启动控制与检测
Hilbert解调及倒谱分析在风电机轴承
故障诊断中的应用郝晓弘"，董华强"，陈伟，肖江”，肖骏”
（1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州730050；2.兰州供电公司，甘肃兰州730050；
3.甘肃电力科学研究院，甘肃兰州730050）
ApplicationofHilbertandCepstrumforFaultDiagnosisinWind
Turbine Bearing
HAO Xiaohong',DONG Huaqiang',CHENWei',XIAOJiang’,XIAOJun
(1. College of Electrical and Information Engineering, Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,China;
2. Lanzhou Power Supply Company,Lanzhou 730o50,China;3, Gansu Electric Power Research Institute,
Lanzhou 730050,China)
摘要：针对风力发电机组滚动轴承的振动故障，采用Hilbert解调及倒谱分析的方法，寻找故障的特征频率，运用LabVIEW软件编写程序进行信号实例分析，获取了异常振动产生的周期性故障信号。结果表明把例谱分析与Hilbert解包络分析相结合是一种有效的诊断方法，提高了风力发电机组轴承故障诊断的准确性。
关键词：风力发电机组；滚动轴承；Hilbert解调；倒谱；LabVIEW
中图分类号：TP391.9 文献标识码：A
文章编号：1001-2257(2013)05-0043-03
Abstract:In order to detect the vibration fault of wind turbine bearing, a method based on Hil-bert and Cepstrum is proposed in this paper, find-ing fault characteristic frequency. The LabVIEW software is used for signal analysis to obtain fault signal generated by the abnormal vibration. The re-sults show that the analysis based on Hilbert and Cepstrum is an effective diagnostic method, which improves the accuracy of fault diagnosis in wind turbine bearing.
Key words: wind turbine; rolling bearing; Hil
bert demodulation;cepstrum;LabVIEW 收稿日期：2012-11-23
基金项目：甘肃省电网公司科技项目（2010406029）《机械与电子》2013(5）
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引言
2011年第一季度我国风力发电量达到188亿
千瓦时，增长60.4%，比同期火电、水电、核电增速高出30到50个百分点1]。在风电迅猛发展的同时，风力机高额的运行维护成本影响了风场的经济效益。风力发电机组的故障大多来自旋转机械故障，而旋转机械故障中轴承的损坏故障约占30%，轴承的故障诊断与状态监测是机械设备故障诊断技术的重要内容。轴承在运行的过程中出现的振动故障有：受滚动压应力出现的疲劳点蚀；受压力而又有内外座圈的相对滑动产生的各种磨损；由润滑油中的水分及其他化学物质成分而产生的锈蚀；由磨削或率火作用时产生的裂纹；由磨前作用磨损产生的磨粒磨损。目前，滚动轴承的振动故障诊断方法有很多，采用Hilbert解调分析与倒谱分析方法相结合的手段，针对轴承振动故障的实例进行研究，准确诊断出轴承外圈损伤。结果表明，运用Hilbert 解调分析与倒谱分析相结合的方法具有明显的诊断意义。
滚动轴承振动故障的特征频率分析通常情况下，滚动轴承中除固定的外圈之外，运
动部件有：内圈、保持架和滚动体。这些部件包括外圈中任何一个部位出现损伤，都可能造成轴承的振动故障，其局部损伤就造成了振动激励源，产生的激励形成振动信号。由于激励源与传感器之间的位置
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