[发明专利]一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法

权利要求书

1.一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法，其特征在于按照以下步骤进 行：

步骤1：采集轴承的振动信号，同步采集风机主轴的转速；

步骤2：根据转速绘制出转角变化曲线；

步骤3：对转角变化曲线进行等角度划分，确定等角度重采样的时间序列；

步骤4：按照时间序列对轴承振动信号进行插值，得到轴承的角域振动信号；

步骤5：在角域振动信号中加入随机高斯白噪声序列，得到信号，将加入白 噪声的信号利用经验模态分解EMD算法得到一组IMF；

步骤6：每次加入不同的白噪声序列，重复步骤5，直到达到设定的次数N；

步骤7：计算N次分解得到的各个IMF的均值，作为分解最终的结果；

步骤8：利用各个IMF的均值，分别计算各个IMF分量的峭度值；

步骤9：比较各IMF分量峭度值K_i的大小，筛选出峭度值最大的IMF分量 c_max(t)作为敏感IMF；

步骤10：对敏感IMF进行希尔伯特包络解调得到包络信号，利用傅里叶变 换对包络信号进行处理获取敏感IMF的阶次包络谱，从而提取故障特征频率， 实现风电机组轴承的故障诊断。

2.按照权利要求1所述一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法，其特征 在于：所述经验模态分解EMD算法的步骤如下：

步骤1：提取信号所有的局部极大值与极小值点；

步骤2：利用三次样条插值法分别连接局部极大值与局部极小值点，构造信 号的上包络线与下包络线；

步骤3：计算上、下包络线的平均值，将信号减去平均值得到h(t)；

步骤4：判断h(t)能否满足固有模态函数的条件，若满足则h(t)即为信号x(t)的 第一个固有模态函数分量IMF1；若不满足，将h(t)作为新的信号，重复步骤1～4， 直到满足固有模态函数的条件为止；

步骤5：将IMF1从信号中分离出来，得到信号残余项，判断残余项能 否继续分解，若能则将残余项作为新的信号重复步骤1～5，若不能则EMD分解 结束，从而将信号分解为一组IMF。

3.按照权利要求2所述一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法，其特征 在于：所述固有模态函数的条件包括两方面：(1)极值点的个数和过零点的个数 必须相等或者最多相差一个；(2)在任意时刻，由局部极大值点形成的上包络线 和由局部极小值点形成的下包络线的平均值等于零，即上、下包络线相对于时间 轴局部对称。

4.按照权利要求1所述一种变转速下的风电机组轴承故障诊断方法，其特征 在于：所述步骤10的实现步骤如下：

步骤1：对敏感IMF分量进行Hilbert变换，

y(t)=cmax(t)*1πt]]>

式中：y(t)为希尔伯特变换信号，c_max(t)为敏感IMF分量，*为卷积符号；

步骤2：根据下式求取敏感IMF的包络信号z(t)：

z(t)=[cmax(t)]2+y2(t);]]>

步骤3：对所得包络信号z(t)进行傅里叶变换，获取敏感IMF的阶次包络谱；

步骤4：提取敏感IMF阶次包络谱中幅值突出的频率成分，与轴承的理论故 障特征频率进行对比，从而诊断风电机组的轴承故障；

其中轴承内圈的理论故障特征频率f_i的计算公式为：

fi=12(1+dDcosβ)frZ]]>

轴承外圈的理论故障特征频率f_o的计算公式为：

fo=12(1-dDcosβ)frZ]]>

式中，f_r为轴的转频，D为轴承节径，d为滚动体直径，β为轴承的接触角，Z 为滚动体数量。