一種風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)與方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)與方法，該系統(tǒng)包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、振動(dòng)傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、信號(hào)采集卡與計(jì)算機(jī)信號(hào)處理系統(tǒng)，該方法包括步驟：（1）生成風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)仿真信號(hào)；（2）設(shè)置初始化參數(shù)；（3）用轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)的過零點(diǎn)代表實(shí)際風(fēng)電的鍵相信號(hào)；（4）選擇是否對(duì)合成振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變上限的跟蹤抗混疊濾波；（5）時(shí)間重采樣；（6）振動(dòng)信號(hào)幅值重采樣；（7）時(shí)域同步平均計(jì)算；（8）重復(fù)步驟（4）到（7）；（9）對(duì)比上述不同的結(jié)果。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了較好的抗混疊跟蹤濾波效果，能為風(fēng)電機(jī)組的故障診斷提供有效的數(shù)據(jù)處理方法，為風(fēng)電機(jī)組安全接入電網(wǎng)以及含風(fēng)電機(jī)組的智能微電網(wǎng)的安全運(yùn)行提供保障。
【專利說明】—種風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)與方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及信號(hào)濾波領(lǐng)域，特別涉及一種基于變上限抗混疊跟蹤濾波階次分析的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)與方法。

【背景技術(shù)】
[0002]在國家大力發(fā)展智能電網(wǎng)的背景下，風(fēng)電作為智能電網(wǎng)的重要組成部分得到快速發(fā)展。隨著風(fēng)電容量在地區(qū)電網(wǎng)中所占比例的日趨增大，風(fēng)電在給我們帶來諸多利益的同時(shí)，也帶來了一些不利的影響，包括:可能嚴(yán)重影響電能質(zhì)量和電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行，并有可能危及常規(guī)發(fā)電方式，其主要表現(xiàn)為電壓和頻率的大幅度波動(dòng)。更為嚴(yán)重的是:當(dāng)風(fēng)電機(jī)組由于風(fēng)速過大或者電網(wǎng)電壓瞬時(shí)大幅度降低而大規(guī)模退出運(yùn)行時(shí)，會(huì)給電力系統(tǒng)造成難以承受的大幅度功率波動(dòng)沖擊。建造合適的蓄能設(shè)施可有助于解決這一問題，但要付出額外的投資費(fèi)用。因此，要建設(shè)智能電網(wǎng)，必須要改善風(fēng)電的隨機(jī)性變化對(duì)電網(wǎng)的沖擊，而保障風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定可靠運(yùn)行是首要任務(wù)。
[0003]同時(shí)，我國在實(shí)施海洋/海島開發(fā)戰(zhàn)略，積極推進(jìn)海島型智能微電網(wǎng)的建設(shè)。為充分利用豐富的海島風(fēng)資源，海島型微電網(wǎng)普遍配置了風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)，而風(fēng)力發(fā)電機(jī)組是風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備。由于風(fēng)電機(jī)組在室外運(yùn)行，日曬雨淋，尤其是在高溫高鹽高濕的海島環(huán)境中，在變風(fēng)速、變負(fù)載環(huán)境下和控制系統(tǒng)的延遲響應(yīng)等因素影響下，即使要求機(jī)組工作在額定轉(zhuǎn)速下，其實(shí)際輸出轉(zhuǎn)速也總是處于波動(dòng)的狀態(tài)。而且，偏遠(yuǎn)的海島型微電網(wǎng)大多數(shù)情況下為孤網(wǎng)運(yùn)行，風(fēng)力發(fā)電滲透率均比較高，風(fēng)電機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行直接影響海島供電可靠性。因此，運(yùn)行在復(fù)雜環(huán)境、復(fù)雜工況下的風(fēng)電機(jī)組，其故障診斷技術(shù)是保障風(fēng)電機(jī)組安全運(yùn)行和智能微電網(wǎng)穩(wěn)定的關(guān)鍵技術(shù)。
