李林卓

（中國石油大學(xué)（華東）新能源學(xué)院，山東青島266580）

1 電氣自動化設(shè)備的特征分析

基于設(shè)備輸電環(huán)境溫度變化，設(shè)備內(nèi)部電阻發(fā)生變化。若環(huán)境溫度值為上限，則交流電阻表示為:

根據(jù)上述公式分析，可以獲取電氣自動化設(shè)備在環(huán)境溫度影響下的特性值，以避免因環(huán)境溫度因素導(dǎo)致電氣自動化設(shè)備故障信號異常，進(jìn)而提高設(shè)備故障檢測的精準(zhǔn)性。

2 基于信號奇異性分析的電氣自動化設(shè)備故障檢測方法

2．1 故障信號信噪分離

電氣自動化設(shè)備故障具有突發(fā)性特征，故障發(fā)生初期，信號較弱，易與其他噪聲信號混淆，若無法及時對故障信號進(jìn)行辨別和處理，將對影響故障信息分析與判斷。由于小波變換是一種綜合性強的變換分析法，所以本文應(yīng)用小波變換方法對故障信號進(jìn)行信噪分離。為進(jìn)一步抑制干擾信號，可以添加數(shù)字濾波器，其公式表示為:

故障信號信噪分離處理后，需要對高頻信號中噪聲進(jìn)行消噪處理。具體而言，閾值選取與量化直接影響消噪質(zhì)量。消噪處理過程中，可以應(yīng)用wden函數(shù)、edencmp函數(shù)等。但在具體應(yīng)用中，需要相關(guān)工作人員根據(jù)實際情況進(jìn)行選擇。

wden函數(shù)用法表示為:

edencmp函數(shù)表示為:

式中，tptr表示為閾值，sorh表示為制定閾值，n表示為小波分解層次。

2．2 小波變換分析

應(yīng)用小波變換分析方法，對電氣自動化設(shè)備進(jìn)行故障檢測和診斷，是通過利用其多分辨率特點，對設(shè)備發(fā)出的信號進(jìn)行分析，并通過對小波尺度的調(diào)節(jié)，獲取具有實質(zhì)性的故障信息特征，包括故障信息的奇異度，從而達(dá)到對電氣自動化設(shè)備實時監(jiān)測的目的。具體而言，小波函數(shù)的選擇具有多樣性和靈活性，需要相關(guān)工作人員針對不同問題進(jìn)行選擇，以實現(xiàn)故障檢測法的有效應(yīng)用。

綜合而言，小波變換分析法已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，基于小波變換分析法的優(yōu)化轉(zhuǎn)換，對連續(xù)小波變換進(jìn)行定義。要對小波變換分析下電氣自動化設(shè)備故障檢測工作流程進(jìn)行明確:電氣自動化設(shè)備信號檢測—判斷信號異?！旁敕蛛x—提取故障信號特征—故障點分析—故障維修。在明確其檢測流程后，將電氣自動化設(shè)備的信號單位平方可積實數(shù)空間設(shè)置為ψ（w）；單位信號的時寬設(shè)置為d（w），并構(gòu)建小波函數(shù)，表示為:

式中，dt表示為信號的頻寬。

對小波函數(shù)進(jìn)行變換，得出公式，表示為:

式中，a表示為尺度因子，c表示為平移因子，變換后的小波序列表示為:

2．3 基于信號奇異性分析的故障點確定

2．3．1 信號奇異性定義

奇異信號可以分為緩變信號和劇變信號。通過對奇異信號的類型分析，可以判斷信號的奇異程度。信號奇異性的定義，表示為:

式中，f在x0上的奇異度為，若a0取值小于0，則奇異信號的類型為劇變信號；若a0取值大于0，則奇異信號的類型為緩變信號。

2．3．2 故障點確定

由于電氣自動化設(shè)備的奇異信號為緩變信號，所以在檢測信號奇異性時，需要根據(jù)實際情況，對小波函數(shù)進(jìn)行選擇。若小波具有緊支稱、n階消失矩，且n次連續(xù)可微（n為正整數(shù)），則緩變奇異信號點的監(jiān)測步驟有以下幾點。

