蔣輝 楊娟 劉洋

（1.沈陽天眼智云信息科技有限公司，遼寧沈陽 110000；2.沈陽天眼智云智能技術研究院有限公司，遼寧沈陽 110000）

0.引言

在水泵故障診斷階段，由于基礎數據自身存在較大的噪聲干擾，導致診斷效率相對較低[1]。為了解決這一問題，需要從兩個方面入手：一方面是提高隨設備數據采集階段的精度；另一方面是強化對數據的降噪處理效果。水泵設備故障主要體現(xiàn)在振動方面，因此，從該角度展開對其故障診斷的研究是十分具有探索空間的[2]。受客觀環(huán)境以及使用情況的影響，水泵設備故障大多是以逐步發(fā)展的方式存在的，因此，盡早實現(xiàn)對其的有效診斷對于提高設備的使用壽命具有重要價值[3]。

為此，本文提出基于小波變換的水泵設備故障診斷系統(tǒng)設計研究，分別從硬件環(huán)境構建和軟件診斷方式兩個角度進行設計，并通過試驗測試分析驗證了設計方法的可靠性。通過本文的研究，希望可以為相關實際檢修工作的開展提供有價值的參考。

1.硬件設計

1.1 振動傳感器

本文設計系統(tǒng)主要是利用小波變換技術對水泵設備故障進行診斷，因此，采集數據的可靠性直接影響診斷結果是否準確[4]。本文選擇ZDHJZ-3500振動傳感器作為系統(tǒng)的振動數據采集裝置，振動傳感器工作原理如圖1所示。

圖1 振動傳感器工作原理圖

ZDHJZ-3500自帶顯示模塊，采用LCD顯示，并設置漢字菜單，以此支持按鍵操作調節(jié)裝置的參數設置，并且也可以顯示裝置的工作步數。采集單元具有對電池自動管理的功能，可以結合水泵設備的運行狀態(tài)調節(jié)，包括耗電模式、充電模式以及待機模式[5]。ZDHJZ-3500還提供了RS232通訊接口，以此適應RTU.CDT通訊規(guī)約選擇，可與電機自動化結構連接。ZDHJZ-3500自帶的監(jiān)控器可以實現(xiàn)電池電壓、控母電壓、控母電流、電池充放電電流、模塊狀態(tài)檢測，且無需外接線和外接傳感器。內置了振動測量單元和數字測量信號調理單元，通過無接觸式傳輸，支持選擇調節(jié)。輸出信號結合實際情況，頻率可調節(jié)范圍為5kHz～15kHz，不同輸出信號對應的數據采集精度包括0.5%、0.25%、0.1% 3個等級。對于工作環(huán)境的要求較低，當相對濕度不超過90%，溫度在 -5℃～+45℃時均可實現(xiàn)穩(wěn)定運行，且可聞噪音最大分貝不超過55dB，不會對環(huán)境造成影響[6]。

1.2 控制芯片

在對水泵設備故障診斷過程中，需要對采集到的數據進行分析，以此實現(xiàn)對其的判斷，為此，本文選擇具ARM Cortex-A5內核，主頻為536MHz的ATSAMA5D3X系列處理器SDRAM-DDR2作為系統(tǒng)的控制芯片。SDRAMDDR2上集成了千兆網口，采用工業(yè)級器件完成結構組件，在200PIN DDR金手指接口的輔助下，可以穩(wěn)定適用于各種現(xiàn)場環(huán)境之中。SDRAM-DDR2還完美支持Linux3.6.9和Android4.0.4，為設計系統(tǒng)的廣泛應用提供了重要基礎。其具體結構設置如圖2所示。

如圖2所示，SDRAM-DDR2的CPU單元搭載了Cortex-A5處理器，在32KB數據Cache和32KB指令Cache的支撐下，內存管理單元MMU可以充分滿足片內SRAM和ROM的運行需求[7]。核心板硬件資源包括大小為256MB的Nand Flash和大小為256MB的DDR2，可以為系統(tǒng)功能的執(zhí)行提供可靠保障。

圖2 SDRAM-DDR2芯片結構構成

2.軟件設計

遵循故障診斷流程進行系統(tǒng)軟件設計，故障診斷流程如圖3所示。

圖3 故障診斷流程圖

2.1 基于小波變換的水泵設備運行數據降噪

SDRAM-DDR2在接收到來自ZDHJZ-3500振動傳感器采集的水泵設備運行數據信息后，首先對其進行降噪處理，降低后續(xù)故障診斷計算冗余，提高故障診斷效率。在具體的實施過程中，本文采用小波變換的方式對數據進行處理。

