Fault diagnosis of low-speed rolling bearing based on weighted reconstruction of vibration envelopes

The main bearing supports the rotation of the main shaft of a wind turbine. It bears heavy dead weights as well as variable speed dynamic loading during operations; thus, it is a vulnerable part in a wind turbine drive train. Because of the low speed and time-varying operations of the main bearing, vibrations generated by bearing faults are often weak in response amplitudes, low in frequency range, and smeared in damage feature energy. As a result, the applicability of the conventional acceleration envelope analysis (AEA) technique, a traditionally effective technology for bearing fault diagnosis, is limited in such cases. In order to resolve this, a modified AEA method specially designed for bearings with low and variable speed operation is proposed in this paper. First, the structural response is decomposed by means of variational mode decomposition (VMD) for the low frequency components to form a series of band-limited intrinsic mode functions (BLIMFs). Next, weighting factors are determined for the BLIMFs by defined energy ratios. Finally, a new envelope is reconstructed by weighting the envelopes of each BLIMF for bearing fault diagnosis. The effectiveness and practicality of the proposed method for the diagnosis of main bearing faults in wind turbines is verified through the analysis of measured data from a wind turbine in the field. The proposed method provides an effective way for bearing fault diagnosis at low and variable rotational speeds.     

EMD在LabVIEW中的实现及其在水轮机主轴振动信号分析中的应用

针对LabVIEW中缺少经验模态分解（EMD）算法模块的问题,对LabVIEW进行了二次开发,建立了基于LabVIEW的EMD模块,为振动故障信号分析提供了有效的工具,进而以水轮机故障信号的振动特征和故障产生机理为依据,将此算法运用于水轮机主轴振动信号分析,以河北省西达水电站水轮机主轴振动数据为基本资料,对分解得到的高频本征模函数（IMF）分量做包络谱分析,提取故障信息,并与轴心轨迹分析方法相〖JP2〗结合加以验证。结果表明,该方法能够有效判别出水轮机主轴故障类型,可应用于水轮机主轴振动信号分析。     

A new noise-controlled second-order enhanced stochastic resonance method with its application in wind turbine drivetrain fault diagnosis

Condition monitoring of a wind turbine is important to extend the wind turbine system's reliability and useful life. However, in many cases, to extract feature components becomes challenging and the applicability of information drops down due to the large amount of noise. Stochastic resonance (SR), used as a method of utilising noise to amplify weak signals in nonlinear systems, can detect weak signals overwhelmed in the noise. Therefore, a new noise-controlled second-order enhanced SR method based on the Morlet wavelet transform is proposed to extract fault feature for wind turbine vibration signals in the present study. The second-order SR method can obtain better denoising effect and higher signal-to-noise ratio (SNR) of resonance output by means of twice integral transform compared with the traditional SR method. Morlet wavelet transform can obtain finer frequency partitions and overcome the frequency aliasing compared with the classical wavelet transform. Therefore, through Morlet wavelet transform, the noise intensity of different scales can be adjusted to realize the resonance detection of weak periodic signal whatever it is a low-frequency signal or high-frequency signal. Thus the method is well-suited for enhancement of weak fault identification, whose effectiveness has been verified by the practical vibration signals carrying fault information. Finally, the proposed method has been applied to extract feature of the looseness fault of shaft coupling of wind turbine successfully.     

可倾轴承损坏引发的燃气轮发电机组 低频振动故障分析

某台大型单轴式燃气轮发电机组发生了不稳定振动。带负荷运行时,#4、#5轴承振动出现随机性大幅波动。对机组带负荷运行状态下的振动进行了测试。试验发现,振动与润滑油温之间有一定关系,振动波动时轴系轨迹紊乱,轴颈中心位置不稳定,振动信号中出现了13 Hz左右的低频分量。振动波动时,50Hz工频分量稳定。轴振波动时瓦振没有波动。对机组上发生的这类少见故障的原因进行了分析。指出可倾轴承损坏是不稳定振动的主要原因。停机后对轴承进行了检修,解决了机组上发生的振动故障。     

