基于EMD相關(guān)去噪的風(fēng)電機(jī)組振動噪聲抑制及特征頻率提取

李輝， 李洋， 楊東， 胡姚剛， 蘭涌森， 梁媛媛

(1. 重慶大學(xué) 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044; 2. 武漢大學(xué) 電氣工程學(xué)院，湖北 武漢430072; 3. 中船重工(重慶)海裝風(fēng)電設(shè)備有限公司，重慶 401122;4. 重慶科凱前衛(wèi)風(fēng)電設(shè)備有限責(zé)任公司，重慶 401121)

?

基于EMD相關(guān)去噪的風(fēng)電機(jī)組振動噪聲抑制及特征頻率提取

李輝1， 李洋1， 楊東2， 胡姚剛1， 蘭涌森3， 梁媛媛4

(1. 重慶大學(xué) 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400044; 2. 武漢大學(xué) 電氣工程學(xué)院，湖北 武漢430072; 3. 中船重工(重慶)海裝風(fēng)電設(shè)備有限公司，重慶 401122;4. 重慶科凱前衛(wèi)風(fēng)電設(shè)備有限責(zé)任公司，重慶 401121)

針對風(fēng)電機(jī)組振動信號同時受背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響，使得早期微弱故障特征頻率難以提取的問題，提出一種結(jié)合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)、相關(guān)性分析和小波包變換(WPT)的振動信號噪聲抑制及故障特征頻率提取方法(EMD相關(guān)去噪-WPT)。該方法首先利用EMD分解振動信號得到能表征不同頻率的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)，然后篩選表征故障特征頻率的IMF，并重構(gòu)得到故障特征信號；其次，利用自相關(guān)分析去除重構(gòu)信號中噪聲的影響；最后，結(jié)合小波包變換(WPT)提取去噪重構(gòu)振動信號中的特征頻率。為了驗(yàn)證所提方法的有效性，以實(shí)測和模擬的雙饋風(fēng)電機(jī)組軸承故障振動信號為例，對軸承振動信號分別利用小波包變換(WPT)、EMD相關(guān)去噪-WPT、小波硬閥值-WPT方法進(jìn)行特征頻率提取分析。通過不同特征頻率提取方法比較表明，所提出的基于EMD相關(guān)去噪-WPT特征頻率提取方法，能夠更有效地抑制背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響，提取出早期微弱故障特征。

風(fēng)電機(jī)組； 狀態(tài)監(jiān)測； 噪聲抑制； 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解； 小波包變換

0 引 言

隨著我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展和大規(guī)模風(fēng)力發(fā)電的并網(wǎng)運(yùn)行,研究如何應(yīng)用風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測技術(shù),從而降低風(fēng)電機(jī)組故障頻率和運(yùn)行維修成本,提高其發(fā)電量已引起廣泛關(guān)注[1-4]。其中,準(zhǔn)確、全面地提取出故障特征信號和微弱征兆是狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的關(guān)鍵。由于風(fēng)電機(jī)組受風(fēng)速的隨機(jī)性和不確定性,以及機(jī)組變速恒頻發(fā)電控制特性的影響,其狀態(tài)監(jiān)測中的振動信號易受多種噪聲干擾導(dǎo)致其特征頻率難以提取,直接影響狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)早期探測、故障預(yù)警以及壽命管理水平。因此,研究有效提取風(fēng)電機(jī)組振動信號的故障特征頻率,對提高風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測的準(zhǔn)確性具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