[0004]在智能微電網(wǎng)中，對(duì)風(fēng)電機(jī)組的故障信號(hào)進(jìn)行分析與診斷時(shí)，傳統(tǒng)的傅里葉分析能將信號(hào)分析的視角從時(shí)域轉(zhuǎn)換為頻域，進(jìn)而揭示信號(hào)含有的頻率和能量信息。但是，傳統(tǒng)的傅里葉分析是假設(shè)信號(hào)歷經(jīng)的各態(tài)平穩(wěn)，對(duì)于在智能微電網(wǎng)中運(yùn)行的風(fēng)電機(jī)組而言，即使要求系統(tǒng)工作在額度轉(zhuǎn)速狀態(tài)，但由于實(shí)際輸出的波動(dòng)，已不能滿足傅里葉分析對(duì)信號(hào)的要求，會(huì)造成頻譜能量分散、頻率特征模糊的情況。當(dāng)風(fēng)電機(jī)組處于啟動(dòng)或停機(jī)過程時(shí)，由于轉(zhuǎn)速的快速變化，更會(huì)導(dǎo)致傅里葉分析結(jié)果出現(xiàn)頻率特征不可辨識(shí)的情況。
[0005]針對(duì)傅里葉分析在智能微電網(wǎng)的風(fēng)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域的局限性，采用階次分析方法是有效的解決辦法。階次分析能適應(yīng)輸出轉(zhuǎn)速的變化，辨識(shí)出原始信號(hào)中含有的各階相關(guān)同步信號(hào)。與傳統(tǒng)的傅里葉分析類似，階次分析也存在截止階次和階次分辨率的問題。由于輸出轉(zhuǎn)速可能存在的劇烈變化，導(dǎo)致某些頻率的信號(hào)，在一定轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)屬于混疊信號(hào)，在其余轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)則不屬于混疊信號(hào)的棘手情況，傳統(tǒng)的定上限低通濾波不能解決上述抗混疊問題。因此，在利用階次分析時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)較好的跟蹤抗混疊濾波是一個(gè)難點(diǎn)。
[0006]另外，傳統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)無法準(zhǔn)確地對(duì)進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組的故障診斷，而國內(nèi)目前市場(chǎng)上的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)及方法仍存在諸多缺陷:1、系統(tǒng)算法復(fù)雜；2、采樣得到的頻譜含有高階量的混疊，濾波效果差；3、信號(hào)頻率變化大，采樣上限頻率不能變化，存在不滿足采樣定理的情況，采樣定理表明采樣頻率必須大于被采樣信號(hào)頻率的兩倍。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的是為了改進(jìn)上述方法存在的不足，提供一種基于變上限抗混疊跟蹤濾波階次分析的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)與方法。
[0008]一種風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、振動(dòng)傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、信號(hào)采集卡與計(jì)算機(jī)信號(hào)處理系統(tǒng)；其中，計(jì)算機(jī)信號(hào)處理系統(tǒng)包含過零點(diǎn)提取模塊、數(shù)字變上限抗混疊跟蹤濾波器、等角度重采樣模塊和階次頻譜分析模塊；
