基于ELMD与DHMM的风机齿轮箱故障诊断方法

崔慧娟，李锁牢，刘小英，刘志勇

(咸阳职业技术学院机电(技师)学院， 陕西 咸阳 712000)

随着化石能源日益枯竭，风电作为清洁、可持续的能源为人们的生产生活带来了源源不断的电能，其正扮演着越来越重要的角色[1-2]，而如果风电机组发生故障势必对电能的输送造成影响，故对风电机组的故障能够及时、准确地诊断并最终排除故障将对社会发展产生积极影响[3]。齿轮箱作为风电机组的重要组成部分，其若发生故障将造成风机系统损坏甚至瘫痪，故及时诊断齿轮箱故障意义重大[4-5]。齿轮箱故障主要有4种类型，即断齿、齿面胶合、齿面磨损以及齿面点蚀。如果在这些故障发生的早期就能够被预测、诊断，将对齿轮故障的排除发挥积极作用[6]。

针对齿轮箱早期故障，近年来国内外学者开展了一系列深入研究。Medina等[7]运用符号动力学算法(symbolic dynamics algorithm, SDA)对齿轮箱故障信号特征进行提取，首先将庞加莱图描述的相空间细分为几个角度区域来分析，然后将符号分配给每个区域，由符号集所生成的概率分布所对应的数据特征将作为齿轮箱中故障分类的特征，研究结果表明齿轮箱故障诊断率提高到99.8%。Zhang等[8]提出运用调频经验模态分解(frequency-modulated empirical mode decomposition, FM-EMD)与能量熵(energy entropy, EE)对齿轮箱故障进行故障诊断。首先利用FM-EMD对初始振动信号进行处理得到几种平稳的固有模式函数(IMF)，然后通过计算EE所得出的能量分布结果来反映与故障相关的振动信号的变化，最后能量分布所对应的值经过量化处理后可以作为支持向量机(support vector machine, SVM)的特征向量来识别齿轮箱的动态状态和故障类型。李莎[9]运用小波降噪与局部波分解相结合的方法开展了齿轮箱故障诊断的研究，首先对原始信号进行小波降噪，然后对降噪后的信号进行局部波分解并作出功率谱图。王斌等[10]首先运用互补集合经验模态分解(complementary set empirical mode decomposition, CSEMD)与多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy algorithm, MPE)相结合的方法对齿轮箱故障进行了故障特征提取，然后运用极限学习机(extreme learning machine, ELM)对故障进行识别。简而言之，上述齿轮箱故障诊断方法大多忽略了齿轮箱故障特征信号信噪比低的问题，且后期提取的故障特征存在虚假特征。

针对上述问题，本文首先运用基于集合局部均值分解(ensemble local mean decomposition, ELMD)[11]对齿轮箱故障信号进行滤波降噪，该方法避免了传统局部均值分解(local mean decomposition, LMD)方法由于存在模态混叠现象而产生虚假分量的缺陷，提高了信噪比，并且ELMD通过不断地在原信号中加入高斯白噪声，可以改变原始信号极值点的分布，提高了特征信号的提取率。然后对降噪后的信号求取相关系数以排除虚假信号的影响。由于离散隐马尔可夫模型(discrete hidden Markov model, DHMM)对标量量化后的信号具有很好的适应性，且对此类特征的故障识别率较高，因此将标量量化后输入DHMM[12]模型库进行故障状态识别。

1 基于ELMD-DHMM的齿轮箱故障诊断模型

本文所提出的基于ELMD与DHMM的风机齿轮箱故障诊断方法主要包括故障特征提取和故障状态判别两部分，其整体处理流程如图1所示。

图1 基于ELMD与DHMM的风机齿轮箱故障诊断流程图

在故障特征提取阶段，首先对齿轮箱原始振动信号进行ELMD分解并得到一系列的乘积函数分量，再将这些分量与原始信号一起求取相关系数，所获得的相关系数结果可反映乘积函数分量与原始信号的关系权重，从而可以排除由于分解误差产生的虚假信号，待选取合适的乘积函数后重组信号并进行标量量化处理；在故障状态判别阶段，将量化后的信号作为故障特征向量输入DHMM库进行概率计算，然后得到正常状态与故障状态的最大似然概率值，概率值最大的项所对应的故障状态即为故障状态结果。

1.1 基于ELMD的齿轮箱故障特征提取

故障特征作为故障诊断最为核心的内容，其能否准确提取直接决定了故障类型判别正确与否，由于旋转机械故障信号往往具有信噪比低、特征信号频带混叠等特点，导致故障特征信号往往难以提取。本文提出运用ELMD提取故障特征信号，ELMD能够很好地滤除噪声信号，克服传统LMD分解过程中由于存在模态混叠现象导致产生的虚假信号。ELMD的故障特征提取步骤如下：

1)采集齿轮箱原始振动信号x(t)，t=1,2,…,N，其中N为样本信号采样点个数。

(1)

(2)

(3)

1.2 齿轮箱的DHMM故障模型

通过构建齿轮箱的DHMM模型库对齿轮箱故障状态进行判别。首先，对模型库进行训练，即分别将特征向量VDHMM运用Lloyds算法进行处理并输入到各自的DHMM模型，待模型收敛后停止训练，一般训练可达20次。选用DHMM的原因是其对离散的故障特征具有很好的适应性。

2 实验验证

本文采用型号为CLG956DH的行星齿轮箱作为实验对象，其实物如图2所示。

实验条件下，齿轮箱输入转速为1 110 r/min，步长为60 r/min，输出负载为2 N·m，实验采样频率为51 200 Hz。在内齿圈一齿面处人工设置齿面点蚀故障，然后分别采集无齿面点蚀故障的正常状态数据以及有齿面点蚀故障的故障状态数据共两类，每类信号采集80组，前60组标记为训练样本，后20组为验证样本，每组有9 216个采样点。齿轮箱正常和故障状态数据如图3,4所示。

图2 行星齿轮箱

图4 齿轮箱故障状态数据

为验证所提出的故障诊断方法的有效性和实用性，选取故障信号的80组数据(每组数据8 192个点)进行ELMD分解，抽取组号标记为1的故障组作为实验对象，其经ELMD分解后结果如图5所示。

图5 齿轮箱ELMD分解结果

表1 原始信号与乘积函数分量的相关系数

图6 齿轮箱正常状态的DHMM模型识别结果

图7 齿轮箱故障状态的DHMM模型识别结果

通过图6和7可以看出，齿轮箱正常状态的DHMM模型对正常状态的20组信号识别的结果显示，有1组识别为故障状态，其余19组识别为正常状态，正确识别准确率为95%；而齿轮箱状态为故障状态的DHMM模型对20组未知信号识别结果显示没有发生错误识别，均识别为故障状态。

3 结束语

本文提出了基于ELMD与DHMM的风机齿轮箱故障诊断方法，该方法能够很好地提取故障特征并识别故障。实验结果表明，该方法对风机齿轮箱故障诊断率达到了95%，从而验证了所提方法的有效性和实用性，为后续风机齿轮箱在线自动智能检测提供了参考，可对风机齿轮箱故障诊断领域的研究产生积极影响。