針對振動信號的特征頻率提取,國內(nèi)外學(xué)者開展了一些研究,其中,小波包變換(wavelet package transform,WPT)具有較好的局部特性分解能力,能適合處理非平穩(wěn)非線性信號,已被應(yīng)用于高壓開關(guān)[5]、水電機(jī)組[6]、旋轉(zhuǎn)軸承[7]等的故障特征頻率提取中。然而,強(qiáng)背景噪聲會影響小波包早期微弱故障特征提取的準(zhǔn)確性,往往需要對原始信號進(jìn)行去噪預(yù)處理,如文獻(xiàn)[8]利用自適應(yīng)小波去噪算法對信號進(jìn)行去噪處理;文獻(xiàn)[9]提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)的信號去噪算法;但上述方法處理噪聲能力較為單一,大都僅從背景白噪聲的特點(diǎn)出發(fā),而對風(fēng)電機(jī)組振動信號中可能存在的短時干擾噪聲無能為力。雖然相關(guān)性單獨(dú)去噪方法具有去除短時干擾噪聲這類非平穩(wěn)信號和背景白噪聲的能力,但在強(qiáng)背景噪聲環(huán)境下單獨(dú)采用相關(guān)性去噪來處理信號時,由于有用信號非常微弱,其自相關(guān)系數(shù)將會更小,去噪后信號頻譜可能會出現(xiàn)失真。由此,近年來利用相關(guān)性分析并結(jié)合各種頻譜分析方法已應(yīng)用在信號去噪中,如文獻(xiàn)[10]在相關(guān)去噪和模極大值去噪的基礎(chǔ)上,提出了一種基于小波窗口相關(guān)的模極大值去噪算法,但該算法存在計算量大,計算過程可能不穩(wěn)定,收斂速度較慢的缺點(diǎn)。文獻(xiàn)[11-13]將相關(guān)性分析與小波原理結(jié)合起來,構(gòu)造了小波系數(shù)相關(guān)去噪算法,但在計算相關(guān)系數(shù)時,各尺度間小波系數(shù)的偏移會影響算法精度。本文提出借鑒EMD能夠分解得到不同頻率固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)的特性[14],嘗試?yán)肊MD方法重構(gòu)振動信號突出故障特征,從而結(jié)合自相關(guān)分析去除噪聲干擾。

基于此,針對風(fēng)電機(jī)組振動信號同時受背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響,使得早期微弱故障特征難以提取的問題,提出一種結(jié)合EMD相關(guān)性分析和WPT的振動信號噪聲抑制及故障特征頻率提取方法(EMD相關(guān)去噪-WPT)。首先,在現(xiàn)有小波包變換(WPT)特征頻率提取方法上,提出加入EMD的自相關(guān)去噪預(yù)處理環(huán)節(jié),建立了EMD相關(guān)去噪-WPT的風(fēng)電機(jī)組振動信號噪聲抑制的特征頻率提取方法。然后,以風(fēng)電機(jī)組實(shí)測和模擬的軸承故障振動信號分析為例,對風(fēng)電機(jī)組振動信號的噪聲性質(zhì)、不同方法的噪聲抑制水平進(jìn)行分析與比較。

1 基于EMD相關(guān)去噪-WPT振動噪聲抑制及特征頻率提取方法

1.1 EMD相關(guān)去噪-WPT的特征頻率提取步驟

為了有效地去除噪聲干擾并提取出振動信號頻譜,利用EMD分解得到不同頻率固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),并篩選出能夠表征故障特征頻率的IMF,以重構(gòu)故障特征信號突出故障特征,再利用自相關(guān)分析去除重構(gòu)信號中噪聲的影響,最后結(jié)合小波包變換(WPT)特征頻率提取方法,提出了基于EMD相關(guān)去噪-WPT的故障特征提取方法,實(shí)現(xiàn)對振動信號的去噪和故障特征頻率提取,具體步驟下如圖1所示。

圖1 EMD相關(guān)去噪-WPT的特征頻率提取流程

Fig. 1 Characteristic frequency extraction flow chart of EMD correlation denoising-WPT

1)EMD分解。對采集的原始振動信號S1(t)進(jìn)行EMD分解(如1.2節(jié)所示),分離出具有不同頻率的IMF:c1(t),c2(t),…,ck(t)。

2)IMF選擇與重構(gòu)。選取能夠表征故障特征頻率的IMF:ci(t),ci+1(t),…,ci+n(t),累加ci(t),ci+1(t),…,ci+n(t),得到僅含故障信息的信號S2(t)。

3)自相關(guān)分析。對信號S2(t)進(jìn)行無偏的自相關(guān)分析,消除噪聲,即減弱甚至是消除背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響,得到去噪后的信號S3(t) (如1.3節(jié)所示)。

4)小波包特征頻率提取[12]。首先選擇小波函數(shù)并確定小波包分解的層數(shù)N,然后對信號S3(t)進(jìn)行N層小波包分解,得到各層的小波系數(shù),并根據(jù)故障特征所在頻段選擇相應(yīng)的小波包系數(shù)進(jìn)行信號重構(gòu),最后將重構(gòu)信號進(jìn)行快速傅里葉變換(fast fourier transformation,FFT),得到重構(gòu)信號的幅值譜。