所述數(shù)字變上限抗混疊跟蹤濾波器包含階次設(shè)定模塊、周期濾波模塊和信號(hào)合成模塊；
所述等角度重采樣模塊包含等角度時(shí)鐘和信號(hào)重采樣模塊；
所述風(fēng)力發(fā)電機(jī)組與所述振動(dòng)傳感器和所述轉(zhuǎn)速傳感器連接，所述振動(dòng)傳感器和所述轉(zhuǎn)速傳感器與所述信號(hào)采集卡連接，所述信號(hào)采集卡的轉(zhuǎn)速信號(hào)輸出端與所述過零點(diǎn)提取模塊連接，所述信號(hào)采集卡的振動(dòng)信號(hào)輸出端與所述周期濾波模塊連接，所述過零點(diǎn)提取模塊與所述周期濾波模塊和所述等角度時(shí)鐘連接，所述階次設(shè)定模塊與所述周期濾波模塊連接，所述周期濾波模塊與所述信號(hào)合成模塊連接，所述信號(hào)合成模塊與所述信號(hào)重采樣模塊連接，所述等角度時(shí)鐘與所述信號(hào)重采樣模塊連接，所述信號(hào)重采樣模塊與所述階次頻譜分析模塊連接。
[0009]進(jìn)一步的，所述振動(dòng)傳感器采用AC192-1D加速度傳感器，所述轉(zhuǎn)速傳感器采用PR-870光電傳感器，所述振動(dòng)傳感器和所述轉(zhuǎn)速傳感器的輸入端均接所述風(fēng)力發(fā)電機(jī)上，輸出端分別接信號(hào)采集卡第一輸入端口和信號(hào)采集卡第一輸入端口。
[0010]進(jìn)一步的，所述信號(hào)采集卡采用型號(hào)為MPS-140801信號(hào)采集卡，其轉(zhuǎn)速信號(hào)輸出端口接所述過零點(diǎn)提取模塊輸入端口，振動(dòng)信號(hào)輸出端口接所述周期濾波模塊的第一輸入端口。
[0011]進(jìn)一步的，所述過零點(diǎn)提取模塊輸出端口接所述周期濾波模塊的第二輸入端口和所述等角度時(shí)鐘輸入端口。
[0012]進(jìn)一步的，所述階次設(shè)定模塊輸出端口接所述周期濾波模塊第三輸入端口，所述周期濾波模塊輸出端口接所述信號(hào)合成模塊輸入端口。
[0013]進(jìn)一步的，所述信號(hào)合成模塊輸出端口接所述信號(hào)重采樣模塊第一輸入端口，所述等角度時(shí)鐘的輸出端口接所述信號(hào)重采樣模塊第二輸入端口。
[0014]進(jìn)一步的，所述信號(hào)重采樣模塊輸出端口接所述階次頻譜分析模塊輸入端口。
[0015]一種風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟:
S1:生成風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)仿真信號(hào)；
S2:設(shè)置時(shí)間重采樣、幅值重采樣、信號(hào)長(zhǎng)度、采樣率、每轉(zhuǎn)信號(hào)重采樣個(gè)數(shù)、階次分辨率初始化參數(shù)；
53:用轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)的過零點(diǎn)代表實(shí)際風(fēng)電的鍵相信號(hào)；
54:選擇是否對(duì)合成振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變上限的跟蹤抗混疊濾波，如果選擇“是”，則進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波處理，如果選擇“否則”，直接進(jìn)入到下一步驟；
55:根據(jù)鍵相信號(hào)，進(jìn)行時(shí)間重采樣 56:進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)幅值重采樣；
57:利用重采樣的時(shí)間和重采樣的幅值，進(jìn)行時(shí)域同步平均計(jì)算，得出時(shí)域同步平均結(jié)果;
58:重復(fù)步驟S4到S7，分別得出不進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波的時(shí)域同步平均結(jié)果和進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波的時(shí)域同步平均結(jié)果以及各自的傳統(tǒng)FFT分析結(jié)果；
59:對(duì)比上述不同的結(jié)果，結(jié)合原始振動(dòng)仿真信號(hào)的特點(diǎn)，具體分析處理轉(zhuǎn)速快速變化、背景噪聲強(qiáng)烈、混疊現(xiàn)象明顯、含有轉(zhuǎn)軸相關(guān)/非相關(guān)信號(hào)的典型風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的不同。
