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运用小波包分析高粘度齿轮泵的故障原因

发布日期:2018-02-05 点击:

小波包的合理运用能够帮助技术人员加准确、快速的对高粘度齿轮泵的故障原因进行分析,这一点正得到越来越多人的关注,对于运用小波包分析高粘度齿轮泵的故障原因这一点,目前的研究显然是不健全的,很多研究人员仍旧处在不断地探索和对方法的普及阶段,以下是具体的检验流程:

1、小波包的选取

应用小波包分析法进行液压泵状态监测和故障诊断的前提是在观测信号所包含的状态信号中,存在能反映液压泵健康状态,并与液压泵的结构参数相对应的特征频率。而在诊断时的关键是利用小波包的时频局部化能力提取对故障敏感度强、故障特征一致性好、可靠的特征频率。基于残差值判据及小波包的分解特征,本文利用树形搜索法,通过计算观测信号在各分解层的残差,选择对故障敏感且观测一致性好的小波包作为液压泵状态监测和故障诊断的特征小波包。在状态监测时,特征小波包所反映的故障泵的残差应与正常高粘度泵的残差有显著的区别。在故障诊断与定位时,一种故障可能在不同的特征小波包的残差中都有所反映,而不同的故障应有不同的敏感特征小波。此时可以通过一个小波包或几个小波包的组合来判别故障的类型及产生故障的原因。

2、状态监测信号序列的形式

高粘度齿轮泵在线状态监测与故障诊断系统中,一般对于状态信号的采集是连续进行的,所得到的状态信号的离散序列理论上   长。相对应地,为实现在线故障诊断,缩短诊断时间,希望所观测的信号序列的长度有限。同时,注意到小波包是将有限长信号序列分解为多个对应在不同频段的小波包,从而监测在特定频段内的频率特征以刻画设备的健康状态。为了在分解后的频段信号中提取可靠的状态信息,每个频段内的小波信号应有足够的长度。

对于特定的故障诊断应用,应依据设备系统的所有特征频率的频率范围确定状态信息的采样周期和小波包分解的层次数。合适的分解层次应能有效地消除低频和高频噪声的影响,以增强小波包分析的特征信息敏感度。小波包分解将信号序列分解为2个频段信号,各频段的宽度为采样频率除以2(m为分解层数)。因此,信号序列的长度应能使深层小波系数的长度为20-100。

3、滑动双窗口

对设备状态信号进行小波包分解以监测设备的运行状态时,所采集的有限长信息序列   能完整无畸变地反映设备的所有特征信息。然而在实际操作中,一些操作程序上的误差会不可避免地混入所观察的有限长信号中。一种常见的误差就是小波分析时的“边界失真效应”。由于在有限长信号序列的开始和终点处,信号存在突变,在小波变换时将产生信号畸变,这种现象称为边界效应。为克服小波分析边界效应的影响,一些方法如边界填零法、序列对称扩展法等被用于消除信号的边界畸变。然而,这些方法由于引入了人为数据,仍然存在信号的畸变问题。高粘度齿轮泵针对故障诊断信号处理的特点,本文提出了一种滑动双窗口的处理方法,以消除信号的边界畸变。

滑动双窗口利用一个较大的窗口(采样窗口)包含所有的数据序列,而用一个较小的窗口(观测测窗口)分析状态监测信号。在实际信号分析中,采样窗口所覆盖的信号序列长度应使其深层分解小波系数的长度为20-100。而观测窗口则依据边界畸变数据的多少确定。在采样窗口内,对信号序列进行小波包分解,基于所有数据提取不同频段的小波系数。由于状态信号的连续性,所获得的刻画特征信号的小波系数在观测窗口的边界处是完整非奇异的,因此,通过缩小分析窗口可消除人为定义的采样窗口的边界效应。一般地,可将所获得的小波系数序列在采样窗口的起始段和结束段各去除5-10个小波系数来定义观测窗口的大小。值得注意的是,这对双窗口的大小是随小波变换的尺度适应性变化的。

4、残差计算与比较

在线状态监测和故障诊断的关键在于区分正常信号和故障状态时的敏感性和鲁棒性。本文针对液压泵的状态监测和故障诊断,提出一种基于小波包分解的残差判别法。这种残差定义为观测信号与参考信号(正常信号)的小波系数的能量差与参考信号小波系数的能量之比。在对液压泵的状态监测时,需要一些已知的参考信号(通常选为健康状态信号)作为参照对象,通过与参考信号的残差计算和预定义的值大小,可以判别液压泵的运行健康状态。


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