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        淺談煤礦機電設備故障檢測中小波分析的應用

        2014-04-29 00:00:00唐建榮楊敏
        科技創(chuàng)新與應用 2014年2期

        摘 要:煤礦機電設備故障檢測是針對煤礦機電設備平衡問題、對中問題、磨損(剝落)問題、斷裂(裂紋)問題等機電設備故障,總體思路是采集動態(tài)信號,運用智能預示例如信號處理與采集、提取特征、評估狀態(tài)等方法,準確獲取反映設備故障信息的信號源,根據(jù)機電設備低速重載的特點,獲得振動傳感器靈敏度、頻率范圍等指標,提出故障解決方案的系統(tǒng)技術。與此,以小波變換中兩類“奇異點”的特征入手,分析了小波變換的檢測原理與方法,并提出了故障診斷專家系統(tǒng)、模糊診斷法和“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”診斷法等故障檢測方法,最后提出了“信息融合”智能診斷法的工作原理和特點。

        關鍵詞:煤礦機電設備;故障檢測;小波分析(變換)

        1 小波變換在煤礦機電設備故障檢測中的應用

        1.1 小波變換中“奇異點”的特征概述

        一般而言,故障信號存在兩種“奇異”狀況:其一是故障信號在某一時刻內(nèi),幅值在某一點不連續(xù),即發(fā)生突變現(xiàn)象,此類突變稱之為第一類間斷點;其二是故障信號外觀光滑,且其幅值未發(fā)生突變,但是故障信號的一階微分不連續(xù),即發(fā)生突變,此類突變稱之為第二類間斷點。利用小波分析第一類間斷點時,因信號中突然增加中高頻正弦信號導致信號幅值突變,所以可以檢測其增加時間,即利用小波分析檢測第一類間斷點時,對檢測信號進行多尺度細化分析,在信號出現(xiàn)突變現(xiàn)象時,檢測小波變換后系數(shù)的模量極大值點以確定故障發(fā)生的時間點。換言之,第一類信號間斷點不論尺度變換幅度,該信號小波變換系數(shù)模量的極大值始終保持不變,在高分辨率下檢測出小波變換的極大值即可測得故障發(fā)生的時間點。利用小波分析檢測第二類間斷點時,可以將檢測信號分解為高頻范圍和中低頻范圍,通過高頻范圍可明顯獲取信號的不連續(xù)點。換言之,第二類信號間斷點因某處突然增加不同頻率的信號,所以該處的小波變換數(shù)值會隨著分辨率的增大而上升,可以通過檢測大尺度下小波變換的極大值來檢測信號頻率的突變點。

        1.2 小波變換的檢測原理與方法

        煤礦機電設備故障檢測、診斷、分析過程中,故障通常變現(xiàn)為輸出信號突變,因此對于故障奇異點的檢測是故障檢測中的關鍵工作。長期以來,傅里葉變換是主要的故障檢測工具,其主要檢測方式是對故障信號進行傅里葉變換,根據(jù)其在頻域內(nèi)的衰減現(xiàn)象判斷信號是否存在奇異點,并求出奇異點的奇異性,但是其存在的嚴重缺陷是無法根據(jù)頻域內(nèi)的奇異信息確定信號在時域內(nèi)故障點的分布狀況。因此,小波變換因用而生,它繼承傳統(tǒng)傅立葉變換描述信號頻率特性的優(yōu)點,能運用于分析突變信號和非平穩(wěn)信號,根據(jù)小波分析中平移和伸縮的核心理論,解決具有時域-頻域局部化特性(時域-頻域奇異性)的問題。小波變換可通過多分辨率分析,通過小波變換濾波的方法,檢測出煤礦機電設備故障信號,例如,我們將“干凈”信號看做故障信號,則濾波過程就是提取故障信號的過程,具體的處理方式有分頻帶特征提取、時域-頻域分析、監(jiān)測奇異點等。因此,在實際使用中,以信號“奇異點”為重要特征檢測機電設備故障,既能獲取故障的特征信息,又能減少運算量和和快速獲得結(jié)果,被譽為“信號分析顯微鏡”。