[0016]進(jìn)一步的，步驟SI中，所述風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)仿真信號(hào)包含有轉(zhuǎn)軸的基頻和0.5、2、3及其余倍頻信號(hào)、齒輪故障及其調(diào)制信號(hào)、分析截止階次前的信號(hào)、超過分析截止階次的混疊信號(hào)、軸承的相關(guān)非同步信號(hào)以及背景噪聲信號(hào)。
[0017]進(jìn)一步的，步驟S6中，振動(dòng)信號(hào)幅值重采樣時(shí)需要利用原始等時(shí)間間隔的采樣信號(hào)幅值，加上步驟S5求出的重采樣時(shí)間進(jìn)行處理。
[0018]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其有益效果為:
本發(fā)明的系統(tǒng)能適應(yīng)輸出轉(zhuǎn)速快速變化的情況，實(shí)現(xiàn)了較好的抗混疊跟蹤濾波效果，系統(tǒng)算法簡(jiǎn)單，信號(hào)頻率變化小，能有效地提取風(fēng)電機(jī)組故障特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，為風(fēng)電機(jī)組安全接入電網(wǎng)以及含風(fēng)電機(jī)組的智能微電網(wǎng)的安全運(yùn)行提供保障。
[0019]本發(fā)明的方法克服了傳統(tǒng)傅里葉分析在風(fēng)電故障診斷領(lǐng)域的缺點(diǎn)，能很好的適用于風(fēng)電故障診斷領(lǐng)域的信號(hào)處理、信號(hào)分離，可用于故障征兆提取等，實(shí)現(xiàn)截止階次前信號(hào)保留，截止階次后信號(hào)銳止，能為風(fēng)電機(jī)組的故障診斷提供有效的數(shù)據(jù)處理方法。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0020]圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方框圖；
圖2是本發(fā)明的方法流程圖；
圖3是本發(fā)明實(shí)施例中變轉(zhuǎn)速的不含噪聲(信噪比很高)的轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)圖；
圖4是含有強(qiáng)烈背景噪聲的原始的仿真信號(hào)時(shí)域圖；
圖5是不進(jìn)行本發(fā)明提出的變上限理想跟蹤抗混疊濾波處理的重采樣信號(hào)的時(shí)域同步平均結(jié)果時(shí)域圖；
圖6是圖5信號(hào)的直接傅里葉分析結(jié)果；
圖7是圖5信號(hào)的階次分析結(jié)果；
圖8是本發(fā)明實(shí)施例中經(jīng)過變上限理想跟蹤抗混疊濾波處理的重采樣信號(hào)的時(shí)域同步平均結(jié)果時(shí)域圖；
圖9是圖8信號(hào)的直接傅里葉分析結(jié)果；
圖10是圖8信號(hào)的階次分析結(jié)果示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0021]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0022]本發(fā)明提供一種基于變上限抗混疊跟蹤濾波階次分析的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)及方法。
[0023]圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方框圖。本發(fā)明的系統(tǒng)，包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、振動(dòng)傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、信號(hào)采集卡與計(jì)算機(jī)信號(hào)處理系統(tǒng)。
[0024]其中，計(jì)算機(jī)信號(hào)處理系統(tǒng)包含過零點(diǎn)提取模塊、數(shù)字變上限抗混疊跟蹤濾波器、等角度重采樣模塊和階次頻譜分析模塊。數(shù)字變上限抗混疊跟蹤濾波器包含階次設(shè)定模塊、周期濾波模塊和信號(hào)合成模塊。等角度重采樣模塊包含等角度時(shí)鐘和信號(hào)重采樣模塊。
