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[摘 要]在直驱风电机组运行过程中，风速的不确定性会对主轴产生巨大的倾覆力和冲击载荷，且其无齿轮箱，不具备完整的润滑系统，所以大大增加机组运行故障的概率。而故障的发生导致机组无法正常工作，或停机瘫痪，会造成巨大的经济损失。因此，本文对倒频谱在直驱风机主轴轴承故障诊断中的应用进行详细分析。
[关键词]倒频谱;直驱风机;主轴轴承;故障诊断
中图分类号：G222.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）28-0293-01
一、倒频谱分析方法
（一）倒频谱原理
倒频谱分析是在一般频谱分析的基础上发展起来的分析技术，倒频谱实质是频域信号的傅立叶逆变换。也就是，对时域信号x（t）的功率谱取对数后，进行一次傅立叶反变换后再开方，工程上一般采用正值，即功率倒频谱的正平方根形式Cx（q）：
其中，Cx（q）为功率倒频谱。q为倒频域，ms。
倒频谱具有三大主要特点，即能够识别不同谐波成分的周期性影响。能够检测边频存在，也能在整个功率谱范围内求取边频的平均间距。能够将分离轴承内部振动与传递到传感器的传递函数分离。
（二）测试信号处理法
在實际的测量中，主轴轴承的振动信号X（t）经过轴承座上的振动传感器拾取后，再通过传递系统H（t）得到的输出信号Y（t）：
Y（t）经过傅立叶变换，取对数，傅立叶逆变换后得到分离信号：
倒频谱处理是分离振源信号和传递信号形成的卷积信号，以便于提取故障信号，诊断轴承故障。通过对输出信号取对数加权可以看出，低幅值有较高的加权，高幅值分量有较低的加权，结果使小周期信号突出，从而使边频带现象得以全面反映。因此，倒频谱能够有效区分信号调制边频成分。
（三）诊断方法流程
诊断方法流程，具体如图1所示。
二、倒频谱在直驱风机主軸轴承故障诊断中的应用
（一）研究对象
MW级直驱式风电机组的主轴后轴承，型号NJ28/770ECMA /VAR567。机组测试系统设备是LMS八通道数据采集设备和低频高灵敏度加速度传感器，采样频率2048Hz。通过使用此测试系统对正常机组与故障机组分别进行振动信号的数据采集，数据处理，对比分析，故障辨识，最终诊断故障。
（二）主轴轴承的故障特征频率
在正常运转情况下，风电机组的主轴轴承的内圈、外圈、滚动体和保持架都会产生属于自身的固有特征频率。从动力学和运动学的角度来看，主轴轴承各部件的特征频率能够通过既定的理论公式计算出来，具体结果如表1所示。通过对测试系统的实际测试频率和理论计算频率进行对比分析，从而诊断故障所在部位。
其中，N为主轴的旋转速度，r/min。Z为滚子的个数。d为滚子直径，mm。D为轴承节径，mm。Φ为轴承压力角。
（三）时域波形诊断分析
通过故障机组和正常机组的时域波形图对比分析可知，轴承的振动周期为T≈3s，主轴额定频率为fr=0.29，工作周期为T=1/fr=3.44s，比振动周期小些，说明在测试中轴承工作处于正常的运转速度下。正常机组振动信号基本平稳，而故障机组振动信号有明显的周期性冲击。
（四）频域波形对比分析
将故障机组和正常机组的信号在MATLAB中编程，进行FFT变换分析，制定频域波形图，从中可知，轴承的内圈，外圈，滚动体等低频的特征频率表现的不明显。而滚动体激起内外环的固有频率，形成以内外环固有频率为载波频率，以轴承滚子的通过频率为调制频率的固有频率调制振动现象。这些调制频率在100-400Hz之间比较密集和突出，共振频带较多。并且，故障机组和正常机组的频谱中都有谐波成分及突出峰值两边的边频成分。其中故障机组出现故障而引起轴承转动的幅值调制边频带成分比较密集。据此，通过谱分析并不能够分析出故障机组的特征。
（五）倒频谱诊断分析
基于倒频谱分析能够简化故障信号频谱图上的众多边频谱线为单根谱线，并以倒频率的形式出现，用MATLAB进行编程，将采集到两组机组振动信号进行倒频谱变换，运行结果为故障机组有三处突出的波峰，正常机组没有突出的波峰。其中故障机组中突出的波峰，t1=0.1274S，t2=0.2563S，t3=0.3814S，t2、t3接近于t1的2倍时间处和3倍时间处，且f=1/t1=7.84Hz。根据表1可知，f接近于轴承内圈滚子通过频率7.6Hz。由此可以判定为轴承内圈出现故障，经过检查机组主轴后轴承内圈，发现局部严重磨损，从而验证了上述分析结果。由此表明，在具有复杂谐波周期和边频成分的振动信号中应用倒频谱诊断法，能够获得良好的效果。
三、结语
总之，根据直驱风机主轴轴承故障的特征，以倒频谱为基础，通过实例分析，用倒频谱法对轴承故障进行故障特征提取及定位。实践结果表明，在直驱风机主轴轴承故障诊断中应用倒频谱，不仅能够有效区分故障所产生的调制频带成分，还能够明显区分边频谱中的各个周期成分，从而起到良好的故障诊断效果。
参考文献：
[1]张艳云.风电机组故障诊断研究[J].科技创新导报.2014（33）.
