洪林清（寧波鋼鐵有限公司設(shè)備部，浙江寧波315807）

機械設(shè)備早期故障預(yù)示中的微弱信號檢測技術(shù)探討

洪林清（寧波鋼鐵有限公司設(shè)備部，浙江寧波315807）

機械設(shè)備診斷通?？梢苑殖刹杉c獲取診斷信息、分析及提取信號特征、識別及診斷故障狀態(tài)三個步驟，在工程實踐過程中，為了做到防微杜漸，在萌芽狀態(tài)下消滅故障，展開有關(guān)早期故障診斷的理論研究很有必要，不僅可以滿足工程實際需要，同時也順應(yīng)了機械設(shè)備檢測技術(shù)發(fā)展的形勢。

機械設(shè)備；早期故障；預(yù)示；微弱信號；檢測技術(shù)

引言

一直以來，機械設(shè)備早期故障微弱信號檢測都是故障診斷領(lǐng)域中的研究熱點問題之一，當前微弱信號檢測方法主要在兩個方向上集中：①利用現(xiàn)代信號處理方式抑制或者消除噪聲，如果噪聲頻率和信號頻率相近或者相等，這種方法不僅可以抑制噪聲，同時還會對有用信號產(chǎn)生損傷，進而影響微弱信號檢測效果；②利用非線性系統(tǒng)本身存在的特性檢測微弱信號，隨機共振、混沌振子是常用的非線性方法。在工程實踐中為了可以做到防患于未然，有必要基于早期故障診斷展開理論及技術(shù)方面的研究。

1 微弱信號檢測的特點

“微弱信號”不單單指信號幅值較小，同時也是指被噪聲淹沒的信號，這種“微弱”是相對于噪聲來說的。微弱信號檢測技術(shù)的主要目的在于提升信號信噪比，利用信息論、電子學(xué)及計算機等相關(guān)方法，從噪聲中檢測到有用的微弱信號，進一步滿足當前科學(xué)研究及技術(shù)應(yīng)用需求。為了可以從噪聲中將有用信號提取出來，需要對噪聲的性質(zhì)、老遠及規(guī)律等進行分析，并對被測信號、噪聲的統(tǒng)計特性展開研究，從背景噪聲中找到有關(guān)有用信號的方法。微弱信號和一般檢測技術(shù)不同，它并不重視傳感器物理模型及傳感原理，它的重點在于怎樣對噪聲進行抑制，從而提升信噪比。所以，微弱信號檢測也是一項抑制噪聲的技術(shù)。

微弱信號檢測的特點可以從兩方面分析：①在較低信噪比條件下對信號進行檢測。之所以會出現(xiàn)較低信噪比其原因主要有兩方面：a.信號本身幅值較?。籦.受到了強噪聲的干擾。特別是機械處于早期故障時，振動、聲發(fā)射等可以反映故障特征的信號幅值均比較小，加上受到數(shù)據(jù)采集裝置、機械系統(tǒng)工作及信號傳輸過程中耦合噪音等因素的影響，信號信噪比非常低，這種情況下很難對機械系統(tǒng)的運行狀態(tài)給出正確判斷；②檢測一定要具有實時性、快速性。工程中采集數(shù)據(jù)的時間、長度可能會受到很多因素的限制，在較短數(shù)據(jù)時間、長度情況下檢測微弱信號，對雷達、通訊及地震等控制領(lǐng)域均存在較為廣泛的要求。

2 微弱信號檢測常用的時域方法

2.1 取樣計分與數(shù)字式平均

該檢測方法是一種檢測頻率已知的微弱周期信號檢測方法，這種方法在頻率成分較為復(fù)雜的信號中應(yīng)用很適合。在20世紀50年代，國外的科學(xué)家就已經(jīng)提出了取樣積分的原理及相關(guān)概念，在1962年加利福尼亞科學(xué)家利用電子技術(shù)使取樣積分得到了實現(xiàn)。為了使已經(jīng)淹沒在噪聲中快速變化的微弱信號得到恢復(fù)，應(yīng)將信號周期劃分成不同的時間間隔，這些時間間隔的大小主要由恢復(fù)信號要求的精度所決定，然后針對這些時間間隔信號進行取樣處理，基于各周期相同位置取樣進行積分或者平均處理。積分主要利用對電路的模擬得到實現(xiàn)，又被稱作數(shù)字式平均，針對信號展開n次取樣，然后累積平均，按照同步累積法原理將信噪比改善輸出出來，平均次數(shù)n越大信噪比改善的情況就會越好，所以要想獲得較高的信噪比，往往需要花費很長的時間進行檢測。