风电机组传动链典型故障特征提取方法

为解决风电机组传动链易发生故障的问题,文章阐述了风电机组齿轮箱特征频率的计算方法和基于振动信号分析的故障特征提取方法。结合实际情况,以行星级齿轮磨损、中间轴小齿轮崩齿、高速轴齿轮崩齿和发电机轴承电腐蚀等典型故障为例,通过齿轮箱特征频率和传动链典型故障振动信号基本特征分析,可较好地完成故障识别。结果表明,采用经典信号处理方法能对上述典型故障进行特征提取,验证了经典方法对单一、明显故障特征提取的有效性,为深入开展传动链故障特征提取方法研究奠定了基础,为风电机组故障检修维护提供了技术支撑。     

基于AEWT-KELM的风电机组轴承故障诊断策略

针对风力发电机组轴承故障振动信号传递路径复杂多变,且故障信号易受到背景噪声的严重干扰,传统方法对故障特征难以准确提取的问题,提出一种自适应经验小波变换（AEWT）与奇异值分解（SVD）的特征提取方法,并结合核极限学习机（KELM）实现风电机组轴承的故障诊断,该方法同时考虑轴承不同故障类型及不同损伤等级的情况。其中,自适应EWT为两阶段调整过程：基于尺度空间法固有模态函数（IMF）分解-确保EWT分解的有效性、基于相关系数最大的敏感分量提取-实现相关特征最大化和冗余信息的消除。通过相关实验结果可明显发现,所提AEWT的分解效果优于EMD、EEMD、CEEMDAN、LMD等方法。对提取敏感分量利用SVD计算奇异值,构建故障特征向量;最后将特征向量作为KELM的输入,建立KELM轴承状态识别模型。通过西储大学平台轴承振动信号和实际风场采集的轴承振动信号对算法进行验证,结果表明,相比SVM、ELM、KNN等识别模型,该方法能有效识别出不同故障类型及不同损伤等级下的轴承故障,整体识别率达99%。     

参与电网调频的风电机组线性变参数变桨控制策略

风电机组参与调频时其输出功率的调整将改变风电机组变桨动作的风速范围,同时由于桨距角调节气动功率的灵敏度随风况变化,使得传统PI变桨控制难以适用于风电机组参与调频时的复杂工况,出现风电机组转速振荡问题.提出一种基于线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)系统的风电机组变桨控制方法,对风电机组...     

EMD在LabVIEW中的实现及其在水轮机主轴振动信号分析中的应用

针对LabVIEW中缺少经验模态分解(EMD)算法模块的问题,对LabVIEW进行了二次开发,建立了基于LabVIEW的EMD模块,为振动故障信号分析提供了有效的工具,进而以水轮机故障信号的振动特征和故障产生机理为依据,将此算法运用于水轮机主轴振动信号分析,以河北省西达水电站水轮机主轴振动数据为基本资料,对分解得到的高频本征模函数(IMF)分量做包络谱分析,提取故障信息,并与轴心轨迹分析方法相结合加以验证。结果表明,该方法能够有效判别出水轮机主轴故障类型,可应用于水轮机主轴振动信号分析。     

基于AVMD和WDK的风电齿轮箱轴承复合故障诊断方法研究

针对强背景噪声下轴承微弱复合故障特征提取困难的问题,提出一种基于自适应变分模态分解（AVMD）和优化的Wasserstein距离指标（WDK）的风电齿轮箱轴承复合故障诊断方法。首先,引入自适应学习粒子群优化算法（ALPSO）,以平均包络熵作为ALPSO的适应度函数来搜索变分模态分解的最佳影响参数,从而构造AVMD;其次,结合Wasserstein距离（WD）和峭度优点,提出WDK指标筛选有效模态分量,并对筛选的有效模态分量进行重构;然后,通过对重构信号进行包络谱分析实现轴承复合故障的诊断;最后,将所提AVMD-WDK方法应用于某风场2 MW风电齿轮箱轴承振动信号的故障诊断。结果表明,该方法能有效提取轴承的微弱故障特征,实现轴承复合故障的精确诊断。     