[2]苏连成，李兴林，李小俚，张燕辽，张仰平.风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护[J].轴承.2012（01）.
[3]刘明尧，杨顶，刘繄.主轴轴承温度场重建及其仿真研究[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）.2015（05）.
[关键词]倒频谱;直驱风机;主轴轴承;故障诊断
中图分类号：G222.1 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）28-0293-01
一、倒频谱分析方法
（一）倒频谱原理
倒频谱分析是在一般频谱分析的基础上发展起来的分析技术，倒频谱实质是频域信号的傅立叶逆变换。也就是，对时域信号x（t）的功率谱取对数后，进行一次傅立叶反变换后再开方，工程上一般采用正值，即功率倒频谱的正平方根形式Cx（q）：
其中，Cx（q）为功率倒频谱。q为倒频域，ms。
倒频谱具有三大主要特点，即能够识别不同谐波成分的周期性影响。能够检测边频存在，也能在整个功率谱范围内求取边频的平均间距。能够将分离轴承内部振动与传递到传感器的传递函数分离。
（二）测试信号处理法
在實际的测量中，主轴轴承的振动信号X（t）经过轴承座上的振动传感器拾取后，再通过传递系统H（t）得到的输出信号Y（t）：
Y（t）经过傅立叶变换，取对数，傅立叶逆变换后得到分离信号：
倒频谱处理是分离振源信号和传递信号形成的卷积信号，以便于提取故障信号，诊断轴承故障。通过对输出信号取对数加权可以看出，低幅值有较高的加权，高幅值分量有较低的加权，结果使小周期信号突出，从而使边频带现象得以全面反映。因此，倒频谱能够有效区分信号调制边频成分。
（三）诊断方法流程
诊断方法流程，具体如图1所示。
二、倒频谱在直驱风机主軸轴承故障诊断中的应用
（一）研究对象
MW级直驱式风电机组的主轴后轴承，型号NJ28/770ECMA /VAR567。机组测试系统设备是LMS八通道数据采集设备和低频高灵敏度加速度传感器，采样频率2048Hz。通过使用此测试系统对正常机组与故障机组分别进行振动信号的数据采集，数据处理，对比分析，故障辨识，最终诊断故障。
（二）主轴轴承的故障特征频率
在正常运转情况下，风电机组的主轴轴承的内圈、外圈、滚动体和保持架都会产生属于自身的固有特征频率。从动力学和运动学的角度来看，主轴轴承各部件的特征频率能够通过既定的理论公式计算出来，具体结果如表1所示。通过对测试系统的实际测试频率和理论计算频率进行对比分析，从而诊断故障所在部位。
其中，N为主轴的旋转速度，r/min。Z为滚子的个数。d为滚子直径，mm。D为轴承节径，mm。Φ为轴承压力角。
（三）时域波形诊断分析
通过故障机组和正常机组的时域波形图对比分析可知，轴承的振动周期为T≈3s，主轴额定频率为fr=0.29，工作周期为T=1/fr=3.44s，比振动周期小些，说明在测试中轴承工作处于正常的运转速度下。正常机组振动信号基本平稳，而故障机组振动信号有明显的周期性冲击。
（四）频域波形对比分析
将故障机组和正常机组的信号在MATLAB中编程，进行FFT变换分析，制定频域波形图，从中可知，轴承的内圈，外圈，滚动体等低频的特征频率表现的不明显。而滚动体激起内外环的固有频率，形成以内外环固有频率为载波频率，以轴承滚子的通过频率为调制频率的固有频率调制振动现象。这些调制频率在100-400Hz之间比较密集和突出，共振频带较多。并且，故障机组和正常机组的频谱中都有谐波成分及突出峰值两边的边频成分。其中故障机组出现故障而引起轴承转动的幅值调制边频带成分比较密集。据此，通过谱分析并不能够分析出故障机组的特征。
（五）倒频谱诊断分析
基于倒频谱分析能够简化故障信号频谱图上的众多边频谱线为单根谱线，并以倒频率的形式出现，用MATLAB进行编程，将采集到两组机组振动信号进行倒频谱变换，运行结果为故障机组有三处突出的波峰，正常机组没有突出的波峰。其中故障机组中突出的波峰，t1=0.1274S，t2=0.2563S，t3=0.3814S，t2、t3接近于t1的2倍时间处和3倍时间处，且f=1/t1=7.84Hz。根据表1可知，f接近于轴承内圈滚子通过频率7.6Hz。由此可以判定为轴承内圈出现故障，经过检查机组主轴后轴承内圈，发现局部严重磨损，从而验证了上述分析结果。由此表明，在具有复杂谐波周期和边频成分的振动信号中应用倒频谱诊断法，能够获得良好的效果。
三、结语
总之，根据直驱风机主轴轴承故障的特征，以倒频谱为基础，通过实例分析，用倒频谱法对轴承故障进行故障特征提取及定位。实践结果表明，在直驱风机主轴轴承故障诊断中应用倒频谱，不仅能够有效区分故障所产生的调制频带成分，还能够明显区分边频谱中的各个周期成分，从而起到良好的故障诊断效果。
参考文献：
[1]张艳云.风电机组故障诊断研究[J].科技创新导报.2014（33）.
[2]苏连成，李兴林，李小俚，张燕辽，张仰平.风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护[J].轴承.2012（01）.
[3]刘明尧，杨顶，刘繄.主轴轴承温度场重建及其仿真研究[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版）.2015（05）.