CN107560724A - 一种振动信号分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种振动信号分析方法，包括以下步骤：步骤一：采集器采集风机运行数据传输到处理器；步骤二：从运行数据得到第一时间‑转速数据序列并进行预处理，得到第二时间‑转速数据序列；步骤三：对第二时间‑转速数据序列计算，得到时间‑转动周期数序列；步骤四：对时间‑转动周期数序列插值处理，得到完整周期时间序列；步骤五：对完整周期时间序列插值处理，得到角度域均匀采样时间序列；步骤六：由角度域均匀采样时间序列对原始振动信号进行抗混叠滤波和数字插值，得到角度域等角度振动信号；步骤七：对角度域等角度振动信号进行计算，得到振动阶比谱。能够实现不安装键相传感器分析振动信号，为振动故障的诊断提供新的分析工具。

Description

一种振动信号分析方法

技术领域

本发明涉及一种分析方法，尤其涉及一种振动信号分析方法。

背景技术

风场大多地处气候条件恶劣的区域，风力发电机组长期承受不稳定风载荷影响，具有变速变载荷的特点，决定了风力发电机组振动信号具有很强的非稳定性。传统方法将振动信号直接进行傅里叶变换，而转速瞬变的非稳定性，将会产生“频谱模糊”现象，无法有效提取风力发电机组故障特征，给故障诊断工作的开展带来困难。

为解决上述问题，研究人员提出了振动信号阶比跟踪分析方法。在测量风力发电机组振动信号的同时，同步采集具有键相参考作用的键相脉冲信号，通过锁相环和倍频电路等硬件，实现振动信号的整周期同步采样，或者通过软件计算阶比跟踪技术来实现等角度跟踪采样，再进行傅里叶变换得到振动信号的阶比谱，解决传统方法带来的“频谱模糊”问题。但是受现场条件限制，很多情况下现场无法安装键相传感器(电涡流或者光电传感器)，导致阶比跟踪分析方法无法实施。目前缺乏一种可以避免安装键相传感器，并且能提供准确可靠的风力发电机组振动信号分析方法。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提供一种振动信号分析方法，能够实现不安装键相传感器，提供准确可靠地分析风力发电机组振动信号，为风力发电机组振动故障的诊断提供了新的分析工具。

本发明的振动信号分析方法，依次包括如下步骤：

步骤一：采集器同步采集风机的运行数据，并传输到处理器；

步骤二：处理器从运行数据得到第一时间-转速数据序列，对第一时间-转速数据序列进行插值预处理，得到第二时间-转速数据序列；

步骤三：对第二时间-转速数据序列进行计算，得到时间-转动周期数序列；

步骤四：对时间-转动周期数序列进行插值处理，得到一个完整周期对应的完整周期时间序列；

步骤五：对完整周期时间序列进行插值处理，得到角度域均匀采样时间序列；

步骤六：由角度域均匀采样时间序列对原始振动信号进行抗混叠滤波和数字插值，得到角度域等角度振动信号；

步骤七：对角度域等角度振动信号进行计算，得到振动阶比谱。

原始振动信号由采集器直接获得，采集器包括但不限于风力发电机组SCADA系统。

第二时间-转速数据序列为等时间间隔的时间-转速数据序列。

完整周期的时间序列为类似键相脉冲信号，对完整周期的时间序列插值处理为256或者512倍插值。

本发明的有益效果：能够在不便于安装键相传感器以获得键相信号的情况下，准确提取和分析风力发电机组振动信号。解决了不能直接获得键相信号时，风力发电机组振动信号监控不准确的问题，同时为风力发电机组的振动故障诊断提供了一种新的方式。

附图说明

图1为本发明振动信号分析方法各步骤的流程示意图；

图2为第一时间-转速数据序列插值示意图；

图3为第二时间-转速数据序列示意图；

图4为时间-转动周期数序列示意图；

图5为类似键相脉冲信号示意图；

图6为角度域均匀采样时间序列示意图；

图7为原始振动信号波形图；

图8为振动阶比谱。

具体实施方式

实施例

一种振动信号分析方法，依次包括如下步骤：

(1)采集器同步采集风力发电机组多个通道的振动加速度信号和转速数据，并传输至处理器。

(2)处理器从采集器传输的数据中获得第一时间-转速数据序列，本实施例设定1秒内转速数据构成的序列为[r₁,r₂,r₃,…,r_N]，转速单位为转/秒，对应的时间序列为[t₁,t₂,t₃,…,t_N]，对时间序列按照预处理，得到间隔等于dt、均匀间隔的第二时间数据序列[dt,2*dt,3*dt,…,M*dt]，按照新的时间序列，对前面的转速序列进行线性插值运算(参照图2所示)，得到第二转速数据序列[R₁,R₂,R₃,…,R_M](参照图3所示)；

