【文章內(nèi)容簡介】 析過程：對采煤機械的油 磨屑監(jiān)測，應當將定性鐵譜、定量鐵譜、顆粒定量儀和油的常規(guī)分析配合使用。油磨屑綜合監(jiān)測診斷實施過程如圖：通過旋轉(zhuǎn)式鐵譜儀通過光顯微鏡或電子顯微鏡取樣分析結(jié)果油樣處理制譜結(jié)論油樣處理油樣處理 油樣處理圖 油磨屑綜合監(jiān)測診斷實施過程隨著現(xiàn)代化大生產(chǎn)的發(fā)展和科學技術的進步，化工機械設備正向系統(tǒng)化、精密化、自動化和高速化的方向發(fā)展。其結(jié)果是一方面提高了生產(chǎn)率、降低了生產(chǎn)成本，但另一方面，如果機械設備發(fā)生故障造成停機、停產(chǎn)，哪怕只是很短的時間，將會造成很大的經(jīng)濟損失和社會影響。我國化工系統(tǒng)傳統(tǒng)的維修管理方法是憑經(jīng)驗定期全面拆檢所有裝置，其耗時長，費用驚人。這樣的維修管理往往既造成在定期維修時對大量正常設備的盲目拆檢出現(xiàn)重組裝負效應，又常常出現(xiàn)生產(chǎn)運行中因隱患造成設備意外故障致使停產(chǎn)乃至突發(fā)事故。利用鐵譜技術可早期發(fā)現(xiàn)異常，預測故障，實現(xiàn)有針對性的主動維修，直至實現(xiàn)計算機輔助維修，以最大程度地減少維修費用，提高設備的利用率，這對提高我國化工企業(yè)生產(chǎn)管理水平也具有重要的意義。鐵譜檢測分析與計算機科學及相關工程學結(jié)合，構(gòu)建計算機輔助維修與管理系統(tǒng)，實現(xiàn)故障診斷處理及運行壽命預測已成為今后鐵譜技術的發(fā)展趨勢，可以相信這一技術也會得到不斷完善和發(fā)展，它將會應用到更多的領域。 小波分析法信號分析作為一門新興技術，廣泛應用于通信、雷達、地震、遙感、生物醫(yī)學和機械等各個領域。隨著數(shù)字技術和計算機技術的發(fā)展，出現(xiàn)了以數(shù)字分析為基礎的現(xiàn)代信號分析方法，也迅速推動了信號分析設備的更新?lián)Q代，出現(xiàn)了把信號采集、模／數(shù)轉(zhuǎn)換、信號分析與處理等多種功能融為一體的數(shù)字信號處理儀。它具有功能強、靈活性好、精度高、效率高等一系列優(yōu)點，而且還解決了通常用模擬分析設備根本無法解決的問題。到二十世紀七十年代FFT算法得到廣泛應用，數(shù)字信號分析儀占據(jù)了主導地位。后來小波分析法得以發(fā)展，它取得了傅立葉分析發(fā)展史上里程碑式的進展，從此，基于小波變換的信號分析儀成為動態(tài)測試技術中的一個重要的發(fā)展方向。目前小波變換在許多工程領域中都得到了廣泛的應用，成為科技工作者經(jīng)常使用的工具之一。自從 1822 年傅里葉發(fā)表“熱傳導解析理論”以來，傅里葉變換一直是傳統(tǒng)信號處理的基本方法。傅里葉變換的基本思想是將信號分解成許多不同頻率的正弦波的疊加，將信號從時間域轉(zhuǎn)換到頻率域。傅里葉變換能夠滿足大多數(shù)應用的需求，但是由于在進行傅里葉變換的時候丟掉了時間信息，因此無法對某一時間段所對應的頻域信息或者某一頻率段所對應的時間信息進行分析。傅里葉變換的這種特性在分析非平穩(wěn)性信號時表現(xiàn)出嚴重的不足。然而實際中的信號均包含大量的非平穩(wěn)成分。例如偏移、趨勢、突變等。它們往往反映了信號的重要特征。因此需要尋求一種同時具有時間分辨率和頻域分辨率的分析方法。為了研究信號在局部時間段的頻域特征，1946 年 Gabor 提出了著名的 Gabor 變換。之后發(fā)展成為短時傅里葉變換（Short Time Fourier Trans form ，STFT） 。其基本思想是對信號加窗，然后對窗內(nèi)的信號進行傅里葉變換。因此它可以反映出信號的局部特性。STFT 在實踐中得到了廣泛的應用，但由于 STFT 的定義決定了其窗函數(shù)的大小和形狀與時間和頻率無關。