[0025]優(yōu)選的，所述的振動(dòng)傳感器輸入端口接所述的風(fēng)力發(fā)電機(jī)上，振動(dòng)傳感器輸出端口接信號(hào)采集卡第一輸入端口。
[0026]優(yōu)選的，所述的轉(zhuǎn)速傳感器采用PR-870光電傳感器。所述的轉(zhuǎn)速傳感器輸入端口接所述的風(fēng)力發(fā)電機(jī)上，轉(zhuǎn)速傳感器輸出端口接信號(hào)采集卡第二輸入端口。
[0027]優(yōu)選的，所述的信號(hào)采集卡采用型號(hào)為MPS-140801信號(hào)采集卡，所述信號(hào)采集卡轉(zhuǎn)速信號(hào)輸出端口接過零點(diǎn)提取模塊輸入端口，所述信號(hào)采集卡振動(dòng)信號(hào)輸出端口接周期濾波模塊的第一輸入端口。
[0028]優(yōu)選的，所述的過零點(diǎn)提取模塊輸出端口接所述的周期濾波模塊的第二輸入端口，所述過零點(diǎn)提取模塊輸出端口接所述的等角度時(shí)鐘輸入端口。
[0029]優(yōu)選的，所述的階次設(shè)定模塊輸出端口接所述的周期濾波模塊第三輸入端口。
[0030]優(yōu)選的，所述的周期濾波模塊輸出端口接所述的信號(hào)合成模塊輸入端口。
[0031]優(yōu)選的，所述的信號(hào)合成模塊輸出端口接所述的信號(hào)重采樣模塊第一輸入端口。
[0032]優(yōu)選的，所述的等角度時(shí)鐘的輸出端口接所述的信號(hào)重采樣模塊第二輸入端口。
[0033]優(yōu)選的，所述的信號(hào)重采樣模塊輸出端口接所述的階次頻譜分析模塊輸入端口。
[0034]綜上所述，本發(fā)明具有能適應(yīng)輸出轉(zhuǎn)速快速變化的情況，實(shí)現(xiàn)了較好的抗混疊跟蹤濾波效果，有效地提取風(fēng)電機(jī)組故障特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，為風(fēng)電機(jī)組安全接入電網(wǎng)以及含風(fēng)電機(jī)組的智能微電網(wǎng)的安全運(yùn)行提供保障。
[0035]圖2是本發(fā)明方法流程圖。其包括一下步驟:
(O生成風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)仿真信號(hào)，該信號(hào)包含有轉(zhuǎn)軸的基頻和0.5、2、3及其余倍頻信號(hào)，齒輪故障及其調(diào)制信號(hào)，分析截止階次前(用于驗(yàn)證算法優(yōu)勢(shì))的信號(hào)，超過分析截止階次的混疊信號(hào)，軸承的相關(guān)非同步信號(hào)，以及強(qiáng)烈背景噪聲信號(hào)。
[0036](2)設(shè)置時(shí)間重采樣、幅值重采樣、信號(hào)長(zhǎng)度、采樣率、每轉(zhuǎn)信號(hào)重采樣個(gè)數(shù)、階次分辨率等初始化參數(shù)。
[0037](3 )由于轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)隨著轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)一圈，相位變化360度，并且由于在仿真時(shí)產(chǎn)生的轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)不含噪聲(信噪比很高)。因此，可用轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)的過零點(diǎn)代表實(shí)際風(fēng)電的鍵相信號(hào)。
[0038](4)選擇是否對(duì)合成振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變上限的跟蹤抗混疊濾波。如果選擇“是”，則利用本專利提出的變上限理想跟蹤抗混疊濾波方法進(jìn)行濾波處理；如果選擇“否”，則直接進(jìn)入到下一步驟。
[0039](5)根據(jù)鍵相信號(hào)，進(jìn)行時(shí)間重采樣。
[0040](6)利用原始等時(shí)間間隔的采樣信號(hào)幅值，加上步驟5求出的重采樣時(shí)間，進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)幅值重采樣。
[0041](7)利用重采樣的時(shí)間和重采樣的幅值，進(jìn)行時(shí)域同步平均計(jì)算，得出時(shí)域同步平均結(jié)果。