(3)对计算得到的第二时间-转速数据序列，进行数值积分运算，采用梯形积分方法得到时间与转动周期数的关系曲线，即时间-转动周期数序列[N₁,N₂,N₃,…,N_M](参照图4所示)，含义为时间为dt、2*dt、3*dt…时对应的风机完成的转动周期数为N₁,N₂,N₃…，其中，N₁,N₂,N₃可以是小数，时间序列即上述步骤(1)中的第二时间数据序列[dt,2*dt,3*dt,…,M*dt]。

本实施例设定dt＝0.01秒，时间序列为[0.01,0.02,0.03,…,0.98,0.99]，对应的转动周期数分别为[0.35,0.75,1.15,…,30.8,31.5]，即时间0.01秒内风机转动了0.35圈，0.02秒内转动了0.75圈，0.03秒内转动了1.15圈。

(4)以时间-转动周期数序列作为自变量，计算得到一个完整周期的时间序列[K₁,K₂,K₃,…,K_L]，K₁,K₂,K₃,…,K_L是增加量为1的整数序列，K₁为距离N_１最近的整数且满足N₁<＝K₁，K_L为距离N_M最近的整数且满足K_L<＝N_M，根据[N₁,N₂,N₃,…,N_M]、[dt,2*dt,3*dt,…,M*dt]序列，对[K₁,K₂,K₃,…,K_L]序列进行插值运算，得到一个完整周期时间序列[T₁,T₂,T₃,…,T_L]，即类似键相脉冲信号(参照图5所示)。

本实施例设定步骤(3)中[K₁,K₂,K₃,…,K_L]为[1,2,3,…31]，T₁＝0.02625，T_L＝0.98286。

(5)时间序列[T₁,T₂,T₃,…,T_L]中T_i+1-T_i即对应第i个转动周期耗时，根据T_i+1-T_i计算风机实时转动频率对时间序列[T₁,T₂,T₃,…,T_L]进行插值，插值倍数R根据信号分析关心的最高频率f_H以及步骤1中的原始振动信号采样频率确定，要求 且sf为原始振动信号采样频率，dT为时间序列[T₁,T₂,T₃,…,T_L]相邻元素差值得最小值，即dT＝min(T_i+1-T_i)，插值算法如下：

首先根据插值倍数R、级联阶数N和延迟因子M，构造一个积分梳状滤波器(CIC)，得到滤波器系数b和a，再对时间序列在T_i和T_i+1之间补R-1个零，然后对补零后的时间序列进行滤波，得到新的序列[T₁,T_{1_1}，T_{1_2},…,T_{1_R-1}，T₂，T_{2_1}，T_{2_2},…,T_{2_R-1}，T₃,…,T_L]即为角度域均匀采样时间序列(参照图6所示)。

(6)根据上述4中计算得到的角度域均匀采样时间序列[T₁,T_{1_1}，T_{1_2},…,T_{1_R-1}，T₂，T_{2_1}，T_{2_2},…,T_{2_R-1}，T₃,…,T_L]，对步骤(1)中采集的原始振动信号(参照图7所示)进行插值，得到新的角度域等角度采样振动信号，即为阶比跟踪采样信号。插值计算前对原始振动信号进行低通抗混叠滤波，滤波器截止频率为的一半，滤波器选择基于Kaiser窗的FIR滤波器。

(7)本实施例对步骤5中得到的阶比跟踪采样振动信号进行FFT计算，得到振动信号阶比谱(参照图8所示)。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种振动信号分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：采集器同步采集风机的运行数据，并传输到处理器；

步骤二：处理器从运行数据得到第一时间-转速数据序列，对第一时间-转速数据序列进行插值预处理，得到第二时间-转速数据序列；

步骤三：对第二时间-转速数据序列进行计算，得到时间-转动周期数序列；

步骤四：对时间-转动周期数序列进行插值处理，得到一个完整周期对应的完整周期时间序列；

步骤五：对完整周期时间序列进行插值处理，得到角度域均匀采样时间序列；

步骤六：由角度域均匀采样时间序列对原始振动信号进行抗混叠滤波和数字插值，得到角度域等角度振动信号；

步骤七：对角度域等角度振动信号进行计算，得到振动阶比谱。

2.根据权利要求1所述的振动信号分析方法，其特征在于：原始振动信号由采集器直接获得。

3.根据权利要求1或2所述的振动信号分析方法，其特征在于：采集器为风力发电机组SCADA系统。

4.根据权利要求1所述的振动信号分析方法，其特征在于：第二时间-转速数据序列为等时间间隔的时间-转速数据序列。

5.根据权利要求1所述的振动信号分析方法，其特征在于：完整周期的时间序列为类似键相脉冲信号。

6.根据权利要求1所述的振动信号分析方法，其特征在于：对键相脉冲插值处理为256或者512倍插值。