為固定窗函數(shù)的大小和形狀， （一般說來，實際中高頻信號持續(xù)時間很短，而低頻信號持續(xù)時間較長） ，因此希望能夠?qū)Φ皖l信號采用大時間窗進行分析，而對于高頻信號采用小時間窗進行分析。小波變換繼承了 STFT 的思想，它的窗口大小不變，但窗口形狀可以改變，是一種時間窗和頻率窗都可改變的時頻分析方法。即在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率。因此在時頻域都具有很強的表征信號局部特征的能力。小波變換由于其良好的時頻特性，已廣泛地應用于旋轉(zhuǎn)機械。往復機械、齒輪、軸承等的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷中。采用不同的小波基函數(shù)，并與分形、模糊評判、神經(jīng)網(wǎng)絡以及時間序列分析等方法相結(jié)合，能夠解決大量的工程實際問題。工程中設備運行狀態(tài)千變?nèi)f化，存在著大量的非平穩(wěn)信號。機械設備在運行過程中經(jīng)常發(fā)生的故障，如剝落、摩擦、松動、爬行、沖擊、裂紋及斷裂等，當故障發(fā)生或發(fā)展時將導致動態(tài)信號非平穩(wěn)性的出現(xiàn)。因此非平穩(wěn)性可表征某些故障的存在。工礦企業(yè)中有許多變工況機電設備。它們在運行過程中的轉(zhuǎn)速、功率、負載等往往是變化的，它們的運行狀態(tài)具有非平穩(wěn)性。還有一些設備，如發(fā)電機、離心壓縮機、風機等，它們在啟、停機時轉(zhuǎn)速、功率等工況是非平穩(wěn)的。即使穩(wěn)態(tài)運行的旋轉(zhuǎn)機械，當出現(xiàn)摩擦、沖擊等故障時，其轉(zhuǎn)子的阻尼、剛度、彈性力等發(fā)生變化，呈現(xiàn)出非線性，振動信號變得非平穩(wěn)。因此從工程中獲得的動態(tài)信號，它們的平穩(wěn)性是相對的、局部的，而非平穩(wěn)性是絕對的。 [12]機電設備的診斷過程基本上可分為三個步驟：第一步是診斷信息提??；第二步是故障特征提?。坏谌绞菭顟B(tài)識別和故障診斷。診斷過程的關鍵是從動態(tài)信號中提取故障特征。信號處理是特征提取最常用的方法。由于機械設備監(jiān)測信號的非平穩(wěn)性，因此關鍵問題之一是對監(jiān)測診斷中得到的機械動態(tài)信號的非平穩(wěn)性進行有效的分析。由于小波分析兼具時域和頻域分析能力，并且具有可變的時頻分辨率，因此能夠很好地對非平穩(wěn)性信號進行分析。 故障診斷技術尚存在的問題和不足狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷技術雖然有其不可替代的優(yōu)勢，但在目前情況下，尚存在很多不足和問題需要解決。已經(jīng)安裝投運了狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的單位，也決不能高枕無憂，應有安全防患意識。由于發(fā)電機、變壓器有復雜的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，運行參數(shù)間并非全部有嚴格的邏輯和定量關系，其故障現(xiàn)象、故障原理之間具有很大的不確定性，一個故障可表現(xiàn)出多種征兆，監(jiān)測到的幾個故障起因同時反映一個故障征兆，故障與征兆之間關系模糊復雜，因此完全通過建立精確的數(shù)學模型來診斷是十分困難的。到目前，狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術尚存在以下不足和問題：（1）受技術條件限制，目前發(fā)展較成熟的僅有局部放電定位儀和部分組分含量的在線色譜儀，而其他反映設備狀態(tài)的項目尚無成熟監(jiān)測。 