摘要：滚动轴承运行状态检测是保证整个风电机组安全、稳定运行的关键，但由于风电机组所处的运行工况多变，难以准确识别滚动轴承的故障类型。为解决传统风电机组滚动轴承故障诊断需要大量采集信号、存在严重噪声干扰等问题，提出一种基于增强二进制1D-TP编码算法的故障特征提取方法。通过引入去“零”增强处理，提高不同状态下滚动轴承振动信号之间的区分度，并改进传统1D-TP编码算法，融合高、低两种模式，充分保留信号特征。最后通过对信号点和像素点之间相关性差异的分析，重新设定信号编码顺序。实验结果证明：该方法能够有效提高故障诊断系统对轴承振动信号特征的提取效果，增强不同特征之间的区分度，故障特征提取精度提升25%,且在提取效率上也表现出明显优势。
关键词：风电机组,滚动轴承,信号编码,故障特征提取
0引言
21世纪之后，风力发电在全球范围内得到迅速发展。2022年我国风电装机容量约3.7亿kW,同比增长11.2%,风电已经成为第三大主力电源[1]。但由于风电机组面临的运行工况复杂多变，出现运行故障的现象屡见不鲜，严重影响风电的经济效益。风电机组中，滚动轴承作为传动系统的重要部件，一旦发生故障则会引起机组齿轮箱出现严重破坏，导致整个机组停机[2-3]。因此，滚动轴承故障诊断是风电机组健康状态评估中的关键内容，关乎整个机组运行的安全性与经济性。但滚动轴承故障诊断因滚动轴承运行工况复杂、早期故障信号微弱、易受噪声干扰等因素的影响，传统特征提取方法无法满足故障诊断在提取精度和效率上的要求[4]。因此，针对高精度、高效率的滚动轴承故障体征提取方法展开研究具有重要现实意义。
现阶段，学界有关滚动轴承故障特征提取问题的研究结果众多。文献[5]在微分搜索的基础上提出一种变风模态分解参数自适应寻优算法，引入峭度指标对故障特征进行自适应提取，可准确识别故障特征频率。文献[6]利用PSO对VMD和MCKD进行参数优化，借助MCKD算法强化VMD分解最优分量信号中的故障冲击成分，并利用包络谱实现对早期故障特征的有效提取。文献[7]基于深度残差网络对滚动轴承故障特征集的选取问题进行改善，在泛化能力和准确率上均得到明显提高。文献[8]提出一种基于深度残差收缩网络的故障提取方法，在保留DRN原有优势的基础上，引入软阈值和注意力机制实现降噪，显著提高在强噪声环境下的特征学习能力。但这些故障特征提取方法在面对复杂工况条件，或强噪声情况下，仍面临着故障特征频率提取不到或提取特征区分度较小的难题[9-10]。而本文提出的基于增强二进制的一维三元模式(EB-1D-TP)编码算法，通过引进去“零”增强处理，解决了不同状态下轴承振动信号特征量之间低区分度的问题，并融合传统1D-TP编码算法中的两种模式，扩充编码范围，增强对信号中细节信息的提取能力。最后优化编码，实现同一维度之间信号契合度的提升，从而有效增加故障信号之间的特征差异性，为风电机组滚动轴承故障诊断提供理论支持。
1 1 D-TP算法
1D-TP算法是基于LTP算法，扩充编码适用范围至一维，可有效提高对一维信号处理精度的一种编码算法，其编码过程与LTP算法大体一致，但与LTP算法的环形编码顺序不同，1D-TP算法采用线性编码顺序。该编码过程包括高、低两种模式，可得到两组编码信号，通过对两组编码信号的特征提取，并输入分类器进行分类诊断，最终得到的两组结果中会保留精度较高的一组，另一组结果则舍弃[11]。但这种处理方式会导致舍弃一组编码信息中的有用信息丢失，必然会影响算法在一维信号处理上的精度。
2 EB-1 D-TP算法
为更好地保留一维信号中的有用信息，在1D-TP的基础上增加去“零”增强处理，并对编码模式进行修改，提出EB-1D-TP算法。