考慮到小波的基函數為有限長的小波基，SDRAMDDR2對水泵運行數據進行小波變換處理的方式可以表示為:

其中，F(xiàn)(a，t)表示小波變換處理后的水泵運行數據，a和t分別表示變換后小波基的長度和對應的時間標簽，j表示ZDHJZ-3500振動傳感器采集數據的監(jiān)測點數量，xi表示ZDHJZ-3500采集到的水泵運行數據，E表示基函數。

從公式（1）中可以看出，本文利用小波變換對水泵設備變量參數的處理實際上是通過調節(jié)小波的窗寬度實現(xiàn)的，也就是對應小波基的長度。通過這樣的方式對具有相同時間標簽的數據進行比較，結合其發(fā)展情況就可以減少由于重復分析帶來的大量冗余計算。

2.2 水泵設備故障診斷

在上述基礎上，SDRAM-DDR2在完成對水泵設備數據的降噪處理后，以時間標簽為基礎，對比連續(xù)n個周期內水泵的運行狀態(tài)，其具體的計算方式可以表示為：

其中，T表示振動傳感器采集數據的周期，Δ表示數據變化程度。需要注意的是，當故障較為明顯時，可以通過1個或幾個周期內具有相同時間標簽的數據對其作出診斷，但是當故障的作用程度較小時，需要適當增加數據分析的范圍。

在此基礎上，利用Δ值實現(xiàn)對水泵設備故障的診斷，其可以表示為：按照式（3）所示的方式，本文以5個周期為基準對水泵的狀態(tài)進行分析，當T<5，且Δ=0時，需要增加分析周期至10，此時若仍存在Δ=0，則認為水泵無故障，當Δ≠0時，則認為水泵存在故障，當T<5，且Δ≠0時，則可直接判定其存在故障。

3.應用測試

3.1 測試環(huán)境

在測試階段，本文將某國產加工的水泵設備作為試驗對象，考慮到在水泵運行過程中，由于軸承之間存在磨損風險，因此其在裝配、加工等階段出現(xiàn)故障的主要作用方式為主軸轉子出現(xiàn)不平衡，本文將振動傳感器安裝于水泵的主軸周圍。在此基礎上，對于不同程度不平衡故障的模擬，主要是通過調節(jié)添加在主軸轉子螺栓的偏心質量實現(xiàn)的。為了更加深入地測試系統(tǒng)對水泵故障的診斷結果，共設置了5個故障。具體如表1所示。

表1 故障程度設置

按照表1的故障設置方法，在實驗過程中，設置水泵的運轉速度為5000r/min，對應采集卡的運行頻率為 12800Hz。振動傳感器在進行不同等級故障診斷時，分別采集 30 組數據作為診斷基礎。

3.2 測試結果

按照上述的試驗設置，利用本文設計系統(tǒng)以及文獻[4]和文獻[5]提出的方法同時進行故障診斷，3種方法對不同等級故障診斷的時間開銷如表2所示。

表2 水泵故障診斷時間開銷

從表2中可以看出，對比3種方法對不同程度水泵設備故障的診斷情況，其時間開銷均隨著故障等級的提高而逐漸增加，其中，文獻[4]中的方法對特征較為明顯的故障診斷時間雖然相對較短，但是當作用于主軸轉子螺栓的偏心質量逐漸減小后，其時間開銷出現(xiàn)了大幅上升；文獻[5]方法與之相比表現(xiàn)出了更高的穩(wěn)定性，但整體診斷效率仍存在一定的提升空間；對比之下，本文設計系統(tǒng)對不同程度水泵設備故障的診斷效率最為穩(wěn)定，最短耗時僅為0.85s，最大耗時也不超過2.00s，僅為1.62s。測試結果表明本文設計系統(tǒng)可以實現(xiàn)對水泵設備故障的高效診斷，這是因為本文在提高采集數據可靠性的同時，通過對水泵運行數據進行小波變換處理，降低了在故障分析階段的計算冗余，提高了診斷效率。

4.結語

水泵設備故障主要是由于其在運行過程中出現(xiàn)了異常引起的，而在通常情況下，這種異常是以相對發(fā)展的狀態(tài)存在的，這就意味著對其故障作出及時診斷是十分必要的。本文提出基于小波變換的水泵設備故障診斷系統(tǒng)設計研究，實現(xiàn)了對微小故障的高效診斷。通過本文的研究，以期為水泵設備的維護管理工作開展提供有價值的參考。