段内信号的能量，就可以把信号的特征向量提取出来。
2.2 BP神经网络
BP网络即误差反向传播网络。该算法把训练样本输出与目标输出问题变为一个非线性优化问题，利用梯度下降法求得节点之间的权值，实际上是把输入、输出间的映射关系以权值的形式反映出来[6]。BP网络的结构模型如图2所示，由输入层、隐层和输出层组成。输入层接收特征参数信息；隐层把输入的信息进行学习和处理，并通过权值与输入层和输出层相连；输出层不断和目标值相比较并反向传播[7]。
2.3 故障诊断流程
风电机组在线振动监测设备将采集到的数据分为实时数据库，历史数据库和故障数据库。实时数据是一周之内的振动数据，历史数据库存储的是稀释后的实时数据。故障数据是存储的实时数据的有效值超报警限值的一段数据。从故障数据中自诊断故障类型和故障状态的流程如下：
1).当实时数据的有效值超报警限值时，可初步判断风电机组可能出现故障。根据传感器点位判断安装位置部件名称，定位故障部件。
2).服务器提取事件数据库中存储的振动数据、风速数据、转速数据信息。其中，风机转速数据参与1.2节轴承故障特征频率公式计算传感器安装点位轴承故障频率特征值。
3).小波根据轴承故障频率特征值分布区间，对振动数据进行分频处理。提取分布区间的频率信息，并将信息作为神经网络单位的输入。
4).历史数据中，根据经验模式提取的故障类型，作为训练样本，测试神经网络的故障识别能力，通过修改隐藏层数，提高精度。
5).分布区间的故障频率信息对应故障类型，可通过训练好的神经网络识别出，并给出故障类型。
根据经验模式建立的主轴不平衡故障，主轴不对中故障，主轴弯曲故障，动静件摩擦故障和转轴裂纹故障特征如下表1-表5[8]。
注：轴频：fi=N/60，N为轴的转速，rpm
齿轮的啮合频率：fm=Z*fi，Z为齿轮齿数
自然数：n，取值1,2,3...
3 故障类型监测与自诊断系统
以某风电场一期风力发电机组的实测发电机主轴承传感器采集的信号进行分析，场内共有33 台风电机组，装机容量为49.5 MW，风机叶片长度为70 m。
从发电机轴承测点检测的振动采集信号波形，波形的采样频率Fs=8192Hz，取两个周期的采样点数N=16383。主轴承滚动体个数为z=50，滚动体直径为d=28mm，节圆直径为D=330mm，接触角为a=10.1°。在MATLAB中，时间设置为1:2000ms之间均匀取16384个点，绘制振动波形如下图5。
根据主轴的故障特征频率分布区间，小波分解5层，每层包含的频率成分分别为4096Hz~2048Hz，2048Hz~1024Hz，1024Hz~512Hz，512Hz~256Hz，256Hz~0Hz。可以看出，保持架故障频率和滚珠外环频率分布在256Hz~0Hz频段，滚珠旋转频率和内环频率分布在1024Hz~512Hz频段。提取这故障频率所在频段的波形。
训练后的故障自诊断系统自动识别故障类型为裂纹。综合故障部件，得出结论为轴裂纹故障。
为检验自诊断系统的诊断结论，根据经验模式，选取倒谱分析分析法，可以看出故障附近出现边带成分，说明轴承内环出现明显磨损。拆机后发现内环有裂纹并有磨损。
4 结束语
在风电机组在线故障诊断中，随着机组数量和振动信号采集点的数量逐渐增多的情况下，快速通过振动监测波形判断故障类型较为困难。本文提出用小波-BP神经网络相结合进行故障自诊断，大大地缩短了故障识别时间，采样智能识别模式取代人工识别模式，从而明显地提高了故障识别率，是一种行之有效的故障诊断方法。
风机故障诊断是一个复杂而长期的过程，本文介绍了一种智能诊断方法。该方法中的神经网络有待进一步研究，减少训练次数。
参考文献：
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作者简介：
邢志刚（1974-），男，汉族，河北省南皮县人，工程师，从事风电场集电线路、升压站安装施工及风电场运营管理。熟悉GE、运达、金风等机型的维护检修工作。E-mail: wwy760305@163.com
论文作者:邢志刚
论文发表刊物:《电力设备》2017年第16期
论文发表时间:2017/10/12
标签：故障论文; 频率论文; 齿轮箱论文; 神经网络论文; 故障诊断论文; 数据论文; 信号论文; 《电力设备》2017年第16期论文;