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申请/专利权人：湘潭大学

摘要：本发明属于风力发电机组故障检测技术领域，公开了一种风力发电机组轴承声学监测方法。方法包括构建风力发电机组轴承声学监测装置，设备启动触发模块、声学定位模块、声学信号采集模块、数据存储传输模块、声学信号分析处理模块、状态监测及故障诊断模块。通过分析采集的声学信号，过滤掉不相关信息，提取信号特征频率，实现故障定位；记录测点的基础信息以及不同时刻不同转速下的时域特征指标，进行趋势分析；根据部件尺寸参数计算理论特征频率，设定分级阈值并根据不同的阈值进行不同程度的故障预警，判定诊断结果。本发明适用于风力发电机组轴承结构的狭小空间的故障检测，可适用于检测出轴承的早期故障，利于在故障影响未扩大前及时得到处理。

主权项：1.一种风力发电机组轴承声学监测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S0.构建风力发电机组轴承声学监测装置；所述装置包括：声学定位模块，采集风电机组不同轴承测点的位置信息；声学信号采集模块，采集风电机组轴承声学信号数据；设备启动触发模块，通过监测风电机组启动叶片转动情况，触发声学定位模块、声学信号采集模块开始工作；数据存储传输模块，存储位置信息、声学信号数据，并传送至声学信号分析处理模块；声学信号分析处理模块，分析采集的声学信号，过滤掉不相关信息，提取信号特征频率，实现故障定位；记录测点的基础信息以及不同时刻不同转速下的时域特征指标，进行声学信号的趋势分析；状态监测及故障诊断模块，根据部件尺寸参数计算理论特征频率，设定分级阈值并根据不同的阈值进行不同程度的故障预警，判定诊断结果；S1.获取风力发电机组的监测数据，所述监测数据包括风电机组转速、机舱加速度、轴承位置信息、声学信号数据；S2.对监测数据进行分析及信号特征提取，包括进行以下处理：在风电机组转速处于稳定状态下，将原始轴承声学信号数据通过解卷积滤波器，过滤掉风噪声及风电机组叶片的扫风声，提高数据的脉冲冲击成分；对解卷积滤波后的时域信号进行去均值处理；计算希尔伯特包络时域数据和能量算子时域数据的互相关数列；选择互相关数列的后半段区间的数据，进行傅里叶变换，得到互相关谱；所述步骤S2具体包括：S21.在风电机组转速处于稳定状态下，将原始轴承声学信号数据通过解卷积滤波器，过滤掉风噪声及风电机组叶片的扫风声，提高数据的脉冲冲击成分；S211.系统模型：假设混合信号是由输入信号通过系统的脉冲响应函数形成的，加上噪声： 其中，表示卷积操作；在频域中，上述表达式表示为： 其中，是混合信号的频谱，是输入信号的频谱，是系统脉冲响应的频谱，是噪声的频谱；S212.逆滤波器估计：逆滤波器通过以下公式得到： 逆滤波器的目的是在频域上消除系统对信号的影响；S213.解卷积滤波：将估计得到的逆滤波器应用于混合信号，通过傅里叶变换的反操作，即解卷积，在时域中得到估计的原始信号： 在频域中，表示为，其中是估计的原始信号的频谱，是混合信号的频谱，是逆滤波器的频谱；S22.去均值处理：对解卷积滤波后的时域信号进行平均值的计算，通过减去计算得到的平均值，将信号中的直流分量去除；S23.计算希尔伯特包络时域数据和能量算子时域数据的互相关数列：对于一个时域信号，其希尔伯特包络通过计算原始信号的解析信号的模得到；其能量算子通过信号的瞬时能量计算得到，瞬时能量定义为信号在一小时间窗口内的平方和；互相关数列表示为；S24.进行傅里叶变化得到互相关谱：选择互相关数列的后半段区间的数据，进行傅里叶变换，得到互相关谱；S3.提取步骤S2中互相关谱数据中的特征信息，进行数据降维；S4.根据风力发电机组各轴承关键部件尺寸参数，计算不同部件的理论特征频率，确定故障分级阈值，区分不同程度的故障；根据采集信号对应的声波频率判断故障声源，结合声学定位模块事先测得的轴承测点位置信号，定位故障轴承测点；所述故障轴承测点为偏航轴承测点、变桨轴承测点、主轴轴承测点、变速箱轴承测点、发电机轴承测点的一种或多种；将降维后的互相关谱中出现的特征谱线频率和轴承故障特征频率进行比对，确定轴承故障发生的部位；其中，轴承故障特征频率包括所有类别的轴承的内圈故障频率、外圈故障频率、外环外滚道故障频率、内环内滚道故障频率、滚动体故障频率、外圈故障频率、保持架内环故障频率、保持架内环故障频率；根据声学信号数据中的特征信息确定故障类型与故障程度；所述步骤S4中，在计算理论特征频率过程中，根据轴承的声音产生特点，采用点源辐射的简化模型模拟声音在各个接触点的产生情况，将运转的轴承声源简化为脉动球声源与点声源，考虑声音在空间的辐射关系，计算出空间测点的声压，得到轴承声场的变化情况；分别分析单个、多个滚子在内圈施加周期激励、外圈固定情况下的声压变化，在此基础上采用正常信号与高斯噪声叠加的方法，模拟在噪声环境下的轴承声音信号。

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