[发明专利]基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法

说明书

本发明公开了基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法,该方法针对风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”两类典型故障，对轴承振动信号进行“扫频”处理，获得“扫频频谱”,在该谱图中，以幅值最大点为参考，设置上下限，在该范围内按照幅值大小依次识别出若干数据点，进而确定“目标频率点”，与预先计算和确定的“故障频率点”比对；通过一定的比对方法，计算机自动识别故障类型；最终结合相关国标中关于预警值和报警值的规定，输出诊断结果和维护建议，完成自动诊断。本发明方法能够自动地诊断出风电机组轴承“元件局部损伤”和“跑圈”故障，降低了对诊断工程师的依赖。

技术领域

本发明涉及风电机组轴承典型故障自动诊断技术领域，具体涉及基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法。

背景技术

已有专利技术“一种通过扫频诊断设备故障的方法(专利号：ZL201711251747.4)”，对设备振动信号频域上的频率成分按照扫频求和的方式，建立新的频谱即“扫频频谱”，将具有周期性特征的信号在“扫频频谱”中突出，将没有周期性特征的信号在“扫频频谱”中弱化，从而帮助分析人员快速准确的从复杂的频率成分中找到故障频率。如图1所示，该技术实施步骤如下：

1)定义“倍频游标族”。“倍频游标族”为一组倍频游标，游标数量在3～10之间，游标族内的游标成倍数关系。

2)确定“倍频游标族”的变化范围。根据谱图和故障频率的大致范围，确定“倍频游标族”基频(1倍频)游标的最小值和最大值。最小值可以为0Hz，也可设置为故障频率下限值；最大值为谱图上限频率与游标数量之商。

3)扫频。在原谱图基础上，“倍频游标族”由基频游标最小值开始，移动到最大值，移动间隔为该谱图的最小分辨率。在每个移动位置上，“倍频游标族”计算一次所有游标的幅值之和。

4)建立“扫频频谱”。以基频游标扫过的所有频率值为横坐标，以每个对应扫频位置“倍频游标族”所有游标幅值之和为纵坐标，建立“扫频频谱”。

5)清除干扰频率成分。找到原谱图中幅值较大的随机性频率成分，将“扫频频谱”和原谱图对比，清除干扰频率成分。

6)确定故障频率。在“扫频频谱”中，具有周期性的振动信号得到极大突出，从而快速、准确的确定故障频率。

上述技术的缺点：该技术无法摆脱对分析人员的依赖，仍然需要分析人员进行人工分析，没有实现对一些典型故障的计算机自动判断和自动报警。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法，是一种新的计算机自动识别风电机组轴承“局部损伤故障”和“跑圈故障”的方法，设计了一套完整、系统的计算机自动判断和自动报警流程，并进行了实际验证，准确诊断了多起风电机组轴承典型故障。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于扫频分析技术的风电机组轴承典型故障自动诊断方法，包括如下步骤：

1)根据轴承尺寸信息和诊断经验，确定“故障频率点”

确定“故障频率点”包括以下步骤：

(1)对于轴承元件局部故障，根据轴承几何尺寸信息即轴承节径、滚动体直径、滚动体个数、接触角和轴承所在轴的转频f_n，按照滚动轴承局部故障频率计算公式，分别计算出内环故障频率f_i、外环故障频率f_o、滚动体故障频率f_b和保持架故障频率f_t；其中，f_n通过风电机组SCADA系统数据读取或测量得到；