基于Wi-Fi的风机轴承运行状态远程监测系统设计

许 峰， 范玉刚

(1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院， 云南 昆明 650500；2. 云南省矿物管道输送工程技术研究中心， 云南 昆明 650500)

风能作为一种清洁可再生能源，在传统化石燃料日益枯竭以及环境污染问题凸显的情况下，受到越来越多的重视。近些年来，风力发电的装机容量正在不断增加[1]，随着风力发电规模的提升，风机轴承故障的发生频率也逐年上升。风机组的主要部件都位于距离地面几十米的塔架上，维护检修费用高昂[2]，目前对风机轴承运行状况的监测仍缺乏有效手段[3]。因此，解决好对风机轴承运行状态的实时监测问题，对风机的正常工作，保障电力的持续输出以及降低运营成本具有重要意义。

风机轴承在运行时，产生的振动信号中隐含它在当时运行状态下的特征信息，将信息及时精确传输到上位机进行分析是对轴承状态监测的关键。本文采用Wi-Fi无线通讯技术，在Wi-Fi模块与STM32微控制器建立连接后，通过振动传感器MPU6050和微控制器STM32将采集到的振动信号通过Wi-Fi传输到上位机，实现现场数据与上位机之间的数据交换，再利用PC机调用MATLAB结合ITD算法对现场数据分析，从而达到对电机组运行状态实时监测的目的。

由于风机轴承运行时产生的振动信号具有非平稳、突变性的特点，加上外界各种噪音的影响，增大了对信号特征提取的难度,因此不能直接对采集到的原始信号进行特征提取，需要对信号进行预处理。预处理方法也多种多样，Winger-Ville时频分布采用双线性变换的方法，具有分辨率高、满足时频边缘性等特点，但是在分解过程中会产生严重的交叉项，对结果产生干扰[4]；近年来提出的小波变换降噪方法，由于信号和噪声的频率分布特点，使其具有良好的降噪效果，但是在降噪前需要设定小波和设定阈值[5]；被广泛应用于故障诊断等领域的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)，可以自适应对信号进行分析[6-7]，但在分解过程中存在的模态混叠以及端点效应等问题有待解决。本文采用的本征时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition，ITD)能够抑制端点效应以及高效的拆解效率，优于其他方法[8]，它通过多次分解直至分解成变成一个单调趋势信号，能有效反映信号特征。

1 远程监测系统整体设计

系统由两个模块组成，包括信号采集模块和信号分析模块。信号采集模块选择STM32F439作为处理器，是一种高性能、低成低功耗的运算内核，与振动传感器MPU6050共同组成外围的信号采集模块。信号分析模块用于对从现场采集到的数据进行处理分析，调用MATLAB将接收到的数据进行ITD分析，将分析的特征图显示在波形框中，技术人员就能在场外监测到风机轴承的运行状态，其整体设计如图1所示。

图1 整体设计图

2 信号采集模块硬件设计

系统的稳定性以及处理数据的能力是判断一个硬件系统好坏的关键指标[9-10]。本系统的硬件部分由多个传感适配器组成，都由STM32系列单片机控制。系统使用的STM32F439系列采用的是180 MHz的ARM Cortex-M4处理器内核，能够提供最大2 MB闪存或1 MB双区闪存，内置256 KB RAM。自带有PWM、USART、USB接口、ADC等片上资源，在降低系统的能耗、增加系统稳定的同时又简化了电路的设计，非常适合高速、分布式振动信号采集系统。此外，系统的外部电路主要有电源、时钟电路、看门狗电路等。为防止程序跑飞，需要设计一个看门狗电路，当出现死循环时，看门狗会让系统程序重启。

2.1 电源电路设计

电源模块是电路设计中必须考虑的一个功能模块，电源输出幅值必须足够且稳定。STM32最低工作电压为2.0 V，并且内部电源可为时钟与寄存器供电。MPU6050的工作电压为2.5 V，3.0 V或者3.3 V，内部电源可为I2C输出供电，其自带稳压电路，可以与STM32兼容，直接由STM32供电，降低了电路设计的复杂度。

2．2 振动传感器电路设计

本文选取MPU6050作为本系统的振动信号传感器。可测得6轴向的角速度，感测范围为±250、±500、±1000、±2000 °/ sec(dps)，由于选取的振动信号传感器自带有ADC数模转换装置，不需要加接数模转换器即可通过I2C总线将振动数据传输到STM32，极大地简化了电路。

2．3 Wi-Fi模块电路设计

Wi-Fi通讯是近些年得到广泛应用的通讯方式，布设简单，只要上位机支持 Wi-Fi功能，就能在Wi-Fi覆盖的区域内进行数据传输。本系统使用的是USR-Wi-Fi232模块，它是一款一体化的 802.11 b/g/n 模组，提供了涵盖 802.11MAC 与调频扩频、直接序列扩频两种物理层规范，后来陆续添加了其他它物理层[11]，为 Wi-Fi 无线网络的广泛应用带来了无限的前景和希望[12]。该Wi-Fi模块对智能电网、工业控制等领域的应用作了专业优化，串口设备或MCU控制的设备直接接入。本系统的Wi-Fi模块与STM32模块通过UART引脚实现通信。

