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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(kù)映射的方式，推理狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)的開(kāi)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)統(tǒng)一化處理，將多種參數(shù)融合起來(lái)，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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(wú)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(guò)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(guò)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(yǔ)

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(wèn)題。由此可見(jiàn)，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。