一種基于雙譜熵的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種設(shè)備故障診斷方法，特別是關(guān)于一種基于雙譜熵的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組 故障診斷方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組這樣的大型旋轉(zhuǎn)機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行都處于非平穩(wěn)、非線性狀態(tài)， 運(yùn)行中工況和負(fù)載等非故障因素的變化會(huì)造成信號(hào)能量產(chǎn)生變化，通常的基于能量的振動(dòng) 級(jí)值及功率譜的發(fā)展及變化不一定對(duì)應(yīng)反映故障狀態(tài)的發(fā)展及變化；另一方面，風(fēng)力和風(fēng) 向的隨機(jī)變化導(dǎo)致風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速在時(shí)刻變化，分析其特征頻率已經(jīng)變得非常困 難，因此傳統(tǒng)的基于能量變化的特征提取方法以及尋找故障特征頻率的特征提取方法難以 有效實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性劣化特征的提取，不能對(duì)系統(tǒng)故障進(jìn)行有效診斷。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 針對(duì)上述問(wèn)題，本發(fā)明的目的是提供一種基于雙譜熵的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷方 法，該方法能夠有效的提取非平穩(wěn)信號(hào)的故障特征，并進(jìn)行風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障診斷，提高 了故障診斷的精度。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取以下技術(shù)方案：一種基于雙譜熵的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組 故障診斷方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：（1)利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集風(fēng) 力發(fā)電機(jī)組在正常運(yùn)行狀態(tài)、輕度故障、中度故障以及重度故障下的振動(dòng)信號(hào)Xw(n)= {Xl，x2，…％}，其中，N代表每組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，w代表數(shù)據(jù)組別，w=l、2、3、4，w= 1代表正常運(yùn) 行狀態(tài)、w= 2代表輕度故障狀態(tài)、w= 3代表中度故障狀態(tài)、w= 4代表重度故障狀態(tài)；(2) 計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)的故障特征帶；（3)建立故障疏離度檢測(cè)模型：（I)第w類(lèi)故障 狀態(tài)的第P類(lèi)故障特征帶的范圍記為{A^BJ，其中，A#表示第w類(lèi)故障狀態(tài)的第p類(lèi)故 障特征帶的下限值，表示第w類(lèi)故障狀態(tài)的第p類(lèi)故障特征帶的上限值；p表示故障特征 帶的類(lèi)型，P= 1，2,p= 1時(shí)表示幅值故障特征帶，p= 2時(shí)表示雙譜j：商故障特征帶；（II) 待識(shí)別故障狀態(tài)F的故障特征向量記為C2);其中，Cp是待識(shí)別故障狀態(tài)F的第p類(lèi)故 障特征值；（III)計(jì)算待識(shí)別故障狀態(tài)F與第w類(lèi)故障狀態(tài)的第p類(lèi)故障特征帶的距離dwp; (IV)計(jì)算待識(shí)別故障狀態(tài)F與第w類(lèi)故障狀態(tài)的故障特征帶距Dw; (V)建立待識(shí)別故障 狀態(tài)F與第w類(lèi)故障狀態(tài)的疏離度計(jì)算公式：
[0006] 其中，第w類(lèi)故障狀態(tài)的疏離度T(F，w)G[0, 1];(4)采集待檢測(cè)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的 振動(dòng)信號(hào)，將待檢測(cè)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行步驟（2)的計(jì)算，得到的故障特征輸入到步驟（3)所建立 的故障疏離度檢測(cè)模型中，計(jì)算該故障狀態(tài)與四類(lèi)故障狀態(tài)的故障疏離度T(F，w)，得到的 最小疏離度即為該風(fēng)機(jī)的故障狀態(tài)。
[0007] 所述步驟⑵中，所有振動(dòng)信號(hào)^⑷的故障特征帶計(jì)算步驟如下：（I)計(jì)算所 有振動(dòng)信號(hào)xw(n)中每組信號(hào)的時(shí)域幅值，并記錄每種狀態(tài)幅值的下限Mwa、上限Mwb，記為幅 值帶{Mwa，Mwb} ;(II)計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)中每組信號(hào)的雙譜熵帶，并記錄每種狀態(tài)雙 譜熵值的下限Hwa、上限Hwb，記為雙譜熵帶{Hwa，Hwb}。
[0008] 所述步驟（II)中，雙譜熵帶計(jì)算步驟為：①計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)中每組信號(hào) 的雙譜；②計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)中每組振動(dòng)信號(hào)的雙譜熵；③根據(jù)每組振動(dòng)信號(hào)xw(n) 的雙譜熵值，得到每種狀態(tài)雙譜熵值的下限Hwa、上限Hwb，記為雙譜熵帶{Hwa，Hwb}。
