基于小波包和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断

王 皓，周 峰

(燕山大学 河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

基于小波包和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断

王 皓，周 峰

(燕山大学 河北省测试计量技术及仪器重点实验室，河北 秦皇岛 066004)

为了对风力发电机组中最容易发生故障的核心部件齿轮箱进行故障诊断，提出基于小波包变换和BP（Back Propagation）神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先，根据齿轮箱工作时的振动信号特性，通过小波包变换方法对振动信号进行去噪、分解与重构，有效提取不同故障下各频段能量的故障特征；其次，将提取的能量故障特征输入至BP神经网络诊断系统中进行识别，实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。

振动与波；风机齿轮箱；小波包变换；BP神经网络；故障诊断

风力发电机由于其工作环境长期处于野外，齿轮箱作为其核心部件容易发生故障，对其故障诊断具有重要的现实意义[1]。对振动信号的处理是齿轮箱故障诊断的关键，受噪声结构、变形速度突变等因素的影响，机械振动信号通常表现非线性、非平稳特性[2]。振动信号的频谱分析是齿轮箱故障信息的最基本研究方法[3]。传统的频谱分析方法(FFT)是对信号整个过程的频谱而言的，它缺乏对信号的局部特性的分析，对于振动系统这样一个信号频率可变的非平稳信号而言，这种分析方法就显得力不从心[4，5]。

小波包分析法不仅分解了低频段，而且也同时对高频段进行了分解，它能得到较一般小波分解更细的信号信息，即能够得到原信号在不同频段上分布的详细信息，以及信号发生突变的时间点[6-8]，所以利用其对齿轮箱振动信号分析，能够提取其时频信息。人工神经网络可以实现数据的非线性的映射，通过输入故障信息的数据样本，便可以通过神经网络使新数据“逼近”期望目标[9]。将两种方法结合起来所构建的小波神经网络将同时拥有这两种方法的优点，可以对数据进行更加细致的处理和分析。

基于小波包变换和BP神经网络相结合的风机齿轮箱故障诊断方法，对齿轮箱振动信号进行去噪、分解与重构，有效提取不同故障下各频段能量的故障特征，将其输入至BP神经网络诊断系统中，实验表明，该方法具有较高的准确度。

1 基于小波包变换和BP神经网络的故障诊断方法

齿轮箱故障诊断实现框图如图1所示。

图1 齿轮箱故障诊断实现框图

1.1 小波包变换方法

风力发电机在工作时，野外环境不断变化，使得齿轮箱内各部件的振动能量不断变化，由于齿轮箱某部件工作异常、温度变化等因素影响，齿轮箱的振动信号会表现为极强的非平稳性。非平稳信号在时域及频域上有着明显特征，小波包分析可以对信号的时域和频域信息同时进行分析，能够有效地对非平稳信号进行特征提取[10]。

小波包对信号分析的步骤如下[11]：

（1）通过传感器获得齿轮箱的原始信号，以S表示，依据振动信号的特点和需要的故障特征要求，选择合适的基函数，将数据进行相应N层的小波包变换。(i,j)表示第i层第j个节点，其中，i=0，1，2…，N，j=0，1，2，...，2N-1。Xij表示第i层的第j个频带的小波包分解系数。

（2）将最末层的Xij小波系数分别进行重构，Sij表示Xij的重构信号。则原始信号S可表示为

（3）分析子频带能量。设Sij对应频带的能量为Eij，则有

式中xjk（j=0,1,2...2N-1，k=1，2，...，n）表示Sij的各个分量幅值。

（4）将各个子频带的能量组合成一个向量T，则有特征向量

要对这个结果进行归一化的处理。因此用下面的归一化公式

公式(5)中，T'即为归一化后的特征向量。

1.2 BP神经网络算法建模

风力发电机受力情况多变，结构复杂，表现出的振动信号和实际的故障原因有着非常复杂的对应关系，这种关系通常表现为非线性关系，而BP神经网络具有非常好的非线性映射能力，可以将振动信号特征和故障模式联系起来。

基于BP神经网络的齿轮箱故障算法建模包括三部分：BP神经网络构建、BP神经网络训练和BP神经网络分类。

（1）BP神经网络构建[12]