        2 智能診斷技術在煤礦機電設備故障檢測中的應用

        傳統(tǒng)診斷技術以經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論為基礎,以建立診斷對象數(shù)學模型為前提,以常規(guī)理論框架下的數(shù)學公式、算法、思維等簡單刻劃診斷對象的動態(tài)行為,但是隨著科學技術、工業(yè)生產(chǎn)、現(xiàn)代軍事等諸多方面的迅速發(fā)展進步,其領域內(nèi)涉及到越來越多的監(jiān)測過程和檢測對象,使傳統(tǒng)診斷技術的研究對象、變量、變量間關系越趨復雜,提高了對傳統(tǒng)診斷技術判別、推理的準確性要求,已無法滿足處理結(jié)構復雜和深層次故障診斷的現(xiàn)實需求。

        2.1 故障診斷專家系統(tǒng)

        在人工智能技術日趨成熟的時代,從20世紀70年代末到80年代中后期,故障智能診斷技術經(jīng)歷了以模糊集合論、人類思維信息加工認識、智能診斷規(guī)則運算推理、計算機技術智能診斷等過程,并迅速發(fā)展成故障診斷領域的核心技術之一,已廣泛應用于生產(chǎn)實踐。故障診斷專家系統(tǒng)是故障診斷技術的發(fā)展方向之一,其主要運用于無法建立或者很難建立精確數(shù)學模型的復雜系統(tǒng),主要組成結(jié)構包括知識庫、綜合數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋機、人機交互子系統(tǒng)、故障征兆采集和識別子系統(tǒng)、知識獲取子系統(tǒng)等,其優(yōu)點之一是與人類思維同步,可用基本規(guī)則表示或者解釋,易于理解;之二是個別事實的變化狀況易于修改,并無需輸入過多的細節(jié)知識;之三是可以解釋自我推理、判斷和診斷過程。但其仍存在例如準確度不穩(wěn)定、知識庫建立復雜困難、經(jīng)驗難于形式化描述、“沖突消解”和“組合爆炸”問題、推理效率低、缺少自我學習系統(tǒng)和自我適應機制等局限性,所以,還需通過智能化技術不斷的完善改革以趨于完美化。

        2.2 模糊診斷法和“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”診斷法

        模糊診斷法指通過利用“集合論”中隸屬度函數(shù)和模糊關系矩陣的概念,解決故障與征兆間的不確定關系的方法,其中構造隸屬度函數(shù)是實現(xiàn)模糊故障診斷的前提,主要運用于解決機械振動故障診斷中遇到的模糊性問題,其優(yōu)點是模糊變量可讀性強,模糊推理邏輯嚴謹,但是存在難以確定模糊關系、轉(zhuǎn)換隸屬度困難、獲取模糊診斷知識困難等局限,因此在實際應用中,模糊診斷法不能對煤礦機電設備的某些故障機理研究透徹,且研究過程缺乏系統(tǒng)性、綜合性和確定性,在故障診斷率和確診率等方面還存在研究問題。

        “人工神經(jīng)網(wǎng)絡”診斷法指通過模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征,調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點間的復雜、無規(guī)律的相互連接關系,從而進行分布式、并行式信息獲取、分析、處理的算法數(shù)學模型。其具有自我學習、自我適應、自我組織、聯(lián)想記憶的功能,核心技術為故障模式識別,可解決傳統(tǒng)模式識別問題。

        3 結(jié)束語

        因上述故障診斷專家系統(tǒng)、模糊診斷法和“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”診斷法等方法均存在一定的局限性,于是綜合各種智能診斷思想,即通過綜合集成、優(yōu)點融合將諸多知識表達方法和推理方法實現(xiàn)多角度、多層次、多領域的診斷集成,組成一種全新的智能診斷技術——“信息融合”智能診斷法。它通過多傳感器進行多維度、多方位物理量的探測,運用計算機監(jiān)測系統(tǒng)進行多傳感器信息源分析,在一定原則下進行自動分析、估計狀態(tài)、關聯(lián)與優(yōu)化、判決狀態(tài)等多級處理,可有效提高故障確診率和確信度。

        參考文獻

        [1]胡昌華,張軍波,等.基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設計—小波分析[M].西安:西安電子科技大學出版社,2008.

        [2]周小勇.小波分析在故障診斷中的應用[D].上海:上海海運學院,2008.

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