基于排气噪声EMD的柴油机失火故障诊断

针对坦克柴油机失火故障诊断问题,在实车上模拟了失火故障,应用EMD对不同状态下的排气噪声信号进行了经验模态分解,利用Hilbert变换求取了主固有模态分量(IMF)的瞬时频率函数,以其围绕周期性排气噪声基频的波动方差和平均穿越率为特征参数,建立了一种诊断柴油机失火故障的方法。应用结果表明了诊断方法的可行性。     

风电机组滚动轴承复合故障诊断研究

针对在强风电机组背景噪声下进行滚动轴承复合故障诊断时,由于故障之间的相互联系、交叉影响使得多种故障特征混叠在一起,易造成漏诊、误判等问题,提出一种基于多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)与1.5维能量谱相结合的风电机组滚动轴承复合故障诊断方法;首先利用MOMEDA算法对原始滚动轴承振动信号进行解卷积预处理;然后对解卷积信号进行1.5维能量谱分析;最后通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型。仿真信号和应用实例分析结果表明,该方法能够有效提取出在强背景噪声下的复合故障特征,实现风电机组轴承复合故障的准确诊断。     

电网短路故障下双馈风电机组传动链扭振疲劳可靠性分析

双馈风电机组电气故障扰动引起的电磁转矩波动易造成轴系传动链扭振疲劳,有必要研究电网短路故障对机组传动链扭振疲劳可靠性的影响.首先建立考虑关键部件柔性的传动链有限元模型,通过模态分析获取传动扭振模态.其次基于集中质量法,建立机电耦合模型,以电网短路故障为扰动因素,仿真分析电网短路故障下电磁转矩动态响应.最后将电网短路故障...     

基于VMD和卷积深度信念网络的风电机组行星齿轮箱故障检测

针对传统的故障诊断方法面对风力发电机组行星齿轮箱振动信号时处理范围有限的问题,提出了一种基于VMD和卷积深度信念网络相结合的智能诊断方法,首先利用VMD对原始信号进行分解,基于峭度准则提取出冲击含量较大的本征模态函数,将特征信息明显的分量融合在一起组成多通道的输入,然后利用卷积深度信念网络进行特征提取,最后将特征输入到分类器中进行故障识别分类。试验结果表明,该方法可准确地对风电机组行星齿轮箱不同的工作状态和故障种类进行识别与分类。     

基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算及故障诊断

风电机组一般采用滚动轴承支撑结构,滚动轴承不同故障模式对应的振动冲击间隔频率存在差异。为了准确地从振动信号中提取滚动轴承故障征兆,在分析风电机组滚动轴承故障机理、信号特征的基础上,提出了基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算方法,首先对风电机组的振动信号进行小波变换及阈值去噪,并计算振动信号的小波能量谱分布图,然后以小波能量谱分布图的统计参数作为滚动轴承故障诊断的KPI,采用椭圆型判决函数法实现滚动轴承的故障诊断,现场实测信号的诊断结果验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算及故障诊断

风电机组一般采用滚动轴承支撑结构,滚动轴承不同故障模式对应的振动冲击间隔频率存在差异。为了准确地从振动信号中提取滚动轴承故障征兆,在分析风电机组滚动轴承故障机理、信号特征的基础上,提出了基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算方法,首先对风电机组的振动信号进行小波变换及阈值去噪,并计算振动信号的小波能量谱分布图,然后以小波能量谱分布图的统计参数作为滚动轴承故障诊断的KPI,采用椭圆型判决函数法实现滚动轴承的故障诊断,现场实测信号的诊断结果验证了该方法的有效性。     