[0042](8)重復(fù)步驟(4)到(7)，分別得出不進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波的時(shí)域同步平均結(jié)果和進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波的時(shí)域同步平均結(jié)果以及各自的傳統(tǒng)FFT分析結(jié)果。
[0043](9)對(duì)比上述不同的結(jié)果，結(jié)合原始振動(dòng)仿真信號(hào)的特點(diǎn)，具體分析本發(fā)明提供的方法在處理轉(zhuǎn)速快速變化、背景噪聲強(qiáng)烈、混疊現(xiàn)象明顯、含有轉(zhuǎn)軸相關(guān)(齒輪)/非相關(guān)(軸承)信號(hào)的典型風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)。
[0044]具體實(shí)施例如下:
從圖3可見轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)的頻率是快速變化的，用以模擬實(shí)際風(fēng)電機(jī)組啟動(dòng)、停機(jī)時(shí)的轉(zhuǎn)速變化情況(快速變化)和恒定轉(zhuǎn)速控制條件下的實(shí)際轉(zhuǎn)速波動(dòng)情況。圖3中每一個(gè)從0_到0+的時(shí)刻點(diǎn)模擬的就是實(shí)際轉(zhuǎn)軸每精確轉(zhuǎn)過一圈的時(shí)刻點(diǎn)。由于相鄰的0_到0+時(shí)刻點(diǎn)的間隔是不一樣的(因?yàn)檗D(zhuǎn)速發(fā)生變化)，因此，轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)過一圈的時(shí)間也是變化的。
[0045]從圖4可以看出，由于原始仿真信號(hào)中含有強(qiáng)烈的背景噪聲和多種相關(guān)同步/非同步信號(hào)，加上轉(zhuǎn)速的快速變化，導(dǎo)致時(shí)域圖較難分辨出原始信號(hào)中含有的規(guī)律性信息。
[0046]圖5是圖4信號(hào)經(jīng)過等角度重采樣后的結(jié)果。從圖5可以看出原始仿真信號(hào)隨著轉(zhuǎn)軸角度的變化情況:轉(zhuǎn)軸每轉(zhuǎn)一圈(相位變化360度)，振動(dòng)信號(hào)“重復(fù)一次”，即振動(dòng)信號(hào)的重復(fù)周期為轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)一圈的時(shí)間，規(guī)律性很明顯。
[0047]圖6是圖4的直接傅里葉分析結(jié)果，可以得出結(jié)論:背景噪聲很強(qiáng)烈；轉(zhuǎn)頻的快速變化導(dǎo)致無法從傅里葉分析圖中分辨出原始信號(hào)含有的特征信息。
[0048]圖7是圖5的階次分析結(jié)果，其中標(biāo)注信號(hào)為混疊成分?？梢?，在42、63、179、179.5階處，均存在著混疊信號(hào)產(chǎn)生的尖峰。其中，42階信號(hào)處的尖峰由原始信號(hào)中的318階信號(hào)折返到低階次產(chǎn)生，同理，63階信號(hào)尖峰由原始信號(hào)的197階混疊產(chǎn)生。此外，179階尖峰由原始的179階信號(hào)和181階信號(hào)產(chǎn)生的混疊成分構(gòu)成，179.5階尖峰由原始的179.5階信號(hào)和180.5階信號(hào)產(chǎn)生的混疊成分構(gòu)成。
[0049]圖8是圖4信號(hào)經(jīng)過本專利的變上限理想跟蹤抗混疊濾波處理后，再經(jīng)過等角度重采樣后的信號(hào)。
[0050]圖9是圖4信號(hào)經(jīng)過本專利的變上限理想跟蹤抗混疊濾波處理后，再用傳統(tǒng)的FFT分析得出的結(jié)果。對(duì)比圖8和圖6可知，實(shí)現(xiàn)了變上限的低通濾波。
