張徐

（南京高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校，江蘇 南京 210000）

機電設(shè)備一直是制造業(yè)中十分重要的設(shè)備，機電設(shè)備的大面積應(yīng)用在提高生產(chǎn)效率的同時，也會出現(xiàn)故障發(fā)生率攀升的問題[1]。相關(guān)調(diào)查結(jié)果顯示，故障定位能夠有效減少機電設(shè)備大型、連鎖故障的發(fā)生幾率[2]，因此該問題受到機械設(shè)備研究領(lǐng)域的重視[3]。在機電設(shè)備的故障定位中，復(fù)合故障的定位是其難點，故需對機電設(shè)備復(fù)合故障定位問題進行研究。

機電設(shè)備復(fù)合故障定位技術(shù)綜合了數(shù)字信號處理、傳感器、計算機等多種先進技術(shù)，該問題的研究很早就受到各國學(xué)者的關(guān)注。實施機電設(shè)備復(fù)合故障定位能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)合故障的迅速檢修，大幅降低復(fù)合故障帶來的經(jīng)濟損失。在機電設(shè)備復(fù)合故障定位問題的研究中，有些學(xué)者通過監(jiān)測主軸振動信號，獲取主軸故障振動信號的對應(yīng)頻域特征，實現(xiàn)機電設(shè)備復(fù)合故障的定位[5]。但該方法得到的故障特征不全面，影響故障定位的精度。

綜合現(xiàn)有各種研究成果，在研究中應(yīng)用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機電設(shè)備復(fù)合故障定位方法。

1 機電設(shè)備復(fù)合故障定位方法設(shè)計

1.1 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合故障數(shù)據(jù)采集

為實現(xiàn)機電設(shè)備復(fù)合故障定位的有效性，首先對機電設(shè)備的故障數(shù)據(jù)進行采集。本文設(shè)計一種無線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)完成機電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)采集。設(shè)計無線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)由協(xié)調(diào)器節(jié)點、路由節(jié)點、電流傳感器節(jié)點、節(jié)點狀態(tài)監(jiān)測器構(gòu)成的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、供電單元以及監(jiān)控中心構(gòu)成[6]。

在設(shè)計的無線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)中，協(xié)調(diào)器節(jié)點主要負責(zé)接收機電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)；電流傳感器節(jié)點主要負責(zé)采集機電設(shè)備復(fù)合故障的電流數(shù)據(jù)；路由節(jié)點負責(zé)向電流傳感器節(jié)點提供位置信息，在傳遞數(shù)據(jù)信息的過程中主要起到路由器的作用；節(jié)點狀態(tài)監(jiān)測器主要負責(zé)對各種節(jié)點的狀態(tài)進行實時監(jiān)測；供電單元主要負責(zé)實現(xiàn)節(jié)點的供電；監(jiān)控中心負責(zé)對節(jié)點工作狀態(tài)進行監(jiān)控[7]。

在該無線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)的運行中，首先利用協(xié)調(diào)器節(jié)點對Zigbee網(wǎng)絡(luò)進行組裝。完成網(wǎng)絡(luò)的組建后，利用協(xié)調(diào)器節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行設(shè)置，并實施網(wǎng)絡(luò)的初始化處理。然后對周圍是否存在申請加入網(wǎng)絡(luò)的電流傳感器節(jié)點進行周期性判斷，當有新的電流傳感器節(jié)點通過協(xié)調(diào)器節(jié)點的驗證并加入該網(wǎng)絡(luò)后，由協(xié)調(diào)器節(jié)點分配該節(jié)點的地址[8]。如果協(xié)調(diào)器節(jié)點收到機電設(shè)備復(fù)合故障電流數(shù)據(jù)采集指令，會對該指令進行廣播，通過電流傳感器節(jié)點對電流數(shù)據(jù)進行采集，再經(jīng)路由節(jié)點將消息發(fā)送至協(xié)調(diào)器節(jié)點處。

在該網(wǎng)絡(luò)中，主要將電流傳感器節(jié)點安置在機電設(shè)備復(fù)合故障頻發(fā)的區(qū)域，將電流傳感器的實際采樣頻率設(shè)置為500 Hz，每隔2ms實施一次電流數(shù)據(jù)采樣[9]。此時傳感器的工頻電流波形以20 ms為一個周期，也就是說每個節(jié)點在一個工頻電流波形中可以采集周圍10個點的復(fù)合故障電流數(shù)據(jù)，擬合這十個復(fù)合故障電流數(shù)據(jù)后即可獲得故障電流波形。

