徐 峰

（浙江恒逸石化有限公司，浙江 杭州 311000）

在紡織機械使用過程中，必然會由于摩擦導致紡織機械磨損。磨損程度過高，容易導致紡織機械失效。本研究將振動信號分析技術引入紡織機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，致力于通過振動信號分析降低紡織機械狀態(tài)監(jiān)測誤報警率，提高故障診斷置信度。

1 基于振動信號分析的紡織機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法

1.1 跟蹤紡織機械狀態(tài)監(jiān)測信號

在紡織機械狀態(tài)監(jiān)測過程中，首先要處理紡織機械狀態(tài)監(jiān)測信號的發(fā)射點與傳輸路徑，其次基于振動信號分析，假定振動信號可表示紡織機械的實時狀態(tài)，設磨損狀態(tài)離散型振動信號的表達式為y，則其計算如公式（1）所示。

在公式（1）中：D1指的是紡織機械材料彈性系數(shù)；n指的是紡織機械狀態(tài)信號跟蹤節(jié)點區(qū)域系數(shù)；D2指的是紡織機械工作硬化系數(shù)；A1指的是紡織機械狀態(tài)信號的發(fā)射點；m指的是信號濾波轉換次數(shù)；j指的是狀態(tài)信號的選擇傳輸路徑；Am指的是振動信號濾波轉換次數(shù)序列分布平方和。上述計算公式（1），重構紡織機械狀態(tài)信號在傳輸路徑的排列。假定經(jīng)過濾波轉換后，振動信號的能量傳輸呈現(xiàn)逐步遞減趨勢，則可將紡織機械狀態(tài)信號跟蹤狀態(tài)信號設為E，計算如公式（2）所示。

式中：k指的是紡織機械狀態(tài)信號能量值。首先，根據(jù)公式（2），確定原始紡織機械狀態(tài)信號的時域變化趨向，并以此作為磨損狀態(tài)振動信號跟蹤的依據(jù)，確定紡織機械狀態(tài)信號的傳輸路徑。其次，利用磨損狀態(tài)振動信號的映射函數(shù)與信號庫映射的方式，推理狀態(tài)監(jiān)測信號的開關量[1-3]。通常情況下，狀態(tài)監(jiān)測信號在終端的映射取值在0～1.0，通過計算每個信號的映射值，獲得紡織機械狀態(tài)的監(jiān)測結果。

1.2 構建紡織機械故障診斷模型

在得出紡織機械狀態(tài)監(jiān)測結果的基礎上，本研究通過模擬電路，分析紡織機械的電路基本情況。設定紡織機械中的電流方向以及電流極值為關鍵紡織機械故障診斷信息，通過信息的輸入與輸出采集紡織機械運行中故障信號的具體參數(shù)信息。本研究構建的紡織機械故障診斷模型如圖1所示。

圖1 紡織機械故障診斷模型

如圖1所示，紡織機械故障信號具有多樣性的特點，因此，必須通過統(tǒng)一化處理，將多種參數(shù)融合起來，綜合診斷紡織機械故障信息。以紡織機械正常運行狀態(tài)下的參數(shù)為標準值，將運用紡織機械故障診斷模型診斷出的故障參數(shù)與標志值對比，提出非故障的紡織機械參數(shù)信息。

1.3 添加振動信號Gaussian白噪聲

本研究基于振動信號分析，采用添加振動信號Gaussian白噪聲的方式，得到固有模態(tài)振動信號自適應函數(shù)，通過此函數(shù)分析紡織機械故障診斷模型診斷出的故障參數(shù)，提高紡織機械故障診斷的置信度。首先，按照振動信號的頻率從低到高進行輸入，得到固有模態(tài)振動信號自適應函數(shù)。其次，在原始紡織機械故障振動信號中，添加Gaussian白噪聲xi（i=1，2，…，n），設固有模態(tài)振動信號自適應函數(shù)為IMF，計算過程如公式（3）所示。

式中，m指的是添加振動信號Gaussian白噪聲的信噪比；i指的是添加振動信號Gaussian白噪聲的個數(shù)，為實數(shù)。因此，每個獨立添加的振動信號Gaussian白噪聲，都可以根據(jù)公式（3）得到一個獨立的固有模態(tài)紡織機械故障振動信號自適應函數(shù)。

1.4 紡織機械狀態(tài)故障診斷

針對固有模態(tài)紡織機械故障振動信號自適應函數(shù)，診斷紡織機械狀態(tài)故障。首先，在輸入層輸入信號。其次，將故障模式電流流經(jīng)值與標準值對比，計算兩者之間的差值。最后，定位故障元件，測試故障元件的電流頻率，判斷其對紡織機械運行的影響程度。設紡織機械故障元件電流頻率的影響系數(shù)為K，則其計算過程如公式（4）所示。

式中，ω指的是電阻值；M指的是電壓信號；E指的是串口的波特率；I指的是停止位長度。為了精準地診斷紡織機械故障，可以通過Keil設置實際使用的紡織機械晶振頻率，單位為MHz，這一參數(shù)對于故障診斷置信度的影響十分關鍵，能夠有效避免故障診斷置信度失真的現(xiàn)象產(chǎn)生。添加紡織機械故障診斷模型中的測試節(jié)點，將多節(jié)點測試結果連線，分析影響負荷的曲線，得出的故障模式振動信號，按照一個故障模式可對應一個紡織機械元部件的方式，實現(xiàn)紡織機械狀態(tài)故障診斷。

2 實例分析

2.1 實驗準備

構建實驗，實驗對象選取某紡織機械，并設定某紡織機械具體參數(shù)，包括：線路板板材為FR-1：阻燃覆銅箔酚醛紙層壓板，無線通信程序為Modbus。分別使用傳統(tǒng)方法以及本研究所述方法進行實驗，設置傳統(tǒng)方法為對照組。實驗分為兩部分：（1）記錄紡織機械狀態(tài)監(jiān)測誤報警率，再記錄紡織機械故障診斷置信度。監(jiān)測誤報警率越低，證明狀態(tài)監(jiān)測精度越高；診斷置信度越高，證明故障診斷精度越高。在保證不受到外部環(huán)境干擾的條件下，使用本研究所述方法監(jiān)測、診斷紡織機械故障，定義該組為實驗組。（2）使用傳統(tǒng)方法監(jiān)測、診斷紡織機械故障，記錄狀態(tài)監(jiān)測誤報警率以及故障診斷置信度，定義該組為對照組。設定實驗次數(shù)為8次，對比實驗數(shù)據(jù)，得出實驗結果。

2.2 實驗結果與分析

對比兩種方法下的狀態(tài)監(jiān)測誤報警率，對比結果如圖2所示。

圖2 狀態(tài)監(jiān)測誤報警率對比

通過圖2可得出如下結論：本研究設計方法的狀態(tài)監(jiān)測誤報警率明顯低于對照組，監(jiān)測精度更高。對比兩種方法下的故障診斷置信度，結果如圖3所示。

圖3 故障診斷置信度對比

通過圖3可得出結論：本研究設計方法下故障診斷置信度明顯高于對照組，故障診斷精度更高。該方法的各項功能均可以滿足紡織機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷總體要求，可以廣泛應用于紡織機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。

3 結語

基于振動信號分析的紡織機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，能夠解決傳統(tǒng)紡織機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中存在的問題。由此可見，本研究設計的方法是具有現(xiàn)實意義的。在后期的發(fā)展中，應加大該方法在紡織機械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中的應用力度，為提高紡織機械的綜合性能提供參考。