[0009] 所述步驟①中，雙譜計(jì)算步驟為：(a)將所有振動(dòng)信號(hào)的每組數(shù)據(jù)中N個(gè)數(shù)據(jù)都分 為K段，每段數(shù)據(jù)作為一個(gè)記錄，每段M個(gè)數(shù)據(jù)；(b)對(duì)每一個(gè)記錄去均值，得到三階累積量 估計(jì)值（c)對(duì)三階累積量估計(jì)值以/,岣做傅里葉變換，得到所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)的 雙譜估計(jì)值：
[0011] 式中，L<M-1 (1，k)是二維窗函數(shù)；％、《2均為頻率；l、k均表示時(shí)延。
[0012] 所述步驟（b)中，三階累積量估計(jì)值求解步驟：（i)設(shè)定{Vaht= 0，1，… ，M-1}是第i(i= 1，…，K)個(gè)記錄，對(duì)第i個(gè)記錄求其三階累積量：
[0014]式中，Mi=max(0,-1，_k);M2=min(M_l，M-1-1，M_l_k) ;1、k均表不時(shí)延；（ii) 取所有三階累積量的平均作為整個(gè)觀測(cè)值的三階累積量估計(jì)，得到三階累積量估計(jì)值 c(l,k)：
[0016] 所述步驟②中，雙譜商計(jì)算步驟為：a)將雙譜估計(jì)值BO?！?)的雙頻域三角形 主定義域《2多2JT外的值全部賦值為〇,得到只保留三角形主定 義域內(nèi)的雙譜幅值B' (Wl，《2) ;b)計(jì)算雙頻域內(nèi)所有點(diǎn)雙譜幅值的概率P(Wl，《2):
[0018] c)求雙譜熵值：
[0019] 本發(fā)明由于采取以上技術(shù)方案，其具有以下優(yōu)點(diǎn)：1、本發(fā)明采用高階譜的雙譜方 法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，有效地減少了變工況信息對(duì)故障信息的干 擾，有利于故障特征的提取，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障的準(zhǔn)確診斷。2、本發(fā)明將信息熵運(yùn)用于雙譜，雙 譜熵對(duì)齒輪箱，軸承故障比較敏感，可以以較少的測(cè)點(diǎn)獲得準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。3、本發(fā)明 提取的特征集合了時(shí)域與時(shí)-頻域，能更好的反映故障狀態(tài)，提高診斷的準(zhǔn)確率。本發(fā)明可 以廣泛在風(fēng)電機(jī)組設(shè)備故障診斷中應(yīng)用。
【附圖說(shuō)明】
[0020] 圖1是本發(fā)明的整體結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0021] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。
[0022] 如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于雙譜熵的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷方法，其包括 以下步驟：
[0023] (1)利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集設(shè)備采集風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在正常運(yùn)行狀態(tài)、輕度故障、中度故 障以及重度故障下的振動(dòng)信號(hào)\(1〇 = {Xl，x2,…％}，其中，N代表每組數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，w代表數(shù) 據(jù)組別，w=l、2、3、4，w= 1代表正常運(yùn)行狀態(tài)、w= 2代表輕度故障狀態(tài)、w= 3代表中度 故障狀態(tài)、w= 4代表重度故障狀態(tài)。
[0024] (2)計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)的故障特征帶。其步驟如下：
[0025] I)計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)中每組信號(hào)的時(shí)域幅值，并記錄每種狀態(tài)幅值的下 限Mwa、上限Mwb，記為幅值帶{Mwa，Mwb}。
[0026]II)計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)中每組信號(hào)的雙譜熵帶，并記錄每種狀態(tài)雙譜熵值 的下限Hwa、上限Hwb，記為雙譜熵帶{Hwa，Hwb}。其具體步驟如下：
[0027] ①計(jì)算所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)中每組信號(hào)的雙譜：
[0028] a)將所有振動(dòng)信號(hào)的每組數(shù)據(jù)中N個(gè)數(shù)據(jù)都分為K段，每段數(shù)據(jù)作為一個(gè)記錄，每 段M個(gè)數(shù)據(jù)。
[0029] b)對(duì)每一個(gè)記錄去均值，得到三階累積量估計(jì)值以/,^，步驟如下：
[0030] (i)設(shè)定{c1 (t)，t= 0, 1，…，M-1}是第i(i= 1，…，K)個(gè)記錄，對(duì)第i個(gè)記 錄求其二階累積量：
[0032]式中，Mi=max(0,-1，_k) ;M2=min(M_l,M-1-1,M_l_k) ;1、k均表不時(shí)延。
[0033] (ii)取所有三階累積量的平均作為整個(gè)觀測(cè)值的三階累積量估計(jì)，得到三階累 積量估計(jì)值
[0035]c)對(duì)三階累積量估計(jì)值〖(/，岣'做傅里葉變換，得到所有振動(dòng)信號(hào)xw(n)的雙譜估 計(jì)值，即
[0037]式中，L<M-1，《 (1，k)是二維窗函數(shù)。％、《2均為