1.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法

EMD利用信號的局部特征時間尺度,從原信號中提取出若干階IMF和一個殘余量,分解出的各階IMF分量突出了數(shù)據(jù)的局部特征,殘余分量體現(xiàn)了信號中的緩慢變化量。對每個IMF進(jìn)行分析,可以更準(zhǔn)確有效地把握原數(shù)據(jù)的特征信息。所有IMF分量必須滿足下列條件[14]:1)在整個時間序列中,信號的極值點(diǎn)和過零點(diǎn)的數(shù)目相等或相差1;2)由極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)確定的包絡(luò)線均值為零。

具體分解過程如下:

1)首先,確定原始信號S1(t)上所有極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn);然后,采用三次樣條插值法確定上下包絡(luò)線u1(t)、v1(t);最后計算上下包絡(luò)線的平均值曲線為:

(1)

求出原始信號與包絡(luò)均值的差值為

h1(t)=S1(t)-m1(t)。

(2)

如果h1(t)不滿足前文中IMF的兩個條件,需要把h1(t)作為原始信號重復(fù)上面的步驟得到:

h11(t)=h1(t)-m11(t)。

(3)

這樣篩選k次直到h1k(t)變?yōu)橐粋€IMF,稱為第一階IMF,記作:

c1(t)=h1k(t)。

(4)

2)從原始信號中減去c1(t)得到第一階剩余信號r1(t)。

考慮第一階剩余信號r1(t)中仍包含著更長周期的分量,因此,需要對r1(t)進(jìn)行同樣的篩選。這樣依次得到第2階IMF、…、第n階IMF和第2階剩余信號、…、第n階剩余信號。這一過程可表示為

(5)

當(dāng)rn(t)成為一個單調(diào)函數(shù)時,篩選結(jié)束。這樣由式(5)得到

(6)

即原始數(shù)據(jù)S1(t)可表示為一系列固有模態(tài)函數(shù)ck(t)和一個殘余項(xiàng)rn(t)的和。

1.3 自相關(guān)分析

設(shè)輸入信號S2(t)=s(t)+w(t)+n(t),其中s(t)為信號、w(t)為白噪聲、n(t)為短時干擾噪聲。S2(t)的自相關(guān)函數(shù)為Ry(t)=〈S2(τ)S2(τ+t)〉=Rs(t)+Rw(t)+Rn(t)+

Rsw(t)+Rws(t)+Rsn(t)+Rns(t)+Rwn(t)+Rnw(t)。

(7)

式中:Rs(t)、Rw(t)、Rn(t)分別為信號、白噪聲、短時干擾噪聲的自相關(guān)函數(shù);Rsw(t)、Rws(t)、Rsn(t)、Rns(t)、Rwn(t)、Rnw(t)分別為信號與白噪聲、白噪聲與信號、信號與短時干擾噪聲、短時干擾噪聲與信號、白噪聲與短時干擾噪聲、短時干擾噪聲與白噪聲的互相關(guān)函數(shù)。

因?yàn)槎虝r干擾噪聲n(t)、白噪聲w(t)與確定信號s(t)之間無相關(guān)性,即Rsw(t)≈0、Rws(t)≈0、Rsn(t)≈0、Rns(t)≈0、Rwn(t)≈0、Rnw(t)≈0,又因?yàn)槎虝r干擾噪聲只存于比較短的時間,其自相關(guān)函數(shù)Rn(t)≈0,白噪聲的自相關(guān)函數(shù)Rw(t)強(qiáng)度很小,衰減很快,所以信號的自相關(guān)函數(shù)Rs(t)在Ry(t)中占主要成分,特別當(dāng)|t|略大時有Ry(t)中留下的就是與信號s(t)同頻的Rs(t)。

對輸入信號S2(t)進(jìn)行無偏的自相關(guān)分析處理的公式為

(8)

