基于小波变换的往复式压缩机故障诊断系统保险丝连接

基于小波变换的往复式压缩机故障诊断系统

基于小波变换的往复式压缩机故障诊断系统 2011： 　Reciprocating Compressors Fault Monitoring and Diagnosing System with Wavelet AnalysisJin Tao et al　　Abstract:The theory of wavelet is presented and the method of wavelet analysis is used in vibrational signal analysis of compressors.On the base of compressorss falut feature,a reciprocating compressors monitoring and diagnosing system is designed,according to Mallat algorithm,the real signal is multiresolution decomposition,we can acquare the local signal feature.The system is consisted of multi-analysis method,by wavelet analysis and FFT,we can identify the machine fault.　　Keyworeds:reciprocating compressors fault diagnosing,wavelet analysis1　引言　　利用振动信号对压缩机进行故障诊断时，由于机器故障产生大量的冲击、摩擦以及运行转速的不稳定、负荷的变化，振动激励较多，导致非平稳振动信号的产生；另一方面因压缩机结构的复杂性，导致振动信号所包含不同零部件的故障特征频率分布在不同的频道范围内；另外当某一零部件产生故障时，其振动信号常常被其它振动信号和大量的随机噪声所淹没，特别当机器隐藏有零部件的早期故障时，它的故障特征信息在故障发生初期很微弱，更容易被其它零部件运行中引起的振动信号和大量的随机噪声淹没。为了提高信噪比和提取信号的有效特征信息，常采用滤波技术、时域平均、谱分析等方法。但是，对于压缩机的实测振动信号，由于无法准确确定信号的滤波频率，不易严格按周期采样，信号频谱分布又很宽，限制了上述信号预处理技术的使用，不易取得满意的效果。特别是对非平稳信号，需要研究其时频局部特征才能有效，传统的Fourier分析显得无能为力，而小波分析方法具有对非平稳信号进行局部化分析的突出优点，可以对指定频带宽和时域内的信号成分进行分析，具有比频谱分析更强的特征提取功能，能够把任何信号映射到由一个小波伸缩而成的一组基函数上去，在通频范围内得到分布在各个频带内的分解序列，根据诊断目的任意选取包含所需特征频率的频带序列，进行信息的深层处理，结合频谱分析，对零部件故障作出准确的诊断。2　小波分析的基本思想　　小波分析是在Fourier分析的基础上发展起来的，小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，小波变换无需象傅立叶变换那样在(-∞，∞)的全实数域上来处理信号，而可对信号的任意局部进行处理，其次，对信号加权的窗函数不同于傅立叶变换中的固定时窗，而是一个具有弹性的时域窗，因此在任意局部进行变换后都保留了时域和频域两部分信息。小波变换在离散的情况下具有多尺度性，当小波基被采样时，其采样间隔(或采样点数)可随信号频率成分的高低而变窄和变宽(或采样点数变多或变少)，故可识别和处理信号在任意局部所包含的频率成分，能识别信号中的奇异信号、非平稳随机信号。　　设小波函数Ψab(t)是由基小波Ψ生成［1］：式中　a——尺度参数　　　b——位移参数　　函数f(t)的小波变换对与Fourier变换有着相似的形式：式中　CΨ［｜(ω)｜2／｜ω｜］dω＜+∝　　　Ψ(ω)——Ψ(t)的Fourier变换　　在实际的振动信号分析中，所采集的信号是离散化的数字信号，小波变换也采用离散形式，同时，为分析计算的方便，a，b两个参数以二进制的形式出现，就得到离散二进小波变换。　　根据Mallat算法［2］，选取一个尺度函数，它满足其中h(n)≤φ(t)，φ(2t-n)＞0，并且　　h(n)和g(t)称为一对共轭滤波器，在确定了尺度函数φ(t)后，可以通过Fourier变换分别求解出共轭滤波器h(n)和g(t)的值。　　如果原始信号的采样值为fdn(n=1,2,…N)，则可根据离散二进小波变换的初始采样值Sd1fφφ(n)=fdn进行迭代求解，得到不同尺度下原始信号的逼近结果Sd2jf(n)和小波分解结果Wd2jf(n)，离散小波的迭代公式为：

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