3 监测系统的软件设计

软件部分主要是下位机的数据采集端程序设计以及上位机MATLAB算法设计。下位机的程序设计主要是对振动传感器MPU6050，STM32以及Wi-Fi模块的初始化，设置它们各自的工作模式。MPU6050与STM32初始化后，启动数据采集功能，并将数据传送至Wi-Fi模块，最后发送至互联网。上位机主要是对人机交互界面以及MATLAB的算法设计。

4 振动信号的特征提取

风机轴承在运行时产生的振动信号很容易被外界噪声信号干扰，因此需要对原始信号进行降噪后来提取所需要的信息。轴承的振动信号非平稳、突变性的特点决定了传统的傅立叶变换不能准确识别信号。ITD方法是针对轴承信号的特点提出来的，经过多次分解后所得旋转分量能够反映原始振动信号的局部特征[13]。

将振动信号定义为Xt=[x1,x2,…,xn]，其中L为基线提取因子，进行ITD分解后最终的结果如下：

Xt=LXt+(1-L)Xt=Lt+Ht,

(1)

其中Ht=(1-L)Xt为固有旋转分量，Lt=LXt为基线分量。

分解过程如下：

1)计算信号Xt的极值Xk以及产生极值时的时间τk，k为极值点个数(k=1,2,…,N)，基线提取因子L的定义如(2)式：

(2)

(3)

式中t∈(τk,τk+1)；α为控制提取固有旋转分量幅度的增益控制参数，0﹤α﹤1，一般取0.5效果最佳。

2)通过基线分量Lt得到PR分量Ht，如(4)式：

Ht=(1-L)Xt=Xt-Lt。

(4)

3)将Lt作为子信号，再次按照(1)—(4)式进行多次分解，直至基线分量变成一个单调趋势信号，得到最终所需的分量信号。多次ITD分解公式可表示为：

(5)

5 系统调试

对系统模块进行功能测试与分析。首先将下位机的振动信号传感器与STM32连接起来，Wi-Fi模块用来实现采集模块与上位机之间的通讯。然后对信号采集模块的数据通讯以及系统分析模块的数据分析进行测试。

在实验中，将振动信号传感器、A/D转换器、STM32以及USR-Wi-Fi232连接在对应的插口上，配置Wi-Fi模块，准备工作完成。系统上电，控制USR-Wi-Fi232模块开机、初始化STM32微控制器再通过发送AT指令与Wi-Fi同步波特率，即可进行数据发送操作，与场外上位机进行数据交换。上位机的分析客户端使用Visual Studio 2013进行开发。在对客户端的程序设计过程中，菜单栏包括：协议选择、波特率设置以及本地IP设置。通过C#与MATLAB混合编程，C#调用MATLAB对振动数据进行实时分析，如图2所示。

图2 客户端界面

6 实验分析

为了验证本文方法的可行性，实验使用直驱式风机运行时产生的振动信号作为测试数据，风机的主轴承主要承受径向载荷，同时也可承受由于风对风轮作用产生的部分轴向载荷[14-15]，使用转速为908 r/min的电机模拟风对风机产生的作用，原始振动数据是通过安装在轴座上的采样频率为8 kHz的加速度传感器MPU6050测得，共1 111 040个振动数据。将轴承整个生命周期的数据点划分为3个状态：正常使用期、性能衰退期和快速失效期，并取测试所得信号的第200 001到204 800区间内共4800个样本点作为正常使用期阶段的测试数据，取950 001到954 800 区间内共4800个样本点作为性能衰退期的测试数据，取1 100 001到1 104 800区间内共4800个样本点作为快速失效期的测试数据。

通过ITD方法将正常使用期的原始信号分解得到PR分量如图3所示(由于篇幅限制，本文仅给出前4个分量)，再对得到的PR分量进行包络谱分析，包络谱分析是轴承振动信号分析的常用方法之一，能有效反映轴承振动的信号特征。

图3 正常使用期的PR分量

峭度是一个无量纲特征，它是对信号的一个标准化描述，峭度值越大，信号中冲击成分比重越大，因此对峭度最大的第一个PR分量进行包络谱解调，结果如图4—图6所示。可以发现在正常使用期，轴承在频率为70.31 Hz时幅值达到峰值0.0027 m/s2；在性能衰退期，轴承在频率为17.58 Hz时幅值达到峰值0.022 m/s2；在快速失效期，轴承在频率为128.2 Hz时幅值达到峰值0.098 m/s2，根据3个状态下的包络谱图可以明显看出随着轴承衰退程度的逐渐加深，包络谱的频率峰值也随之提高，实现了不同状态下轴承振动信号的特征提取。

图4 正常使用期包络谱图

图5 性能衰退期包络谱图

图6 快速失效期包络谱图

7 结 论

本文提出基于Wi-Fi的风机运行状态远程监测系统设计方案，采用Wi-Fi传输的方式将现场的振动信号传输到上位机，上位机调用MATLAB对接收到的振动信号进行ITD分析，分析结果显示到波形框图中，实现对轴承振动信号的实时特征提取与显示。该系统能在复杂的野外环境中长期工作，能够帮助工作人员对风机轴承的运行状态判断提供依据，及时发现轴承异常。

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