因此，在故障診斷中，很多需采集的信息還必須依賴于離線檢測。（2）早期故障的監(jiān)測信號極弱，設備運行現(xiàn)場均有較強的磁場和電場干擾，信噪比很低，給狀態(tài)監(jiān)測帶來困難（3）現(xiàn)有的一些監(jiān)測系統(tǒng)，只能反映設備故障的發(fā)展趨勢，很難提供設備故障的類型及故障的危急程度。滲透膜存在滲透率衰減，軟件不能適應個案的分析和判定，軟、硬件在不同程度上存在缺陷和不穩(wěn)定性，易引起誤報、錯報故障。（4）現(xiàn)行規(guī)程中沒有狀態(tài)監(jiān)測的技術要求和指標，使故障診斷時缺乏科學的判據(jù)。（5）現(xiàn)有的監(jiān)測、診斷系統(tǒng)尚不能完全實現(xiàn)連續(xù)不斷的實時監(jiān)測，所以對突發(fā)性故障不能準確、及時預報。綜上所述，發(fā)電機、變壓器類電氣設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術，可以迅速、連續(xù)地反映設備的運行狀態(tài)，預示運行設備存在的潛伏性故障，提出處理措施，不同程度地延長設備的服役期，減免不必要的維修干擾，大大降低運行成本，易實行自動化和科學化設備管理，是保障電力設備安全經(jīng)濟運行的有力措施，應大力推廣。 [11]然而，該技術畢竟為新興的多學科高新技術，其發(fā)展和實施還存在許多困難，距離替代預防性定期檢修還有較長歷程。所以，既要積極開發(fā)、推廣這一技術，也要客觀對待，避免盲從，在使用過程中，要不斷總結(jié)經(jīng)驗，完善系統(tǒng)，使該技術為電力生產(chǎn)安全服務。 本章總結(jié)本章主要介紹了目前常用的故障診斷方法及其尚存在的問題和不足。通過參閱有關資料，我對對我國目前的故障診斷技術有了一個大體的認識。3 小波分析法原理概述 小波Har在小波分析中，尺度函數(shù)和小波函數(shù)起著非常重要的作用，實際上信號的分析處理都是通過這兩個函數(shù)生成的函數(shù)族對信號實現(xiàn)分解和重構(gòu)的。尺度函數(shù)和小波函數(shù)之間具有非常緊密的關系，有時人們也稱尺度函數(shù)為父小波，稱小波函數(shù)為母小波。小波是從一定的現(xiàn)代數(shù)學分析和信號處理等實際應用中發(fā)展而來的，具有較高的理論要求和工程背景。 小波簡介Har函數(shù) ，顯然，對于正數(shù)（負數(shù)） ， 的圖???x????1,0?x其 他 k??x??形為 向右（左）平移單位 后的結(jié)果。假設 :為所有線性組合k0V,???zkaRk所構(gòu)成的空間，其元素可以通過圖31來表示：圖31 空間 0V基于 函數(shù)可以對信號的高、低頻部分進行分析。由函數(shù)Har （31）??????.,2,12,12., ??nnnx??生成的函數(shù)集合構(gòu)成的空間 描述的是在時間區(qū)間長度為 內(nèi)取常數(shù)nVn21的信號。顯然n越大，表示信號變化越劇烈，而n 越小，表示信號變化越緩慢?？臻g序列 具有如下性質(zhì)：0V（1） 單調(diào)性：空間序列 具有遞增性質(zhì)：nV由于 ，因此包含.,.1210?????012,Vx??關系嚴格成立；（2） 伸縮性：對于函數(shù) ，當且僅當 時， ；??xf 0fn???0f（3） 逼近性： ；RLVzjzj 2},0{?????（4） 平移不變性： ；????zkxfxf ???,00（5） 正交基性質(zhì)：函數(shù) 構(gòu)成空間 的標準正交基。}。2{n?0V在信號去噪等典型應用實踐中，噪音常常表現(xiàn)為信號的高頻部分，因此去噪相當于將信號中的高、低頻成分分離出來。高頻分量表現(xiàn)為變換比較快的部分，這可以通過取 較大值時的函數(shù)集合 來n??}。2{zkxn???刻畫。