[0051]圖10是圖8信號(hào)的階次分析結(jié)果，結(jié)合原始的仿真信號(hào)，可得出如下結(jié)論:0.5、1、2、3，21、22、23，43、44、45，65、66、67階信號(hào)幅值清晰，不存在特征信號(hào)模糊不可辨識(shí)的情況，證明該方法能適應(yīng)轉(zhuǎn)速劇烈變化的情況；極大的抑制了噪聲，有效的提高了分析結(jié)果的信噪比；有效的保留了同步相關(guān)信號(hào)(其階次分析結(jié)果的幅值基本跟仿真信號(hào)中給定的幅值一樣)，有效的抑制了同步非相關(guān)信號(hào)(8.3階、37.2階、55.33階信號(hào)的幅值經(jīng)過多次平均后變得很小)，成功的實(shí)現(xiàn)了同步相關(guān)/非相關(guān)信號(hào)的分離；原始信號(hào)中含有的超過180階次而折返到低階的混疊信號(hào)，被有效的濾除(42、63階信號(hào)尖峰消失，其幅值均接近O ;179階、179.5階信號(hào)的幅值基本跟仿真信號(hào)中給定的179階、179.5階信號(hào)的幅值一樣，由180.5階、181階信號(hào)折返到低階的混疊信號(hào)幅值部分接近O);由于180階是本次仿真分析的截止階次，為了驗(yàn)證算法的銳止效果，在原始信號(hào)中特意加入了 179、179.5、180.5、181階的信號(hào)，結(jié)果表明:179、179.5階信號(hào)很好的保留了下來，其幅值基本跟仿真信號(hào)中幅值一樣；而剛超過截止階次的180.5、181階信號(hào)，其混疊信號(hào)幅值被抑制為O。
[0052]仿真計(jì)算結(jié)果表明，本發(fā)明提出的變上限理想跟蹤抗混疊濾波方法能有效地根據(jù)轉(zhuǎn)速的變化情況自動(dòng)調(diào)整濾波上限，并且達(dá)到了較好的抗混疊跟蹤濾波效果。
[0053]最后應(yīng)當(dāng)說明的是:以上【具體實(shí)施方式】?jī)H用于以上實(shí)施例，僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非對(duì)其進(jìn)行限制，盡管參照上述實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:依然可以對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】進(jìn)行修改或者等同替換，而未脫離本發(fā)明精神和范圍的任何修改或者等同替換，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍當(dāng)中。
【權(quán)利要求】
1.一種風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、振動(dòng)傳感器、轉(zhuǎn)速傳感器、信號(hào)采集卡與計(jì)算機(jī)信號(hào)處理系統(tǒng)；其中，計(jì)算機(jī)信號(hào)處理系統(tǒng)包含過零點(diǎn)提取模塊、數(shù)字變上限抗混疊跟蹤濾波器、等角度重采樣模塊和階次頻譜分析模塊； 所述數(shù)字變上限抗混疊跟蹤濾波器包含階次設(shè)定模塊、周期濾波模塊和信號(hào)合成模塊； 所述等角度重采樣模塊包含等角度時(shí)鐘和信號(hào)重采樣模塊； 所述風(fēng)力發(fā)電機(jī)組與所述振動(dòng)傳感器和所述轉(zhuǎn)速傳感器連接，所述振動(dòng)傳感器和所述轉(zhuǎn)速傳感器與所述信號(hào)采集卡連接，所述信號(hào)采集卡的轉(zhuǎn)速信號(hào)輸出端與所述過零點(diǎn)提取模塊連接，所述信號(hào)采集卡的振動(dòng)信號(hào)輸出端與所述周期濾波模塊連接，所述過零點(diǎn)提取模塊與所述周期濾波模塊和所述等角度時(shí)鐘連接，所述階次設(shè)定模塊與所述周期濾波模塊連接，所述周期濾波模塊與所述信號(hào)合成模塊連接，所述信號(hào)合成模塊與所述信號(hào)重采樣模塊連接，所述等角度時(shí)鐘與所述信號(hào)重采樣模塊連接，所述信號(hào)重采樣模塊與所述階次頻譜分析模塊連接。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述振動(dòng)傳感器采用AC192-1D加速度傳感器，所述轉(zhuǎn)速傳感器采用PR-870光電傳感器，所述振動(dòng)傳感器和所述轉(zhuǎn)速傳感器的輸入端均接所述風(fēng)力發(fā)電機(jī)上，輸出端分別接信號(hào)采集卡第一輸入端口和信號(hào)米集卡第一輸入端口。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述信號(hào)采集卡采用型號(hào)為MPS-140801信號(hào)采集卡，其轉(zhuǎn)速信號(hào)輸出端口接所述過零點(diǎn)提取模塊輸入端口，振動(dòng)信號(hào)輸出端口接所述周期濾波模塊的第一輸入端口。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述過零點(diǎn)提取模塊輸出端口接所述周期濾波模塊的第二輸入端口和所述等角度時(shí)鐘輸入端口。