第一，基于Mallat算法，對小波進(jìn)行變換，求出波動信號的取值范圍。

第二，對取值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出極大值，并將該極大值作為奇異點。

同時，在電氣自動化設(shè)備出現(xiàn)故障的過程中，會伴有高次諧波。為避免高次諧波對電氣設(shè)備產(chǎn)生損壞等影響，需要對高次諧波進(jìn)行故障分析與處理。通過小波變換分析法，對信號的高頻次特征進(jìn)行提取，可以為抑制高次諧波提供有利依據(jù)。為有效判斷故障點，首先要構(gòu)建信號奇異性特征分析函數(shù)，表示為:

式中，K表示為常數(shù)，t0表示為突變奇異點。

當(dāng)α取值為1時，則函數(shù)在t0上不存在突變的信號奇異點。其他情況下，要對信號奇異點進(jìn)行分析，并對信號的時寬進(jìn)行確定，以判斷出故障點的位置。

3 實證分析

為驗證和明確基于信號奇異性分析的電氣自動化設(shè)備故障檢測方法應(yīng)用的可行性，以某公司的電氣自動化設(shè)備故障檢測為研究樣本，對其進(jìn)行實證分析。

以電氣自動化設(shè)備中的交流電動機為研究對象，分析該部件運行情況:若定子繞組匝間發(fā)生短路，則產(chǎn)生高次諧波分量電流，進(jìn)而增加鐵心損耗，導(dǎo)致部件發(fā)熱情況加劇，并伴有噪聲、振動情況，嚴(yán)重影響設(shè)備的正常運行及產(chǎn)品加工質(zhì)量。利用小波分析分析方法，基于信號奇異性分析，對電氣自動化設(shè)備故障進(jìn)行檢測，得出函數(shù)曲線圖，如圖1所示；故障檢測準(zhǔn)確率如圖1所示:

圖1 相關(guān)函數(shù)曲線圖

圖1可知，本文設(shè)計的故障檢測方法的相關(guān)函數(shù)曲線峰值較高，且具有峰值多的特點。因此，基于信號奇異性分析角度，該方法的檢測效率較高。

4 基于信號奇異性分析的電氣自動化設(shè)備故障檢測方法發(fā)展前景

當(dāng)前，小波變換分析法在電氣自動化設(shè)備故障檢測中的應(yīng)用愈加廣泛。通過小波變換分析，可以提取信號奇異性特征數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提升故障檢測的質(zhì)量，為電氣自動化設(shè)備相關(guān)技術(shù)提升奠定良好基礎(chǔ)。對該故障檢測方法的發(fā)展前景進(jìn)行分析，探索出兩個方向，智能控制方向:得益于信息科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，智能控制技術(shù)可以對設(shè)備信息進(jìn)行智能化處理與反饋，有利于優(yōu)化故障維修方案，提升故障檢測與維修的效率。模塊化方向:通過編寫程序的有效應(yīng)用，對相關(guān)軟件結(jié)構(gòu)與故障檢測流程進(jìn)行描述，可以對各項檢測流程關(guān)系進(jìn)行定義，提升各項流程的精細(xì)化程度，進(jìn)而完成各算法求解工作，實現(xiàn)模塊化。發(fā)展意義角度而言，實現(xiàn)模塊化有利于提高電氣自動化設(shè)備操作的便捷性，有利于故障檢測方法的優(yōu)化、簡化、細(xì)致化發(fā)展。

5 結(jié)束語

通過對電氣自動化設(shè)備的特征分析，發(fā)現(xiàn)環(huán)境溫度對故障檢測質(zhì)量產(chǎn)生直接影響。為提升故障檢測效率與質(zhì)量，確定以小波變換分析法為基礎(chǔ)，以數(shù)字濾波器為補充，以信號奇異性分析為核心的電氣自動化設(shè)備故障檢測方法。同時，結(jié)合消噪處理方法，對故障點確定方法進(jìn)行分析和優(yōu)化。經(jīng)過實例驗證分析，結(jié)果表明基于信號奇異性分析的電氣自動化設(shè)備故障檢測法，能夠有效提取信號奇異性特征，且此方法下的函數(shù)曲線峰值較多，精準(zhǔn)性更高，具有良好的發(fā)展前景。