联轴器不对中状态对船舶轴系动力学特性影响的试验

针对某船舶高速轴系不对中状态对轴系振动的影响,建立涡轮转子-传动轴-太阳轮转子试验模型,通过调整轴承支座的标高来模拟平行不对中和转角不对中量,进行多次升降速试验获得靠近轴承处的转子的振动位移。研究表明:不同的联轴器不对中状态对轴系的临界转速没有影响;在工作转速4 200 r/min时,不同联轴器对中状态下轴系各测点基频振动幅值变化很小,靠近套齿联轴器的太阳轮右侧轴承处转子2倍频振动明显大于左侧轴承处的振动;整体抬高太阳轮轴系标高对2倍频振动的影响较小;太阳轮左侧轴承支座标高降低时各轴承处2倍频振动幅值均有一定程度的增大;降低涡轮驱动端轴承支座的标高,轴系2倍频振动幅值整体增大;各对中状态下所有测点振动幅值的计算值与试验测量值的平均偏差小于20%,不同的对中状态对涡轮机转子的振动影响均小于对太阳轮转子的影响。     

齿根裂纹对风电齿轮箱高速级动态特性影响分析及其故障模式识别

针对风电齿轮箱高速级齿轮传动系统齿根裂纹扩展程度识别难题,该文提出基于广义BP神经网络（GBPNN）的齿轮传动系统齿根裂纹故障模式识别方法。构建计及齿根裂纹扩展方向与路径的齿轮副时变啮合刚度解析模型及风电齿轮箱高速级齿轮-轴-轴承耦合的多自由度动力学模型,分析不同齿根裂纹扩展程度对系统振动特征的影响规律,并利用GBPNN对齿根裂纹故障模式进行识别。研究结果表明：齿轮故障振动周期冲击信号将沿着传动轴进行传递,但传动轴柔性会使其幅值产生明显的衰减;利用GBPNN并结合各轴段节点处振动加速度的峰值、峭度、统计矩阵参数以及方差,可有效实现对齿轮齿根裂纹故障模式的识别。     

多工况下高水头水泵水轮机压力脉动特性分析

为研究多工况下高水头水泵水轮机内部的压力脉动特性,以某抽水蓄能电站水泵水轮机模型为例,采用SST湍流模型对非设计工况点下的水泵水轮机进行三维全流道非定常数值模拟,同时监测了固定导叶与活动导叶间、无叶区及尾水管处的压力脉动。结果表明,对于固定导叶与活动导叶之间的区域,水轮机工况下的压力脉动主频为叶片通过频率,而水泵工况下的最高扬程和最低扬程工况的主频分别为转频和叶片数通过的频率;对于无叶区,由于受到强烈的动静干涉效应,水轮机、水泵工况下的主频均为转轮叶片数通过频率,且脉动幅值较大;对于尾水管区域,直锥段处的频率分布规律与流量有关,水轮机小流量工况下,尾水管内主要为0.3倍转频的低频压力脉动,而水轮机大流量工况下,脉动频率主要以2.6倍转频为主。     

Acoustic noise from tandem wind rotors of intelligent wind power unit

The authors had invented the unique wind power unit composed of the large-sized front wind rotor, the small-sized rear wind rotor and the peculiar generator with the inner and the outer rotational armatures without the conventional stator. This unit is called ＂Intelligent Wind Power Unit＂ by the authors. The front and the rear wind rotors drive the inner and the outer armatures, respectively, while the rotational torque is counter-balanced between both armatures/wind rotors. This paper discusses experimentally the acoustic noise from the front and the rear wind rotors. The acoustic noise, in the counter-rotating operation, is induced mainly from the flow interaction between both rotors, and has the dominant power spectrum density at the frequency of the blade passing interaction. The noise is caused mainly from the turbulent fluctuation due to the flow separation on the blade, when the rear wind rotor stops or rotates in the same direction as the front wind rotor.     

基于改进HHT的故障电流相位抗干扰提取

针对传统分析方法难以分析非线性非稳态电网实测信号的缺点,文章提出了一种基于希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)提取电流相位的方法.为应对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)在分解过程中普遍存在的模态混叠现象,该方法通过添加基于原电流信号相...