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述階次設(shè)定模塊輸出端口接所述周期濾波模塊第三輸入端口，所述周期濾波模塊輸出端口接所述信號(hào)合成模塊輸入端口。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述信號(hào)合成模塊輸出端口接所述信號(hào)重采樣模塊第一輸入端口，所述等角度時(shí)鐘的輸出端口接所述信號(hào)重采樣模塊第二輸入端口。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，所述信號(hào)重采樣模塊輸出端口接所述階次頻譜分析模塊輸入端口。
8.一種風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟: S1:生成風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)仿真信號(hào)； S2:設(shè)置時(shí)間重采樣、幅值重采樣、信號(hào)長(zhǎng)度、采樣率、每轉(zhuǎn)信號(hào)重采樣個(gè)數(shù)、階次分辨率初始化參數(shù)； 53:用轉(zhuǎn)軸基頻信號(hào)的過零點(diǎn)代表實(shí)際風(fēng)電的鍵相信號(hào)； 54:選擇是否對(duì)合成振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變上限的跟蹤抗混疊濾波，如果選擇“是”，則進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波處理，如果選擇“否則”，直接進(jìn)入到下一步驟； 55:根據(jù)鍵相信號(hào)，進(jìn)行時(shí)間重采樣 56:進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)幅值重采樣； 57:利用重采樣的時(shí)間和重采樣的幅值，進(jìn)行時(shí)域同步平均計(jì)算，得出時(shí)域同步平均結(jié)果; 58:重復(fù)步驟S4到S7，分別得出不進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波的時(shí)域同步平均結(jié)果和進(jìn)行變上限理想跟蹤抗混疊濾波的時(shí)域同步平均結(jié)果以及各自的傳統(tǒng)FFT分析結(jié)果； 59:對(duì)比上述不同的結(jié)果，結(jié)合原始振動(dòng)仿真信號(hào)的特點(diǎn)，具體分析處理轉(zhuǎn)速快速變化、背景噪聲強(qiáng)烈、混疊現(xiàn)象明顯、含有轉(zhuǎn)軸相關(guān)/非相關(guān)信號(hào)的典型風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的不同。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法，其特征在于，步驟SI中，所述風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)仿真信號(hào)包含有轉(zhuǎn)軸的基頻和0.5、2、3及其余倍頻信號(hào)、齒輪故障及其調(diào)制信號(hào)、分析截止階次前的信號(hào)、超過分析截止階次的混疊信號(hào)、軸承的相關(guān)非同步信號(hào)以及背景噪聲信號(hào)。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法，其特征在于，步驟S6中，振動(dòng)信號(hào)幅值重采樣時(shí)需要利用原始等時(shí)間間隔的采樣信號(hào)幅值，加上步驟S5求出的重采樣時(shí)間進(jìn)行處理。
【文檔編號(hào)】G01R31/34GK104407291SQ201410637980
【公開日】2015年3月11日 申請(qǐng)日期:2014年11月12日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月12日
【發(fā)明者】李鵬, 楊蘋, 郭曉斌, 許愛東, 雷金勇, 周少雄, 許志榮, 黃燾, 于力, 喻磊, 馬溪原, 申展 申請(qǐng)人:南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司, 華南理工大學(xué)