2.1去“零”增强处理
考虑加权融合处理后，多个传感器采集的轴承振动信号的冲击特征会有所增强，而噪声冲击被抑制，致使部分噪声幅值较低。借助对阈值T的设置，设定将冲击幅值绝对值低于阈值的全部为零[12-13]。由于不同故障类型下的特征频率不同，在单位长度下轴承振动信号的冲击个数也具有相应差异。所以为强化对不同类型轴承故障的诊断能力，将采集到的轴承振动信号x进行去“零”增强处理，也就是剔除信号中的0信号点。通过去“零”增强处理能够有效增大不同故障状态下，故障特征量之间的数值差异[14]。
以平均值这一典型时域特征量为例，针对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障3种故障状态进行分析。当上述3种故障状态下平均值接近时，外圈故障频率最低，滚动体故障频率居中，内圈故障频率最高，此时3种故障对应的冲击成分稀疏度为k1、k2、k3,冲击成分平均值为Me1、Me2、Me3,三者之间的关系如下式所示：
由此可见，不同故障状态下时域特征量在去“零”处理之后，会产生明显的数值差距，从而实现不同故障特量之间区分度的加强。
2.2编码模式
1D-TP算法可通过对一维信号的重新编码实现对其中特征信息的细化处理。而EB-1D-TP算法则是在此基础上对新的编码方式进行设定，并重新组合编码顺序。
1D-TP编码算法具有高、低两种编码模式，但只能保留其中一组精度较高的座位输入，编码过程中必然会丢失部分有用信息[15]。而EB-1D-TP算法则通过下式实现高、低两种模式的交互融合：
式中：yi为xc中心点同最邻近系列点xi之间的差值；S c为x c的最新编码值；η为差值阈值，一般情况下取值为邻域像素点的标准差。
在此过程中，通过融合(-1、0、1)三个运算符，实现对高、低两组编码信号的融合，从而从故障信号中获取到更多的有用信息。
之后，对编码顺序进行重新组合。依照编码对图像整体信息的接受情况能够发现，中心像素点受周围像素点的影响相对一致[16-17]。但在一维信号中，各信号之间的相关性与信号之间的距离呈正比关系，这表明中心点与周围像素点在相关性表现上并不相同，由此可对编码顺序进行如图1所示的改进，顺序为B1、B2、C1、C2、D1、D2、E1、E2。
3基于E B-1 D-TP编码算法的故障体征提取流程
通过对上述内容的整合，即可得到对滚动轴承故障状态信息进行有效划分的EB-1D-TP编码算法，如图2所示，具体实现流程如下。
(1)对阈值T进行设置，并对采集得到的轴承振动信号中绝对值小于阈值的信号点进行去“零”处理。
(2)将参考点设置为中心点xc,并向前和后两个方向进行扩展，各自扩展np/2个数据点。以后根据当前点xi与xc±η之间的大小关系，通过(-1、0、1)运算符对现有的数据序列进行数值替换，替换过程参照式(3)。
(3)将一维轴承振动信号点之间的相关性作为依据，重新对步骤(2)得到的数据序列进行排列，即可得到序列y。之后，根据式(4)对y序列重新编码，得到编码数值S e对中心点xc进行赋值，以实现对中心点xc的重新编码。
(4)对一维轴承振动信号中的各信号点都依照上述编码过程进行重新编码。同时，考虑编码过程中需要将轴承振动信号中第(n p/2+1)点当作中心进行编码。因此为确保编码的完整性，应从一维轴承振动信号两端处向外延伸np/2个点。
(5)对步骤(4)重新编码后得到的轴承振动信号进行特征提取，选取合适的特征量作为敏感特征量，并作为支持向量机(SVM)的输入进行分类处理。总的来看，EB-1D-TP编码算法无需执行高、低两种编码过程，且可有效保留轴承振动信号中全部的有用信息。
