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    基于振動(dòng)信號(hào)分析的紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷

    2020-12-18 06:12:10
    紡織報(bào)告 2020年9期
    關(guān)鍵詞:機(jī)械故障紡織機(jī)械置信度

    徐 峰

    (浙江恒逸石化有限公司,浙江 杭州 311000)

    在紡織機(jī)械使用過程中,必然會(huì)由于摩擦導(dǎo)致紡織機(jī)械磨損。磨損程度過高,容易導(dǎo)致紡織機(jī)械失效。本研究將振動(dòng)信號(hào)分析技術(shù)引入紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷,致力于通過振動(dòng)信號(hào)分析降低紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)誤報(bào)警率,提高故障診斷置信度。

    1 基于振動(dòng)信號(hào)分析的紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷方法

    1.1 跟蹤紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)

    在紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)過程中,首先要處理紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)的發(fā)射點(diǎn)與傳輸路徑,其次基于振動(dòng)信號(hào)分析,假定振動(dòng)信號(hào)可表示紡織機(jī)械的實(shí)時(shí)狀態(tài),設(shè)磨損狀態(tài)離散型振動(dòng)信號(hào)的表達(dá)式為y,則其計(jì)算如公式(1)所示。

    在公式(1)中:D1指的是紡織機(jī)械材料彈性系數(shù);n指的是紡織機(jī)械狀態(tài)信號(hào)跟蹤節(jié)點(diǎn)區(qū)域系數(shù);D2指的是紡織機(jī)械工作硬化系數(shù);A1指的是紡織機(jī)械狀態(tài)信號(hào)的發(fā)射點(diǎn);m指的是信號(hào)濾波轉(zhuǎn)換次數(shù);j指的是狀態(tài)信號(hào)的選擇傳輸路徑;Am指的是振動(dòng)信號(hào)濾波轉(zhuǎn)換次數(shù)序列分布平方和。上述計(jì)算公式(1),重構(gòu)紡織機(jī)械狀態(tài)信號(hào)在傳輸路徑的排列。假定經(jīng)過濾波轉(zhuǎn)換后,振動(dòng)信號(hào)的能量傳輸呈現(xiàn)逐步遞減趨勢(shì),則可將紡織機(jī)械狀態(tài)信號(hào)跟蹤狀態(tài)信號(hào)設(shè)為E,計(jì)算如公式(2)所示。

    式中:k指的是紡織機(jī)械狀態(tài)信號(hào)能量值。首先,根據(jù)公式(2),確定原始紡織機(jī)械狀態(tài)信號(hào)的時(shí)域變化趨向,并以此作為磨損狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)跟蹤的依據(jù),確定紡織機(jī)械狀態(tài)信號(hào)的傳輸路徑。其次,利用磨損狀態(tài)振動(dòng)信號(hào)的映射函數(shù)與信號(hào)庫映射的方式,推理狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)的開關(guān)量[1-3]。通常情況下,狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)在終端的映射取值在0~1.0,通過計(jì)算每個(gè)信號(hào)的映射值,獲得紡織機(jī)械狀態(tài)的監(jiān)測(cè)結(jié)果。

    1.2 構(gòu)建紡織機(jī)械故障診斷模型

    在得出紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上,本研究通過模擬電路,分析紡織機(jī)械的電路基本情況。設(shè)定紡織機(jī)械中的電流方向以及電流極值為關(guān)鍵紡織機(jī)械故障診斷信息,通過信息的輸入與輸出采集紡織機(jī)械運(yùn)行中故障信號(hào)的具體參數(shù)信息。本研究構(gòu)建的紡織機(jī)械故障診斷模型如圖1所示。

    圖1 紡織機(jī)械故障診斷模型

    如圖1所示,紡織機(jī)械故障信號(hào)具有多樣性的特點(diǎn),因此,必須通過統(tǒng)一化處理,將多種參數(shù)融合起來,綜合診斷紡織機(jī)械故障信息。以紡織機(jī)械正常運(yùn)行狀態(tài)下的參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)值,將運(yùn)用紡織機(jī)械故障診斷模型診斷出的故障參數(shù)與標(biāo)志值對(duì)比,提出非故障的紡織機(jī)械參數(shù)信息。

    1.3 添加振動(dòng)信號(hào)Gaussian白噪聲

    本研究基于振動(dòng)信號(hào)分析,采用添加振動(dòng)信號(hào)Gaussian白噪聲的方式,得到固有模態(tài)振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)函數(shù),通過此函數(shù)分析紡織機(jī)械故障診斷模型診斷出的故障參數(shù),提高紡織機(jī)械故障診斷的置信度。首先,按照振動(dòng)信號(hào)的頻率從低到高進(jìn)行輸入,得到固有模態(tài)振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)函數(shù)。其次,在原始紡織機(jī)械故障振動(dòng)信號(hào)中,添加Gaussian白噪聲xi(i=1,2,…,n),設(shè)固有模態(tài)振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)函數(shù)為IMF,計(jì)算過程如公式(3)所示。

