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摘要：小波变换具有良好的时频局部化特性, 可实现信号在不同频带、不同时刻的分离, 这种分离相当于同时使用一个低通滤波器和若干个带通滤波器而不丢失任何信息。在小波分析的基础上, 对分解的信号进行再处理, 可以提高诊断的有效性和正确性。二次小波变换继承了传统小波变换的时频局部化特性, 所有的运算在时域上进行, 小波基函数不再是由某一个函数的平移和伸缩而产生, 具有算法结构简单、速度高、占用内存少等优点。本文分析了二次小波的机电设备诊断信号分析方法。
关键词：二次小波；机电设备；诊断信号；分析方法；
机电设备振动采集信号为非平稳信号，且会受到噪声干扰，导致信号中微弱的故障特征成分极易被噪声信号所淹没。而二次小波变换则具有较好的时频分析以及瞬态检测能力，非常适合在强噪声背景下提取测量信号中的故障特征。对于大型机电液系统设备，在机电液多物理场耦合作用下，电机电流信号中会出现脉动、分量等故障特征。小波由于具有较好的时频域局部化性能，已成功应用于机电设备故障特征提取及故障诊断工作。
一、基本理论
分析方法简介。设信号（t）能量有限，则连续小波变换定义为信号与小波族的内积。小波族是不同子小波gab（t）的集合，而子小波由母小波g（t）通过伸缩和平移变换获得，其中a 为尺度参数，b 为位移参数，二者之间关系为，当小波变换的尺度变小，滤波器的中心频率向高频移动，同时,其通带宽度也随之增加。在对信号进行分析的过程中，小波变换能够把信号分解为低频和高频2 部分，低频部分失去的信息由高频部分捕获。关于母小波的选取，需要根据信号的任务和性质来进行选择。在各种母小波中，Db 小波具有正交、紧支，对不规则信号较为敏感的优点，已被广泛应用于电气系统的分析中，所以本文选用Db 小波进行小波变换，对于Db 小波来说，阶次越大，消失矩阶数越大，频带划分效果越好。由于机电液设备由多个不同的零部件和子系统构成，当设备某个零部件发生故障时，会产生特有频段的振动，并通过系统中耦合作用对电机的电流信号产生相应的影响。在传统的电机电流信号分析工作中电机电流信号采集后，需要提取并考察电流信号特征参量的变化。分析处理方法包括时域分析和频域分析。这些分析方法在针对某些特定状态下的电机电流信号进行具体分析时取得较好效果。但对于故障信号中常见的突变、尖点、冲击等非线性的信号形式难以有效地进行分析。根据小波变换的相关结论可知，小波变换在设备故障信号的奇异性检测方面具有良好的效果。不但能将信号按照频率进行分解，还可以将信号的故障点与平稳噪声区别开来，实现设备故障的检测。
2.预处理。由于多小波分解和重构算法的输入信号都为维矢量信号，因此在进行多小波变换前需要对一维输入信号进行预处理使之成为矢量输入信号。常用的多小波预处理方法分为重复采样和预处理器两类。对于不同的多小波基函数，其预处理方法截然不同。一般后处理为相应的预处理逆过程。样条小波提升后的多小波具有紧支性、双正交性、对称性和高阶逼近阶。因此，为了保持整个系统良好的特性，希望其相应的预处理过程也保证对称性和高阶逼近阶。在此，选用正交、对称、具有三阶逼近阶的预处理器作为本文的预处理方法。这种预处理方法简单，易于实现，可以看做对信号做正交的小波变换。为了提升格式的统一，将预处理运算看做提升多小波分解的零层变换。