4基于E B-1 D-TP编码算法的滚动轴承故障特征提取实验
4.1实验准备
为验证基于EB-1D-TP编码算法的滚动轴承故障特征提取方法的有效性，采用某标准旋转机械故障模拟平台进行模拟实验。该平台具有驱动、支撑、加载与采集4个系统，可实现不同转速或负载状态下的旋转测试实验，并同步采集振动信号[18-19]。平台驱动系统电机转速为1800 r/min,基频30 Hz;平台采用两个3/4 in大小的ER12k型转子轴承作为支撑系统，结构参数如表1所示。
轴承状态包括IF、OF、BF、NM（正常）四种，对应的频率分别为148.73 Hz、91.27 Hz、59.07 Hz、30 Hz;加载系统则采用2个直径为151.3 mm的转子组成；采集系统则由4个加速度传感器以及NI9234加速度采集卡组成。
实验选择更贴近实际工况的YSU轴承数据集，采集到的滚动轴承振动信号中噪声相对更多，易出现特征信号被湮没的情况，所以选择安装4组加速度传感器共同完成采集任务[20]。
4.2实验流程
在保证系统稳定运行的条件下对四种状态下的轴承振动信号进行采集，每种状态采集4组，共采集4×4组信号。之后对采集到的轴承振动信号进行预处理，采用二次加权算法对相同状态下的信号进行融合，从而实现对轴承振动信号中噪声的有效抑制，以提高对故障特征信息的保留效果。
在此基础上，从预处理后的4组信号中截取100段长度为1032的信号段，计算对应的时域特征量。因为YSU实验信号中存在大量噪声，即便经过预处理后，不同古装状态特征量之间也具有复杂的混叠现象。由此，采用1D-TP编码算法对预处理后的4组信号进行重新编码，再从重新编码的信号中截取同样的信号段，计算特征量。同时，为实现对比实验，也采用EB-1D-TP编码算法对预处理后的4组信号进行重新编码，并进行上述相同操作，计算特征量。
为验证EB-1D-TP编码算法在滚动轴承故障特征提取中的优越性，将原始信号、1D-TP（高模式）编码信号、1D-TP（低模式）编码信号和EB-1D-TP编码信号中的特征量作为SVM网络的输入[21]。其中，各轴承状态对应的特征量样本数为100组，随机选取测试组30组，训练组70组，进行训练和测试。
4.3结果分析
不同编码方式下滚动轴承故障诊断的精度和时间结果如表2所示，表中显示的数据均为实验结果的平均值。
由表可知，将EB-1D-TP编码算法中提取到的敏感特征量作为输入时，SVM的分类精度更高，故障诊断精度比原始信号作为输入时提高26.36%。并且在诊断时间上，基于EB-1D-TP编码算法的故障诊断时间比基于1D-TP编码算法的故障诊断时间缩短61.2%。可见，EB-1D-TP编码算法无论是在故障诊断准确率，还是在诊断时间上，都表现出明显优势。
5结束语
针对目前滚动轴承故障诊断在复杂工况和强噪声下特征提取能力不足的问题，本文提出一种基于EB-1D-TP编码算法的故障提取方法。根据不同轴承状态下故障频率的差异表现，在传统1D-TP编码算法的基础上，引入去“零”增强方法来提高不同状态下轴承振动信号特征量之间的差异性。之后融合传统1D-TP编码算法的高、低两种编码模式，拓展编码数值范围，显著提升了算法对一维轴承振动信号中特征的提升性能，并根据振动信号之间的相关性分析，进一步优化编码顺序，实现对同一维编码结果信号间的契合度。经模拟实验证实，所提出的EB-1D-TP编码算法可有效增强不同状态下的轴承信号差异，使基于EB-1D-TP编码算法的滚动轴承故障诊断准确率和效率都得到较大程度提升，值得应用推广。
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