    式中,m指的是添加振動(dòng)信號(hào)Gaussian白噪聲的信噪比;i指的是添加振動(dòng)信號(hào)Gaussian白噪聲的個(gè)數(shù),為實(shí)數(shù)。因此,每個(gè)獨(dú)立添加的振動(dòng)信號(hào)Gaussian白噪聲,都可以根據(jù)公式(3)得到一個(gè)獨(dú)立的固有模態(tài)紡織機(jī)械故障振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)函數(shù)。

    1.4 紡織機(jī)械狀態(tài)故障診斷

    針對(duì)固有模態(tài)紡織機(jī)械故障振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)函數(shù),診斷紡織機(jī)械狀態(tài)故障。首先,在輸入層輸入信號(hào)。其次,將故障模式電流流經(jīng)值與標(biāo)準(zhǔn)值對(duì)比,計(jì)算兩者之間的差值。最后,定位故障元件,測(cè)試故障元件的電流頻率,判斷其對(duì)紡織機(jī)械運(yùn)行的影響程度。設(shè)紡織機(jī)械故障元件電流頻率的影響系數(shù)為K,則其計(jì)算過程如公式(4)所示。

    式中,ω指的是電阻值;M指的是電壓信號(hào);E指的是串口的波特率;I指的是停止位長(zhǎng)度。為了精準(zhǔn)地診斷紡織機(jī)械故障,可以通過Keil設(shè)置實(shí)際使用的紡織機(jī)械晶振頻率,單位為MHz,這一參數(shù)對(duì)于故障診斷置信度的影響十分關(guān)鍵,能夠有效避免故障診斷置信度失真的現(xiàn)象產(chǎn)生。添加紡織機(jī)械故障診斷模型中的測(cè)試節(jié)點(diǎn),將多節(jié)點(diǎn)測(cè)試結(jié)果連線,分析影響負(fù)荷的曲線,得出的故障模式振動(dòng)信號(hào),按照一個(gè)故障模式可對(duì)應(yīng)一個(gè)紡織機(jī)械元部件的方式,實(shí)現(xiàn)紡織機(jī)械狀態(tài)故障診斷。

    2 實(shí)例分析

    2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

    構(gòu)建實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)對(duì)象選取某紡織機(jī)械,并設(shè)定某紡織機(jī)械具體參數(shù),包括:線路板板材為FR-1:阻燃覆銅箔酚醛紙層壓板,無線通信程序?yàn)镸odbus。分別使用傳統(tǒng)方法以及本研究所述方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),設(shè)置傳統(tǒng)方法為對(duì)照組。實(shí)驗(yàn)分為兩部分:(1)記錄紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)誤報(bào)警率,再記錄紡織機(jī)械故障診斷置信度。監(jiān)測(cè)誤報(bào)警率越低,證明狀態(tài)監(jiān)測(cè)精度越高;診斷置信度越高,證明故障診斷精度越高。在保證不受到外部環(huán)境干擾的條件下,使用本研究所述方法監(jiān)測(cè)、診斷紡織機(jī)械故障,定義該組為實(shí)驗(yàn)組。(2)使用傳統(tǒng)方法監(jiān)測(cè)、診斷紡織機(jī)械故障,記錄狀態(tài)監(jiān)測(cè)誤報(bào)警率以及故障診斷置信度,定義該組為對(duì)照組。設(shè)定實(shí)驗(yàn)次數(shù)為8次,對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

    2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    對(duì)比兩種方法下的狀態(tài)監(jiān)測(cè)誤報(bào)警率,對(duì)比結(jié)果如圖2所示。

    圖2 狀態(tài)監(jiān)測(cè)誤報(bào)警率對(duì)比

    通過圖2可得出如下結(jié)論:本研究設(shè)計(jì)方法的狀態(tài)監(jiān)測(cè)誤報(bào)警率明顯低于對(duì)照組,監(jiān)測(cè)精度更高。對(duì)比兩種方法下的故障診斷置信度,結(jié)果如圖3所示。

    圖3 故障診斷置信度對(duì)比

    通過圖3可得出結(jié)論:本研究設(shè)計(jì)方法下故障診斷置信度明顯高于對(duì)照組,故障診斷精度更高。該方法的各項(xiàng)功能均可以滿足紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷總體要求,可以廣泛應(yīng)用于紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。

    3 結(jié)語

    基于振動(dòng)信號(hào)分析的紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷,能夠解決傳統(tǒng)紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中存在的問題。由此可見,本研究設(shè)計(jì)的方法是具有現(xiàn)實(shí)意義的。在后期的發(fā)展中,應(yīng)加大該方法在紡織機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷中的應(yīng)用力度,為提高紡織機(jī)械的綜合性能提供參考。

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