[发明专利]一种基于振动信号阶次分析的故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及风电机组故障预警领域，特别涉及一种基于振动信号阶次分析的故障诊断方法。

背景技术

在如今的工业应用中，旋转设备经常处于一些变转速变工况的情况下运转，这些状态下对应的振动信号属于非平稳信号，并不直接满足傅立叶变换对信号的平稳性要求，因此严格说来并不适合用常规的频谱分析法进行分析，若人为将这类信号假定为平稳信号，并对其进行分析处理，结果必然会导致误差甚至错误可产生严重的“频率模糊”现象。为了解决这一问题，角域采样理论和建立在其基础上的阶次分析理论应运而生。采用阶次分析理论能够避免其转速变化带来的谱图干扰，能够提高故障分析的准确度。

阶次分析方法目前主要分两大类：一类是采用键相装置的硬件式阶次跟踪技术，另一类是计算阶次跟踪技术。

键相传感器的测量原理为：通过在被测轴上设置一个凹槽或凸键，称键相标记。当所述凹槽或凸键转到探头位置时，相当于探头与被测面间距突变，键相传感器由此产生一个脉冲信号，轴每转一圈，就会产生一个脉冲信号，产生的时刻表明了轴在每转周期中的位置。因此通过对脉冲计数，可以测量轴的转速。通过将脉冲与轴的振动信号比较，可以确定振动的相位角，用于轴的动平衡分析以及设备的故障分析与诊断等。但在实际情况中，很多场合均不具备通过安装键相传感器来获取被检测设备同步转速的条件，从而难以对采集的振动信号进行阶次分析。例如在对风力发电机组进行振动检测时，经常由于安装繁琐或者安装条件(例如位置过高)不具备，在数据采集时没有安装键相传感器来获取机器的转速变化曲线。因此，对于硬件式阶次跟踪技术，受到昂贵的附加硬件及现场安装条件的制约，应用受到了限制。

计算阶次跟踪技术基于瞬时频率估计的阶次分析技术，摆脱了阶次分析过程中对硬件的依赖，简化了阶次采样的实现要求。根据频率和转速曲线的线性对应关系，完全靠软件来获得转速信息。通过时频分析方法获得信号的转速曲线，进而求得信号重采样的键相时刻。精确的阶次跟踪要求对振动信号进行同步采样，监测系统的精确度和可靠性取决于同步采样的质量。

中国专利申请号为201110169763.5、201120172140.9、201310216549.X和201310076093.1的申请公开了阶次分析的实现方法和硬件装置，且以上专利都需要同步测量转速信号，实用起来颇为不便。而中国专利申请号为201210212885.2的申请虽然提出了无时标的阶次分析方法，但是该方法无法实现不确定阶次数量的自适应识别和跟踪，无法实现提高故障分析的准确度。

发明内容

本申请提供一种基于振动信号阶次分析的故障诊断方法，仅通过振动信号实现阶次分析，摆脱了阶次分析过程中对硬件的依赖，简化了阶次采样要求，自动识别出不同阶次分量，通过阶次分析，对于风电机组可能出现的故障进行及时诊断。

本发明所提供的基于振动信号阶次分析的故障诊断方法包括步骤：

A、求取风电机组振动信号的时频谱；

B、对时频谱中各阶次分量进行等角度重采样；

C、对重采样信号进行阶次谱分析，划定故障产生部位。

由上，仅通过振动信号实现阶次分析，摆脱了阶次分析过程中对硬件的依赖，简化了阶次采样要求，自动识别出不同阶次分量，对于风电机组可能出现的故障进行及时诊断。

可选的，所述步骤A中，求取风电机组振动信号的时频谱采用以下方法之一：短时傅里叶变换法、Gabor变化法和Wigner-vill分布法。

由上，可体现出各阶次分量信息。

可选的，所述步骤B包括步骤：

B1：依次搜索时频谱中各阶次的分量的时频分布带宽及峰值；

B2：将各阶次分量的时频分布峰值进行拟合；

B3：求取所拟合的曲线的键相时标，对键相时标进行插值以进行等角度插值重采样。

由上，对振动信号进行等角度重采样，以实现分离出多轴系的振动特征。

可选的，所述步骤B1中所述依次搜索包括：在时间轴上选取一时间起点，自该时间起点分别向时间轴起点、终点方向搜索。

可选的，所述时间起点处各阶次的分量的时频分布带宽互不相交。

由上，自适应选取时间起点，划分出不同阶次段，实现出自动识别所有阶次分量。

可选的，所述步骤B1中所述搜索时频谱中各阶次的分量的时频分布带宽及峰值包括：

B11：针对每一时间点，计算该时间点所对应时频分布峰值带宽的参考值，将小于所述参考值的时频分布峰值带宽置0；

B12：逐阶次搜索时频分布带宽中的峰值。