式中:*()為信號的共軛,M為該信號的長度,lags為相關(guān)估計的延遲矢量。

2 風(fēng)電機(jī)組軸承故障的實(shí)測振動信號分析

2.1 風(fēng)電機(jī)組軸承故障的實(shí)測振動信號

為了驗(yàn)證所提出的噪聲抑制特征頻率提取方法有效性,利用美國儀器公司NI cRIO-9025、NI 9234和NI 9401模塊,設(shè)計研制了風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測采集和分析系統(tǒng),如圖2所示。以該狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)對某風(fēng)場兩臺1.5MW雙饋風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)軸承故障振動信號進(jìn)行采集,其中采樣頻率為25 600 Hz,采樣點(diǎn)數(shù)為16 384個。其中,1號風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 811.32 r/min,對應(yīng)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)頻為30.18 Hz;2號風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 819.91 r/min,對應(yīng)發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)頻為30.33 Hz。

圖2 研制的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)照片

Fig. 2 Photo of the developed wind turbine condition monitoring system

結(jié)合該類發(fā)電機(jī)軸承滾子個數(shù)(7個),利用軸承故障經(jīng)驗(yàn)公式[16],可計算出對應(yīng)的兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承故障特征頻率(如表1所示)。采集得到的兩臺發(fā)電機(jī)軸承原始振動信號如圖3所示。

表1 兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承故障特征頻率

Table 1 Fault characteristic frequencies of two wind turbine generator bearings

特征頻率類型發(fā)電機(jī)軸承1號風(fēng)機(jī)2號風(fēng)機(jī)軸承內(nèi)環(huán)故障特征頻率/Hz141.88142.55軸承外環(huán)故障特征頻率/Hz69.4369.76滾動體故障特征頻率/Hz37.0937.26保持架故障特征頻率/Hz9.929.97

圖3 兩臺風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)軸承原始振動信號

Fig. 3 Raw vibration signals of two wind turbines generator bearings

由圖3原始信號的振動幅值可知,兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承均振動明顯,狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)顯示軸承故障報警。為了分析上述實(shí)測振動信號的頻率分布特性,本節(jié)首先利用FFT變換提取兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號頻譜,如圖4所示。

圖4 采用FFT提取的振動信號頻譜

從圖4中可以看出兩臺風(fēng)電機(jī)組振動信號能量主要均集中在大于2 500 Hz的高頻段,為發(fā)電機(jī)軸承的固有頻率范圍?？紤]兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承故障特征頻率及其倍頻均在小于350 Hz的低頻段內(nèi),本節(jié)首先利用小波包變換(WPT)特征頻率提取方法對低頻段的頻譜進(jìn)行分析,并截取0～350 Hz范圍內(nèi)的頻譜,如圖5所示。

從圖5的WPT頻譜可知:1號風(fēng)機(jī)中點(diǎn)1和1′處的特征頻率為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)頻30Hz(與理論計算頻率30.18 Hz接近)及其2倍頻,2號風(fēng)機(jī)中點(diǎn)5和點(diǎn)5′處的特征頻率為發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)頻29.7 Hz(與理論計算頻率30.33 Hz接近)及其2倍頻,其產(chǎn)生的原因可能為兩臺風(fēng)電機(jī)組聯(lián)軸器出現(xiàn)角度不對中[17];1號風(fēng)機(jī)中點(diǎn)3和3′處的特征頻率為發(fā)電機(jī)軸承內(nèi)環(huán)故障特征頻率143.8 Hz(與表1中理論計算頻率141.8 Hz接近)及其二倍頻,表明1號風(fēng)機(jī)還存在發(fā)電機(jī)軸承內(nèi)環(huán)故障。然而,1號風(fēng)機(jī)中點(diǎn)2、4處頻率以及點(diǎn)3′處附近的頻譜帶和2號風(fēng)機(jī)中點(diǎn)6、7、8、9、10處頻率幅值均較大,且并不對應(yīng)表1所示的故障特征頻率,可歸類為風(fēng)電機(jī)組振動信號的短時干擾噪聲。另外,在兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承信號的整個頻域內(nèi),也均勻分布著低幅值頻率的背景白噪聲。

圖5 采用WPT提取的低頻振動頻譜

2.2 噪聲抑制特征頻率提取比較

為了比較不同信號處理方法對抑制上述風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號中噪聲的效果,本節(jié)對提出的EMD相關(guān)去噪-WPT特征頻率提取方法和經(jīng)小波硬閥值去噪[18]預(yù)處理后再進(jìn)行小波包變換(WPT)提取的方法(小波硬閥值-WPT)進(jìn)行對比。