3.改进的后处理。由于机电设备复合故障同时或级联出现，其振动信号表现为故障特征的相互耦合。基于波形匹配思想，可以利用多小波中多个尺度函数和小波函数来匹配复合故障不同的特征波形，以实现复合故障的分离与提取。因此，当多小波基函数选择合适时，经多小波变换后的多通道信号各自携带有不同多小波基函数所匹配出的解耦特征信息。传统的多小波变换对多通道信号进行后处理运算(即预处理逆过程)得到一维输出信号。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆这样的后处理运算把处于不同通道的解耦特征信号再次融合在一起，将不同的特征信息同时呈现在输出信号中。因此，传统的多小波后处理方法不适合工程实际的复合故障分离和提取问题，它混合了解耦的特征信息，模糊了复合故障特征分量。为了实现基于多小波变换的复合故障一次性分离和提取问题，本文去除多小波变换的后处理运算，直接输出多通道信号，使得各解耦特征分别清晰呈现于不同通道信号中。从而，基于此改进的后处理方案，整个多小波变换的输出可以看做多小波中不同多小波基函数作用的结果。当机电设备出现故障时，信号中包含的故障信息往往都是以调制方式出现，例如机电系统受到外界周期性冲击时的衰减振荡响应信号就是典型的幅值调制信号。为了获得准确的故障信息，就需要对故障信号进行解调以提取调制信息。工程中常用的解调方法很多，如线性算子解调法、平方解调法等。
二、应用分析
本文试验数据从一台三相变频电机驱动的液压系统试验台上获得，该试验台由电源控制模块、液压系统、数据采集模块组成。电源控制模块包括变频器和50Hz工频电源，通过转换开关实现变频和工频2 种供电方式切换。试验中使用三相变频电机，额定功率22 kW，额定转速1 460r/min。定量齿轮泵额定压力25 MPa，理论排量4.25×10-6 m3/r。通过溢流阀调整系统压力。该试验台采用非接入式的测量方法，用霍尔传感器获取电动机定子电流信号，经过调理电路处理后送入A/D 采样器获得电参量信号。在数据采集模块中设置采样频率为2 560 Hz，最大采集电压幅值为10 V，差分接线方式。本次试验中将电机从原来安装位置沿水平方向横移0.5mm，以模拟电机和液压泵不对中故障，在此状态下对系统压力3MPa 稳定运行工况下的电机定子电流信号进行实时采集及分析。在电机输出轴不对中状态下，测量得到的电机电流信号中带有电机转动频率成分，主要是由于不对中导致电机转轴振动，转轴振动又引起电机气隙变化，从而在定子绕组中感生出与转动频率相同的电流变化成分。而在检测旋转机械不对中故障时，通常对旋转机械的径向振动进行测量，不对中故障的振动信号中，除了转轴旋转频率成分外还存在2 倍于转轴旋转频率的频率成分。在本次电机输出轴不对中故障试验中，由于电机转速的2 倍频正好和电机的工频电流一致（50Hz），所以从频域中无法进行区分。在机电液系统中驱动电机的定子电流信号对系统中的故障十分敏感，如果能够找到系统出现故障时电机定子电流信号的变化规律和信号变化特征，就可以分辨机电液系统的故障特征，从而尽早采取措施排除故障。以电机输出轴不对中故障为例，其在电机电流信号中的主要故障特征在于电流信号频域中存在与电机转速同频成分，且高频成分中存在电流的多阶倍频成分。另外，由于电机电流信号中交流电工频成分非常大，与故障对应的频率成分难以观察。可以通过小波变化的方法将信号进行分解，从而将故障特征提取后进行分析。
本文利用小波变换强大的频谱细化分析能力来处理电机定子电流信号，并提取故障特征，具有易实现连续监测、对故障敏感的优点。用于工厂、矿山中机电液系统设备的在线运行工况监测，能有效排除故障，保障设备运行安全。
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作者简介：
周李兵（1984-）工程师，主要从事机电一体化、监测监控、自动化与信息化方面的研究工作
项目来源：天地（常州）自动化股份有限公司科研项目，项目编号2016GY002
论文作者:周李兵
论文发表刊物:《电力设备》2017年第20期
论文发表时间:2017/11/16
标签：信号论文; 小波论文; 故障论文; 电机论文; 电流论文; 特征论文; 方法论文; 《电力设备》2017年第20期论文;