输入层设计：经过小波包分析和特征值提取的特征向量作为BP网络的输入向量，由小波包分解确定的特征值的向量维数作为BP网络的输入个数，即输入个数n=2N，N为小波包分解层数。

输出层设计：需要分析的故障类型数目作为BP网络的输出个数，例如需要分析的类型有轴承内环故障、轴承外环故障、齿轮断齿和系统正常四种状态，则神经网络的输出需要有4个节点。如果待识别的故障类型有m个，为在 0和1之间取值，判定ri中隶属度最大者为零部件故障发生的原因。

隐层设计：隐层神经元的个数确定并没有明确的标准，根据经验：隐层节点过少，不利于找到最优的权值组合；隐层节点过多，会使网络变得复杂，同时BP网络的泛化能力会减弱。一般根据经验公式确定，n和m分别为输入输出层节点个数，α一般在（1，10）之间选择。

（2）BP网络训练

初始化值确定：BP网络是一个典型的非线性网络系统[13]，合适的初始权值（连接权值，阈值）对网络最快达到最优状态具有非常好的提升作用，同时它也会影响网络是否能够收敛或者停滞在局部最小值。BP网络的隐层激励函数一般采用S函数，如果隐层神经元节点的输入在原点附近徘徊，那么神经元的输出是在S函数的最中间区域，在这个区域范围内，S函数变化敏感，离S函数的饱和区域也相对较远，此时的网络学习速度可以大大提高。根据经验初始化权值一般选取（-1，1）之间的随机数。

（3）神经网络分类

训练后的网络权值和阈值将被保存，BP网络此时已经具有了联想记忆能力和预测能力。将测试数据送入已经训练后的BP网络，网络将自动完成故障的指示。

2 实测数据处理及分析

试验的齿轮箱为风机组中典型的升速箱，齿轮箱故障诊断试验台如图2所示。

图2 齿轮箱故障诊断试验台

2.1 齿轮箱振动信号采集

齿轮箱由箱体、齿轮、轴承、轴等部件组成，其中，在发生的故障中，齿轮占了65%，轴承占了25%，所以齿轮和轴承故障是重点研究的问题[14]。振动信号由3个振动传感器采集，分别安装在输出齿轮的前端和输入齿轮的前后固定端。使用2个速度传感器来计算输出齿轮和输入齿轮的转动速度，进而得出齿轮箱中齿轮和轴承等的特征频率。

2.2 基于小波包变换齿轮箱信号特征提取

齿轮箱在各种异常状态下的各频率区间对应的幅度大小不同，可以作为特征区别齿轮箱工作状态。图3—图4为两种工作情况下采集的振动信号，采样率为10 kHz。振动信号在齿轮箱正常工作和出现各类异常情况时有明显不同的特征，在两种不同工作情况下时域和频域特征明显不同。

图3 正常工作情况下振动信号的时域及频域

图4 输入端齿轮断齿情况下振动信号的时域及频域

经过试验分析，发现利用小波包对振动信号提取8个不同频率区间的幅值，在不同故障发生时频率区间幅值变化最明显。如图5—图7所示在输入齿轮前端振动传感器测试点提取到并经过归一化的3种工作情况下特征向量在频带上的分布图，可以发现齿轮箱在不同故障发生的情况下其特征向量在各频率区间下的分布明显不同。

2.3 基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断

将消噪后的振动信号进行小波包分解，基函数采用db 6小波，分解层数为3层，信号将被分解为8个不同的频段，将8个频段的系数分别重构，计算各个频段的能量，然后将能量归一化表示。测试了4种风力发电机传动系统工况下的振动数据，输入轴的转速分别为280 r/min，420 r/min，560 r/min，700 r/ min。如表1所示在输入端轴承处振动传感器测试点提取到并且经过归一化的特征向量。

从表1中可以发现，在各种问题模式下，频段5的能量相对来说都非常的小，可以忽略不计，即用7个频段的能量特征值就能描述当前的问题情况。在轮箱正常（1，0，0，0，0，0）；输入端齿轮断齿（0，1，0，0，0，0）；输出端轴承损伤（0，0，1，0，0，0）；输出端齿轮断齿（0，0，0，1，0，0）；输出端齿轮点蚀（0，0，0，0，1，0）；输入端齿轮点蚀（0，0，0，0，0，1）。如果同时发生多种故障，相应的元素为1，例如输入端齿轮断齿、输出端齿轮断齿（0，1，0，1，0，0）；输入端齿轮断齿、输出端轴承损伤（0，1，1，0，0，0）。

