基于小波变换的机械振动故障诊断系统的研究_论文

第 23 卷第 4 期 ? ? ? ? 华 东 交 通 大 学 学 报 . 23 N . 4 , ? ? ? ? ? ? 20 ? ? ? 0 ? 6 年8月 ? ? J E C J A . 20 0 6 文章编号: (20 10 0 5-0 523 0 6) 0 4 -0 10 5-0 3 基 于 小 波 变 换的 机 械 振 动 故 障 诊 断 系 统 的 研 究 周 洋, 萧蕴诗, 何 斌, 岳继光 (同济大学 过程控制实验室, 上海 20 180 4) 摘要: 小波变换具有良好的时频局部性质 . 论文介绍了 小波变 换的基 本理论, 阐述 了小波 变换用 于机械 振动信 号的奇 异性检 测以发现机械故障的原理 . 根据对振动信号小波变换的系 数模极 值点来 定位奇 异信号, 检测 机械故 障 . 给出了 系统实 现的硬 件框图和软件流程 . 试验表明, 系统可以发现故障机 械振动信号带有的奇异性, 实现旋转机械的故障诊断 . 关 键 词: 小波分析; 机械振动; 故障诊断 文献标识码: A 中图分类号: 20 6 ? ? ( ) , 其中则称 ? ( ) 为一个母小波或者基本小波 ? 引言 将小波函 数进行伸缩和平移有 1 ? ? , ? ? 2? ( ?) ( > 0 , (1 ) ? ?= ? ? ) ? 旋转机械 (如汽轮发电 机组、 透平压 缩机、 泵与风 机等) 其中 为 伸缩 因 子 ( 或尺 度 因 子) ; 称 ? ? 为平 移 因 子; 在电 力、 石化、 冶金、 机 械等 部门中 处于 举足轻 重的 关键 地 ? ? 为依赖于 , 的小波基函 数 由 于 是连续 变化的 值, ?, ? ? ? ? 位, 此 类机械一旦 发生 故障 将会 造成 巨大 的经 济损 失和 严 ? 所以称{ ( ) } 为连续小波函数, 它们是由 同一母 函数 ? ? ?, ? 重的社会影响 因此对这些旋转机械实施故障诊 断, 以 及时 ( ) 经过伸缩平移后获得的 一组函数序列 ? 2 的更换部件或进行维修, 保证 设备的 正常运 行十分 必要 ? 当 对于任意的 () , 称 ( , ) ? ? ? ? ? ? ? ? =< , ? ? ( ) ? ?, ?> 旋转机械设备 发生 故障 时, 其振 动信 号中 往往 会出 现奇 异 ? 1 , ( ) ( -?) (2) ? ? ? ? = ? ?, ? ? ? ? 性成分 因此可以 从振 动信 号的 奇异 性入 手对 旋转 机械 进 ? 为 () 的小波变换 ? ? ? 行故障诊断和检 测 小波 变换 由于 具有 良 好的 时 - 频局 部 ( ) 在某 一尺度 , 时 间? 处 的小波 变换, 表示在 这一 ? ? 特性, 能够反映信号在局部范围内的特征, 是 信号奇异 性检 时刻频率中心 点周 围, 一 定频 率窗 口宽 度内 频率 分量 的大 测的有力工具 因此, 可以 通过小 波变换 检测机械 振动信 号 ? ? 小 高频 时, 频域 窗宽 变 小; 低频 时, 频域 窗宽 变大 通 过 的奇异性从而实现对设 备的 故障检 测 本文 采用 I 公司 的 ( ) 在 = 可对信号在此处的局部情况进行 ? 处的小波变换, 根 据 小波 变换 的 快速 算 M 320 LF240 7 数字信号 处理 芯片, ? 分析并得到了 解 法 (M 算 法) 对机械的振动 信号进 行处理, 根据 变换后 各 可以看出 , 小波变换具有以下特点: 尺度上模极大值来判断信 号有无 奇异性 和奇异点 出现的 位 )小波变换提 供了 一个 可变的 时间—频 率窗, 使 得在 1 置. 高中心频率 的时间窗自动变窄, 而在低中心频率的时间窗自 动变宽 具有类似调焦距的伸缩能力 ? ? 2 ? 小波变换的基本理论 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ( ) = { ( )? ( )2 < + ? } 为平方可 积函数空间: 2 -1 首先给出小波变换的一些基本概念 和定义: 且? () 的傅立叶变换 ? (?) 满足? ? ( ? ? ? ? ? ? ?) ? ? 2 设? ( ) ( ) 为 一平 方可 积 函数, 也就是 ? ( ) (3) < + ? ? 收稿日期: 20 0 6 -0 1 -0 8 作者简介: 周洋 (1982 - ) , 男, 山东枣庄人, 同济大学控制科学与工程系硕士研究生, 研究 算机 控制 . 向为小波分析和过程控 制与计 10 6 华 东 交 通 大 学 学 报 20 0 6 年 小波变换在 时 域 和频 域 同时 具 有 良好 的 局部 化 性 时的振动信号 . 图 2 中 1 到 3 为振动信号 在各个尺 度上的 2) ? ? 质 而 且对于高频 ? ? 成分 采用 逐渐 精细 的时 域或 空域 取样 步 初分辨逼近 . 图 3 中 1 到 3 分别 表示尺度取 1 到 3 时 分解 长, 从而可以聚焦到对象的任意细节, 从这个意义 上讲, 他被 人们誉为 “数学显微镜” 的细节信息, 它们的频带依次由高到低 . 对比可以看出, 对输 入信号的小波变换通过 寻求变 换后各 个尺度 上细节 信息的 模极大值找 出振动信号中奇异信号出现的准确位置 . ? 小波变换和信号的奇异性检测 旋转机械的故障往往 可以从 机械振 动信号的 突变成 分 中反映出来 . 振动 信号 的奇 异性 是进 行机 械故 障诊 断的 有 力依据 . 传统的 F 细节 . 与 F 变换只是一种 纯频域 的分析 方法, 不 能提供局部时 间域 上的 函数 特征, 无 法聚 焦到 信号 的具 体 变换相比, 小波变 换是在 时域和频 域的局 部 图 1 带有奇异性的机械振动信号 变换, 能够有效的从信号中提 取信息, 通 过伸缩和 平移等 手 段对函数或信号进行多 尺度分析 . 显 然, 在

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