利用信號調(diào)理電路對獲取的三相電流波形進行分析處理后，通過疊加獲取機電設(shè)備復(fù)合故障的零序電流有效值與零序電流波形[10]。

通過搭建該無線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，能夠獲取機電設(shè)備各個位置的復(fù)合故障零序電流。電流傳感器節(jié)點的設(shè)計具體如圖1所示：

圖1 電流傳感器節(jié)點設(shè)計

電流傳感器的參數(shù)設(shè)計主要是對羅氏線圈參數(shù)[11]進行設(shè)計，選用的羅氏線圈骨架為無磁芯骨架，設(shè)計參數(shù)具體如表1所示：

表1 羅氏線圈設(shè)計參數(shù)

協(xié)調(diào)器節(jié)點的結(jié)構(gòu)設(shè)計具體包括串口、電平轉(zhuǎn)換MAX3232、JTAG接口、8051MCU、無線收發(fā)模塊、存儲器、CC2530芯片、USB、AMA1117-3.3TPS63030電壓轉(zhuǎn)換芯片[12]。而路由節(jié)點的結(jié)構(gòu)設(shè)計具體包括骨架、積分電阻、繞線、數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)器。

將節(jié)點狀態(tài)監(jiān)測器與節(jié)點集成在一起，采用直接測量方式對節(jié)點狀態(tài)進行在線監(jiān)測，具體功能包括電流監(jiān)測、電壓監(jiān)測、處理器狀態(tài)監(jiān)測、AD誤差監(jiān)測等[13]。節(jié)點狀態(tài)監(jiān)測器的結(jié)構(gòu)設(shè)計包括電源選擇電路、多路模擬開關(guān)、外部檢流電阻以及MSP402FG4783芯片。

供電單元采用取能線圈和備用電源相結(jié)合的供電方案，以保障節(jié)點能夠正常運行。監(jiān)控中心選用7816N-K2NVR網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控主機作為節(jié)點監(jiān)控PC。

1.2 機電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)預(yù)處理

在上述采集的機電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，需要對采集的復(fù)合故障數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，主要通過相模變換、小波能量熵方法實現(xiàn)。相模變換能夠使電壓解耦或相電流成為互相獨立的模態(tài)分量[14]。相模變換采用Clark變換，具體公式如下：

式（1）中，Iδ、I1、Iγ指的是耦合網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的三相信號；Iσ、Iζ、Iτ指的是三相獨立元件，分別為線模式分量、線模式分量、零模式分量。

經(jīng)過上述相模變換后，為實現(xiàn)故障數(shù)據(jù)的預(yù)處理，采用小波能量熵對不同尺度的信號能量進行估計，具體處理過程如圖2所示：

圖2 小波能量熵具體處理過程

在小波能量熵預(yù)處理過程中，平均小波能量熵Ej的計算公式具體如下：

式（2）中 x（n）指離散信號；Ejk指離散信號在低頻分量與高頻分量上的相關(guān)系數(shù)[15]。

相對小波能量的計算公式具體如下：

式（3）中，Em指第m個窗口下全部層的平均能量。

該窗口與其他窗口的小波能量熵計算公式具體如下：

式（4）中j指尺度序號。

1.3 機電設(shè)備復(fù)合故障定位實現(xiàn)

在上述機電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上，根據(jù)虛警概率和傳感器檢測概率設(shè)計一種機電設(shè)備復(fù)合故障定位算法。根據(jù)傳感器對復(fù)合故障現(xiàn)象的虛警概率和檢測概率設(shè)計復(fù)合故障觀測空間的模糊函數(shù)，描述復(fù)合故障特征向量與實際復(fù)合故障觀測向量間的相似度，將復(fù)合故障定位問題轉(zhuǎn)化為故障觀測空間中實際觀測向量的歸類問題。設(shè)計的機電設(shè)備復(fù)合故障定位算法步驟具體如下：

（1）構(gòu)建報警概率矩陣P，具體公式如下：

式（5）中，Pm，n指第m行n列的報警概率。

金樽獎的第一個十年是一個重要的節(jié)點，我們很榮幸地將新西蘭作為本屆的金樽獎主賓國。主賓國的意義不僅在于帶領(lǐng)消費者了解相關(guān)國家的葡萄酒，更是對這一國家的葡萄酒產(chǎn)業(yè)、市場狀況作出的深度調(diào)研。