2.2 相關(guān)檢測

不同隨機過程或同一隨機過程中不同時間短取值關(guān)系需要利用相關(guān)函數(shù)和協(xié)方差函數(shù)進行描述，在不同時間段取值中，確定性信號通常相關(guān)性都非常強，而干擾噪聲的隨機性比較強，不同時間段取值相關(guān)性又比較差，基于這種信號及噪聲統(tǒng)計特性間存在的差異，利用相關(guān)技術(shù)展開信號檢測。從本質(zhì)上來看，相關(guān)函數(shù)是基于兩個時域信號相似性的度量方式，其中也存在著一些不足，例如雖然利用自相關(guān)方法可以使被測微弱周期信號的頻率與幅值得到恢復(fù)，但是同時也丟掉了相位信息，利用互相關(guān)方法可以對所有和參考信號不相關(guān)的噪聲進行抑制，實現(xiàn)對被測微弱周期信號的重構(gòu)，與自相關(guān)方法相比這種方法具有一定的優(yōu)越性，但是相關(guān)還需要具有一個參考信號，因此在實際應(yīng)用過程中會受到一定程度的限制。

2.3 自適應(yīng)消噪

這種方式在自適應(yīng)信號處理領(lǐng)域中比較適用，它的處理對象時干擾噪聲，充分利用噪聲和被測信號不相關(guān)特點，對濾波器傳輸特性進行自適應(yīng)調(diào)整，并對干擾噪聲進行抑制，這樣就可以有效提升信號檢測傳遞信噪比。自適應(yīng)消噪不需要預(yù)先對干擾噪聲統(tǒng)計特性進行了解，在逐次迭代過程中可以將自身狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整到最佳的狀態(tài)，這對寬帶、窄帶噪聲的抑制非常有效。所以，在通信、聲納、雷達等工程領(lǐng)域中，自適應(yīng)消噪均得到了廣泛應(yīng)用。

3 微弱信號檢測常用的頻域方法

3.1 快速傅里葉變換

快速傅里葉變換最早是在1965年被提出的，該算法的出現(xiàn)實現(xiàn)了從時域到頻域之間信號處理分析的轉(zhuǎn)變，后來在很短的時間內(nèi)FFT和頻譜分析發(fā)展成了無線電通信、自動控制以及機械設(shè)備故障診斷等多學(xué)科的重要理論基礎(chǔ)。經(jīng)過長期的理論分析及應(yīng)用可以看出，F(xiàn)FT獲得的離散頻譜頻率及相位均會產(chǎn)生較大誤差，從理論上來看單頻率諧波信號加矩形窗幅值最大誤差甚至可以達到36.4%，加其他窗也不會將該誤差完全消除。所以，F(xiàn)FT分析結(jié)果在多領(lǐng)域中只能進行定性分析，不能展開精確的定量分析，該技術(shù)在工程中的實際應(yīng)用受到了很大限制。

3.2 功率譜密度

通常情況下針對長數(shù)據(jù)展開FFT計算需要花費很長時間，在計算機上實現(xiàn)卻非常簡單，但是在DSP芯片中實現(xiàn)卻復(fù)雜的多，如果按照一定長度對長數(shù)據(jù)進行分割，這樣在DSP中針對分割完成的數(shù)據(jù)塊進行FFT計算就會非常容易，因此分段FFT計算方式在DSP芯片儀表、儀器中得到了廣泛應(yīng)用。PSD分析技術(shù)是指將長數(shù)據(jù)分割成1024的長度，或者分割成整數(shù)倍以適合進行DSP處理的長度，然后針對不同數(shù)據(jù)塊進行FFT計算，這和時域中數(shù)字式平均法、取樣計分法非常類似，經(jīng)過FFT計算以后的數(shù)據(jù)能量再進行積分或者平均，就可以獲得信號功率譜密度。

3.3 濾波

濾波是指按照被測信號的特點，利用濾波器針對信號展開濾波處理，這樣可以減少其他頻率信號對被測信號帶來的影響，從而提升信噪比。濾波消噪只在信號、噪聲頻譜不重疊的情況下適用。充分利用濾波器本身的頻率選擇特性，就可以將濾波器通帶設(shè)置對有用信號頻寬進行覆蓋，且有用信號并不會消減。噪聲頻寬通常是比較寬的，這樣通過濾波器的過程中，通帶以外的噪聲功率將會大大衰減，最終使信噪比得到提升。

4 結(jié)語

綜上所述，早期故障的含義可以從兩方面分析：①早期階段中潛在的微弱故障；②從物理方面來看，某一故障可能是另外故障早期階段的故障。通常情況下，故障發(fā)現(xiàn)時間越早，那么越能提升機械設(shè)備運行的安全性與可靠性，但是一般情況下早期故障特征信號都是非常微弱的，很有可能會被強噪聲淹沒，因此信號比極低，這無疑大大影響了機械設(shè)備運行過程中對其狀態(tài)信息提取的準確性。基于此，文章以機械設(shè)備為主要對象，主要分析了早期故障預(yù)示中微弱信號檢測的實用性技術(shù)。

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2016-8-10