以1號風(fēng)機(jī)振動信號為例介紹采用EMD相關(guān)去噪-WPT特征頻率提取方法處理其原始振動信號過程為:首先利用EMD分解發(fā)電機(jī)軸承振動信號,得到14組IMF;通過對各階IMF進(jìn)行頻譜分析發(fā)現(xiàn):IMF5的能量主要集中在500 Hz附近的頻率范圍內(nèi),IMF4的能量主要集中在1 000 Hz附近的頻率范圍內(nèi),考慮到隨著IMF階次的增加其攜帶的頻率越低[15],因此選擇并累加與故障特征相關(guān)的IMF5～I(xiàn)MF14得到重構(gòu)信號S2(t),再對其進(jìn)行無偏的自相關(guān)分析,得到去噪后的信號S3(t);最后利用小波包變換(WPT)特征頻率提取方法對信號S3(t)進(jìn)行頻譜分析。圖6為采用EMD相關(guān)去噪-WPT提取出兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號的頻譜圖,考慮到振動信號經(jīng)過無偏的自相關(guān)分析處理后,其物理意義已經(jīng)發(fā)生改變,采用“相對幅值”來表征其縱坐標(biāo)。為了定量地表示EMD相關(guān)去噪-WPT抑制短時干擾噪聲的效果,定義噪聲系數(shù)k為

(9)

式中A噪聲為短時干擾噪聲處的幅值,A轉(zhuǎn)頻為同一頻譜中轉(zhuǎn)頻處的幅值。表2為利用EMD相關(guān)去噪-WPT方法處理振動信號前后各短時干擾噪聲處的噪聲系數(shù)。

圖6 采用EMD相關(guān)去噪-WPT提取的振動信號頻譜

Fig. 6 Vibration spectrum extracted by EMD correlation denoising-WPT

表2 采用EMD相關(guān)去噪-WPT抑制短時干擾噪聲效果

Table 2 The noise suppression effect by EMD correlation denoising-WPT

風(fēng)機(jī)噪聲點(diǎn)去噪前k值(%)去噪后k值(%)1號風(fēng)機(jī)點(diǎn)240.99.7點(diǎn)431.68.52號風(fēng)機(jī)點(diǎn)620.77.6點(diǎn)716.15.1點(diǎn)811.55.2點(diǎn)913.23.05點(diǎn)1016.33.6

為了進(jìn)一步顯示所提出方法的有效性,采用小波硬閥值-WPT分析得到如圖7所示的兩臺風(fēng)電機(jī)組軸承振動信號頻譜。

圖7 采用小波硬閥值-WPT提取的頻譜

Fig. 7 Vibration spectrum by wavelet hard thresholding-WPT

對比圖5、圖6或從表2均可看出,利用EMD相關(guān)去噪-WPT方法均能較大程度地抑制兩臺風(fēng)電機(jī)組的短時干擾噪聲;然而采用小波硬閥值-WPT提取的頻譜(圖7)中兩臺風(fēng)電機(jī)組的短時干擾噪聲點(diǎn)2、4、6、7和8處并未得到抑制,這是由于小波硬閥值去噪是通過考慮有用信號和白噪聲在小波系數(shù)中分布的不同,來設(shè)定閥值實(shí)現(xiàn)對白噪聲的去除,而對風(fēng)電機(jī)組振動信號中存在的短時干擾噪聲無能為力。此外,圖7中點(diǎn)3′處的故障特征頻率也被去除,這是因?yàn)樵诶眯〔ㄓ查y值去噪的同時,有用信號必定會失去一定程度的能量。