由于報警概率矩陣P僅針對單個故障，對式（5）中的矩陣進行擴展，使其成為V矩陣，將矩陣P直接擴展為（2L－1）×n矩陣。

擴展矩陣的行向量集合具體如下式：

式（6）中，vi指第i個V矩陣行向量。

將式（6）視為n維觀測空間中存在的2L－1個復(fù)合故障特征向量。

（2）對于故障觀測向量x，根據(jù)下式對x和V矩陣各行的相似度進行逐個計算，具體如下式：

式（7）中，μ（x）指x和V矩陣各行的相似度；co（sδ）是指向量x與向量V之間的夾角，具體計算公式如下：

（3）對k個最大相似度所對應(yīng)的故障狀態(tài)進行提取，作為備選復(fù)合故障。并以k個故障狀態(tài)的對應(yīng)節(jié)點位置為依據(jù)實現(xiàn)復(fù)合故障定位[16]。

2 仿真分析

2.1 仿真參數(shù)設(shè)計

通過仿真平臺測試設(shè)計的基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機電設(shè)備復(fù)合故障定位方法的性能，并分析測試結(jié)果。在仿真測試中，共布設(shè)100個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，具體仿真實驗參數(shù)如表2所示。

表2 仿真參數(shù)

節(jié)點分布圖具體如圖3所示。

圖3 節(jié)點分布圖

實驗中的機電設(shè)備故障特征實驗仿真數(shù)據(jù)具體如表3所示。

表3 實驗中的機電設(shè)備故障特征實驗仿真數(shù)據(jù)

2.2 仿真結(jié)果分析

2.2.1 定位誤差測試

首先測試設(shè)計方法的定位誤差，分別獲取設(shè)計方法在仿真次數(shù)為100次、300次、500次、700次時的機電設(shè)備復(fù)合故障平均定位誤差測試數(shù)據(jù)，具體如圖4所示：

圖4 機電設(shè)備復(fù)合故障平均定位誤差測試數(shù)據(jù)

根據(jù)圖4的復(fù)合故障平均定位誤差測試數(shù)據(jù)，在仿真次數(shù)逐漸上升時，設(shè)計方法的機電設(shè)備復(fù)合故障平均定位誤差逐漸變低，在工作電流傳感器節(jié)點數(shù)量逐漸上升時，復(fù)合故障平均定位誤差也逐漸變低。總體來說，設(shè)計方法的復(fù)合故障平均定位誤差較低，說明設(shè)計方法有著良好的復(fù)合故障定位性能。

2.2.2 定位覆蓋面積測試

對設(shè)計方法的定位覆蓋面積進行測試，同樣在仿真次數(shù)為100次、300次、500次、700次時對設(shè)計方法的機電設(shè)備復(fù)合故障平均定位覆蓋面積進行測試，測試結(jié)果具體如圖5所示。

圖5 復(fù)合故障平均定位覆蓋面積測試結(jié)果

圖5機電設(shè)備復(fù)合故障平均定位覆蓋面積測試結(jié)果表明，隨著工作電流傳感器節(jié)點數(shù)量逐漸上升，設(shè)計方法的定位覆蓋面積有大幅提升；隨著仿真次數(shù)的增加，設(shè)計方法的定位覆蓋面積未呈現(xiàn)規(guī)律性區(qū)別。整體來說，設(shè)計方法的復(fù)合故障平均定位覆蓋面積較高。同時在實際應(yīng)用中，可以適當增加無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點布設(shè)數(shù)量，有助于提高實際復(fù)合故障定位覆蓋面積。

2.2.3 定位耗時測試

對設(shè)計的機電設(shè)備復(fù)合故障定位算法，在算法迭代次數(shù)不斷增長的情況下，分別對其定位耗時進行測試，并記錄測試結(jié)果。具體測試結(jié)果如圖6所示。

圖6 定位耗時測試結(jié)果

圖6定位耗時測試結(jié)果表明，設(shè)計方法的定位耗時最高為7.94min，最低為3.19min，整體復(fù)合故障定位耗時較短，同時在算法迭代次數(shù)不斷增長的情況下定位耗時有大幅度降低，說明在實際定位時需要進行多次算法迭代。

3 結(jié)論

目前，機電設(shè)備復(fù)合故障定位問題在制造業(yè)中是一個急需解決的問題，因此，本文對該問題進行了深入研究，提出一種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機電設(shè)備復(fù)合故障定位方法。在研究中實現(xiàn)了較小的定位誤差、較高的定位覆蓋面積以及較低的定位耗時，取得了一定研究成果。