注意到 是至少寬度為 的區(qū)間上取常數(shù)的簡單函數(shù)組成的空0V21間序列，在 中的信號高頻部分（對應于噪聲）最大可能為當且僅當在時間長度為 內(nèi)取常數(shù)值的信號部分（對應空間 ）和至少寬度為n21 nW的區(qū)間內(nèi)為常數(shù)值的部分（對應空間 ）。?n 1?nV 基于 小波的信號分解與重構(gòu)算法Har基于 小波的信號分解與重構(gòu)算法的基本步驟如下：第一步（采樣），如果待分解的是模擬信號 ，選擇 （大于??tfnN2?Nyquist速率），得到采樣信號 ，其中 的取值保證 位于???????nnkfa2kk信號 發(fā)生的時間范圍之內(nèi)，并在每一個不小于 的時間段內(nèi)都能取??tf N1到采樣信號 ，于是可以用信號???????nnkfa2 （3???kxaxfnzk???2?2）對信號 進行高精度的近似。??tf第二步（分解），設信號 逐級分解為??xfn其中????xfWWxf lln 1121.???? ???kaxfkbzkllzkll ???? ?1 2,??= （3)(.)()( 021 fxxnn??3）系數(shù) 和 按照上標從大到小的順序從 開始直到 結(jié)束，滿足1lka?lbnl?0?l （34）, （3211lkllka??211lkllka??5）第三步（信號的處理），將分解后的信號表示成下面的形式： （3????????kxakxbxfWxf zknlzkllnll ?????????????????? ??010010 26）信號處理的過程就是根據(jù)實際問題的需要對系數(shù) 作適當?shù)男拚?，例如??lkb如果信號處理用于去噪目的，則可以將某個認為不可能的存在頻率范圍對應的系數(shù) 設置為0；如果信號處理用于壓縮目的，則可以根據(jù)壓縮1?lkb比的大小以及小波系數(shù)的取值范圍設定適當?shù)拈撝?，當小波系?shù)絕對值小于該閾值時，則令其為0。設修正后的小波系數(shù)為 。lkb~第四步（信號的重構(gòu)），設重構(gòu)后的信號值滿足 （3???kxaxfnzkn????2~?7）則上述的信號值可通過下面的遞推過程得到 （3,~11???lll ,28）其中， 是根據(jù)第二、三步得到的修正系數(shù)。,.0,?ll 一維連續(xù)小波變換設 ，其傅麗葉變換為 ，當 滿足容許條件（完??)(2RLt??????^^全重構(gòu)條件或恒等分辨條件） （39）??????dCR2^時，稱 為一個基本小波或母小波。將母函數(shù) 伸縮和平移后得??t???t? ， （310）??????????abttba1, 0。,??aR稱其為一個小波序列。其中 為伸縮因子 為平移因子。對于任意的函數(shù) 的連續(xù)小波變換為RLtf2? （311）??????dtabtfabfaWRf ????????????21,其逆變換為 （312）????btaCtff ????????????,12由基波小數(shù) 生成的小波序列 在小波變換中對被分析信號起著觀t tb,測窗的作用，因此 還應滿足一般函數(shù)的約束條件 ，??t ???????dt?故 是一個連續(xù)函數(shù)。這意味著為了滿足完全重構(gòu)條件， 在原點必??t^? ^須等于0。即 ??0^?????dtt?為了使信號重構(gòu)的實現(xiàn)在數(shù)值上是穩(wěn)定的，除了滿足完全重構(gòu)條件外，還要求小波 的傅麗葉變換滿足下面的穩(wěn)定條件：t，式中 （313）??BAj??????2^????BA0從穩(wěn)定性條件可以引出一個重要的概念：對偶小波。若小波 滿足穩(wěn)??t?定性條件，則定義一個對偶小波 ，其傅麗葉變換為 為??t?~??~ （314）??????jj2??~?從上式可以看出，穩(wěn)定條件實際上是對分母的約束條件，它的作用是保護對偶小波的傅