因此,相比于小波硬閥值去噪-WPT特征頻率提取方法,本文提出的EMD相關(guān)去噪-WPT噪聲抑制的故障提取方法,能夠更有效地抑制短時干擾噪聲的影響。

3 風(fēng)電機(jī)組軸承故障的模擬振動信號分析

3.1 風(fēng)電機(jī)組軸承故障的模擬振動信號

由于實(shí)測的故障軸承處于故障特征較明顯的階段,為了進(jìn)一步驗(yàn)證基于EMD相關(guān)去噪-WPT振動噪聲抑制及特征頻率提取方法在抑制噪聲提取早期微弱故障特征的有效性,本節(jié)模擬了發(fā)電機(jī)軸承振動信號。其中,振動信號源考慮以下這些分量:100 Hz及其2倍頻的發(fā)電機(jī)軸承故障分量;150 Hz短時干擾噪聲分量;800～850 Hz軸承固有頻率帶分量;模擬環(huán)境干擾的高斯白噪聲分量。采樣頻率為25 600 Hz,仿真時間設(shè)定為1 s,即采樣點(diǎn)數(shù)為25 600個。具體模擬振動信號如下:

1) 信號1:

S1(t)= 0.07sin(2π×100t)+

0.05sin(2π×200t)。

2) 信號2:

S2(t)=sin(2π×150t)e-20t。

3) 信號3:

式中k=800+n單位(Hz);n=1,2,…,50

4) 信號4:

S4(t)=0.15wgn(1,N);式中N=25 600

圖8、圖9分別顯示了其模擬得到的發(fā)電機(jī)軸承振動信號以及經(jīng)FFT提取出0～1 500 Hz頻譜。

為了進(jìn)一步得到模擬故障特征所在的低頻段頻率分布情況,現(xiàn)僅采用小波包變換(WPT)特征頻率提取方法進(jìn)行分析,并截取得到低頻段頻譜,如圖10所示。

圖8 發(fā)電機(jī)軸承模擬振動信號

圖9 采用FFT提取的振動信號頻譜

圖10 采用WPT提取的低頻振動頻譜

對應(yīng)前述的模擬軸承振動信號,從圖10可以看出,點(diǎn)1和1′為模擬發(fā)電機(jī)軸承故障特征頻率100 Hz及其2倍頻,點(diǎn)2為模擬的150 Hz短時干擾噪聲信號;此外,在整個頻譜中均勻分布著一定強(qiáng)度的背景白噪聲。從圖中可明顯看出,僅通過WPT特征頻率提取方法,模擬的故障早期微弱信號100 Hz及其倍頻信號淹沒在較強(qiáng)的背景白噪聲和短時干擾噪聲中,故障特征不明顯。

3.2 噪聲抑制特征頻率提取比較

為了抑制背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響,以及比較不同信號處理方法對提取該風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)軸承早期微弱故障特征的效果,本節(jié)同樣利用基于EMD相關(guān)去噪-WPT特征頻率提取方法和小波硬閥值-WPT方法對模擬的發(fā)電機(jī)軸承振動數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其頻譜結(jié)果分別如圖11、圖12所示。

圖11 采用EMD相關(guān)去噪-WPT提取的振動信號頻譜

Fig. 11 Vibration spectrum extracted by EMD correlation denoising-WPT

圖12 采用小波硬閥值-WPT提取的頻譜

Fig. 12 Vibration spectrum by Wavelet Hard Thresholding-WPT

相比于僅采用小波包變換(WPT)提取的頻譜(圖10)而言,采用EMD相關(guān)去噪-WPT提取的頻譜(圖11)中背景白噪聲和點(diǎn)2處的短時干擾噪聲均得到了較大程度地抑制,點(diǎn)1、1′處的故障早期特征頻率清晰;然而采用小波硬閥值-WPT提取的頻譜(圖12)中風(fēng)電機(jī)組的短時干擾噪聲并未得到抑制。此外,對比圖11和圖12還可以看出,采用本文提出的EMD相關(guān)去噪-WPT方法相比小波硬閥值-WPT而言,背景白噪聲抑制效果更為明顯。

因此,通過模擬發(fā)電機(jī)軸承振動信號特征頻率提取方法的比較進(jìn)一步可以驗(yàn)證,基于EMD相關(guān)去噪-WPT振動噪聲抑制及特征頻率提取方法能夠更有效地抑制背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響,提取出早期微弱故障特征。

4 結(jié) 論

針對風(fēng)電機(jī)組振動信號同時受背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響,使得早期微弱故障特征難以提取的問題,本文提出一種基于EMD相關(guān)去噪-WPT的振動噪聲抑制及故障特征頻率提取方法。以實(shí)測和模擬的發(fā)電機(jī)軸承故障振動信號分析為例,并與小波包變換(WPT)和小波硬閥值去噪-WPT特征頻率提取方法進(jìn)行比較,得出結(jié)論如下:

1)通過對實(shí)測風(fēng)電機(jī)組軸承故障振動信號的特征頻率提取與分析表明,風(fēng)電機(jī)組振動信號包含背景白噪聲和短時干擾噪聲。

2)通過實(shí)測和模擬的風(fēng)電機(jī)組軸承故障信號的特征頻率提取與分析表明,僅采用傳統(tǒng)小波包變換(WPT)方法難以在強(qiáng)噪聲中提取出早期微弱故障特征;而相比于小波硬閥值去噪-WPT特征頻率提取方法,本文提出的EMD相關(guān)去噪-WPT故障提取方法,能夠更有效地同時抑制背景白噪聲和短時干擾噪聲,提取出早期微弱故障特征。

雖然本文以風(fēng)電機(jī)組發(fā)電機(jī)軸承振動特征提取為例進(jìn)行分析,但是提出的基于EMD相關(guān)去噪-WPT的振動噪聲抑制及故障特征頻率提取方法還可用于風(fēng)電機(jī)組其他部位的振動信號故障分析中。

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(編輯：劉素菊)

Noise suppression and characteristic frequency extraction of wind turbine vibration based on EMD correlation denoising

LI Hui1, LI Yang1, YANG Dong2, HU Yao-gang1, LAN Yong-sen3, LIANG Yuan-yuan4

(1. State Key Laboratory of Equipment and System Safety of Power Transmission and Distribution & New Technology,Chongqing University, Chongqing 400044, China; 2.School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072,China; 3. CSIC (Chongqing) Haizhuang Wind Power Equipment Co., Ltd. Chongqing 401122,China;4.Chongqing KK-QIANWEI Wind Power Equipment Co., Ltd. Chongqing 401121,China)

Aiming at the issues of difficultly extracting early weak fault feature for the wind turbine vibration signals influenced by white noise and short-term disturbance noise, a noise suppression and characteristic frequency extraction method combining empirical mode decomposition (EMD), correlation analysis with wavelet package transform (WPT) were studied. This method, firstly, decomposes the vibration signals into a series of intrinsic mode functions (IMFs) which represent different frequencies by using EMD. Then, a fault characteristic signal was restructured by accumulating the selected IMFs which characterize the fault characteristic frequencies. Secondly, the characteristic signals were analyzed by using the method of autocorrelation analysis to eliminate the interference of the noises. Finally, the characteristic frequency is extracted by using the WPT from de-noising restructured vibration signals. WPT, EMD correlation denoising-WPT and wavelet hard thresholding-WPT were used to analyze the actual and simulating wind turbines bearing fault vibration signals to verify the effectiveness of the proposed method. The results of comparing with the different characteristic frequency extraction methods show that the presented characteristic frequency extraction method based on EMD correlation denoising-WPT can effectively depress the white noise and short-term disturbance noise, and extract early weak fault feature.

wind turbine; condition monitoring; noise suppression; empirical mode decomposition; wavelet package transform

2014-09-25

國際科技合作專項(xiàng)資助(2013DFG61520)；國家自然科學(xué)基金(51377184)；重慶市集成示范計劃項(xiàng)目(CSTC2013JCSF70003)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金(CDJZR12150074)

李 輝(1973—)，男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)轱L(fēng)力發(fā)電技術(shù)，電機(jī)及其系統(tǒng)分析；

李 洋(1991—)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組控制策略及其狀態(tài)監(jiān)測;

李 輝

10.15938/j.emc.2016.01.011

TM 315; TM 307

A

1007-449X(2016)01-0073-08

楊 東(1989—)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測及其穩(wěn)定性;

胡姚剛(1985—)，男，博士研究生，研究方向?yàn)轱L(fēng)電機(jī)組運(yùn)行監(jiān)測與故障診斷;

蘭涌森(1982—)，男，碩士，工程師，研究方向?yàn)榇笮惋L(fēng)電機(jī)組電控系統(tǒng)運(yùn)行和調(diào)試分析;

梁媛媛(1982—)，男，碩士，工程師，研究方向?yàn)榇笮筒⒕W(wǎng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組控制系統(tǒng)的研發(fā)。