图5 部件正常工作时各频带能量分布

图6 输入端齿轮断齿状态能量分布

图7 输入端齿轮点蚀状态能量分布

BP网络的输入个数为21，输出层神经元个数为6，隐层神经元个数根据经验公式确定，m和n分别为输入个数和输出层神经元个数，α一般介于（1，10）之间，中BP网络的隐层神经元个数设置为15个，BP网络的最终结构确定如图8所示。

图8 BP神经网络结构示意图

共测试了4种工况下的振动数据，考虑到各种工况下的数据都进行训练的话计算量比较大，数据训练过度吻合，网络实现的功能会是类似查表的功能，这并不是我们应用神经网络的初衷；且实际应用中我们也不可能将设备每种工况下（不止4种）的数据都进行完整全面的覆盖训练。齿轮箱的不同部位共布置了3只振动传感器，每只传感器可以获得7个能量特征值，3只传感器可以获得共计21个特征值，这21个特征值组成神经网络的输入向量T'。

主要研究的齿轮箱状态有正常状态，输入端齿轮断齿状态，输出端轴承内圈损伤状态，输出端齿轮断齿状态，输出端齿轮发生点蚀状态，输入端齿轮发生点蚀状态，共有6种状态。设置BP神经网络的输出向量P为（齿轮箱正常，输入端齿轮断齿，输出端轴承损伤，输出端齿轮断齿，输出端齿轮点蚀，输入端齿轮点蚀），当P中某个元素为1时，表明齿轮箱处于当前的状态，不同状态下对应的输出向量应为：齿

选择工况1和工况3下的振动数据作为验证样本集，将样本集数据送入训练好的BP网络，分析网络的输出结果。随机选择工况1和工况3下的共计16组特征向量，每组特征向量对应着相应的问题模式，网络的输出结果如下所示。

在分析网络的输出向量时，分量最大的值表明着相应的故障模式。从表2可以看出，在工况1和工况3下，网络实际输出向量和网络期望输出向量是一致的，这说明网络的预测结果是准确的，也说明了训练完的网络具有很好的泛化能力，能够准确的将故障模式进行分类。同时，通过现场试验，判断准确率达到97%以上，这都充分说明基于小波包变换和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法是可行有效的。

3 结语

基于齿轮箱振动信号提出了一种小波包变换和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先介绍了齿轮箱的典型故障类型和其产生的振动信号，然后使用小波包变换方法对振动信号进行分解，将得到的故障特征向量作为输入参数送入BP神经网络中进行识别。最终测试表明，该方法能准确实现故障的识别与分类，可以作为风机齿轮箱各种常见故障识别的一种有效手段。

表1 小波包分解后的归一化频带能量分布

表2 神经网络诊断输出结果

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Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearbox Based on Wavelet Packet and Back Propagation Neural Network

WANG Hao,ZHOU Feng
(Hebei Provincial Key Laboratory of Measurement Technology and Instrumentation, Yanshan University,Qinhuangdao 066004,Hebei China)

Gearbox is the core component of wind turbine,but it can be faulted easily.In order to monitor the gearbox, a fault diagnosis method based on wavelet packet transform and Back Propagation(BP)neural network was put forward. Firstly,the vibration signals of the gearbox were denoised,decomposed and reconstructed according to their characteristics using wavelet packet transform.Then,the fault features of the different frequency band energy were effectively extracted.Finally,the fault energy features extracted were put into BP neural network diagnosis system to recognize the fault types.The system can implement intelligent fault diagnosis.The experiment demonstrated the efficiency of this method.

vibration and wave;wind turbine gearbox;wavelet packet transform;BP neural network;fault diagnosis

TP277

A

10.3969/j.issn.1006-1335.2015.02.035

1006-1355(2015)02-0154-06

2014－11－17

国家自然科学基金（61201110）

王皓（1972－），男，内蒙古呼和浩特人，硕士生导师，主要研究方向：信号检测与处理，机械故障诊断。

周峰，男，硕士研究生。E-mail:yingfeng922@126.com