基于小波理论的木工机床状态监控及故障诊断仿真
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摘要
本文旨在设计一种基于木工机床等复杂控制对象监控器。针对某种木工机床，应用小波理论及逆向建模方法，对信号的去噪及故障诊断进行计算机仿真，并提取有用的状态特征量，现场进行实验分析，从而在硬软件设计及系统实现上进行了深入浅出的研究。
在木工机床的故障检测与诊断领域中对于平稳随机信号的处理，采用傅立叶变换可以具有足够的精度，但傅立叶变换难以全面反映非平稳过程的时变特性信号。为解决这一问题，我们引进小波变换以其强有力的时频分析能力解决了这一难题。
我们首先使用MathWorks公司的MATLAB工具软件，利用其强大且方便的数据处理能力及小波工具箱进行了计算机仿真。从而在理论上证明了：1．小波理论对平稳信号及非平稳信号的消噪处理比传统的傅立叶分析更优越。2．应用小波理论能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征，构成信号的时频谱。在信号处理过程中，尤其是对非平稳信号的处理中的任意时刻附近的瞬变信号的分析，都具有很强的分辨能力。然后，我们在现场对砂光机进行实验，利用振动及红外线温度传感器现场实时采集信号，通过A/D采样卡送入计算机中，采用逆向建模的新方法来消除传感器零漂及A/D转换的非线性，再以数据文件形式保存，然后在MATLAB中调用数据文件，应用小波函数及工具箱对其进行处理分析，经过大量的实验及数据分析发现在不同的故障状态下，特征量有明显变化。从而对现场故障能做出准确判断。
This is paper aims at designing a kind of monitor controller for complicated control objects on woodworking machine tool. We apply wavelet theory and inverse modeling to some woodworking machine tool and put up computer simulation for wiping off yawp and fault diagnosis. Then we distill some useful character for analyzing on the spot, thereby the designing of software and hardware and the relevant system implement are also researched deeply.
Applying FTP transformation may acquire adequate precision for dealing with steady variable signal in fault diagnosis of woodworking machine tool field. But FTP transformation can't completely reflect time change characteristic of signal in unsteady process. For solving this problem we adopt wavelet transformation to resolve this problem because of its strong time-frequency analysis characteristic.
First we use MATLAB tool software from Math Works company to put up computer simulation because of its strong convenient data handling capability and wavelet toolbox. Thereby on theory prove: 1. Wavelet theory more excellent in wiping off yawp of steady signal and unsteady signal than conventional FTP theory. 2. We can unite time field with frequency to describe time-frequency characteristic of signal and compose time-frequency chart of signal. In disposal of signal process, especially in disposal of unsteady signal process its ability in analyzing the transient signal of neighboring any time is very strong. And then we put up experiments for grinding machinery on the spot. First we collect signals by shake and infrared temperature sensor, transfer them to computer by A/D instrument, dispel zero excursion of sensor and in-linearity of A/D transformation, save them in the form of data file. Then transfer them to MATLAB, analyze and dispose by wavelet function and toolbox. By lot of experiments and data analysis we find distinct change of the character in different fault states. Consequently distinguish accurately the different fault states on the spot. 7
在木工机床的故障检测与诊断领域中对于平稳随机信号的处理，采用傅立叶变换可以具有足够的精度，但傅立叶变换难以全面反映非平稳过程的时变特性信号。为解决这一问题，我们引进小波变换以其强有力的时频分析能力解决了这一难题。
我们首先使用MathWorks公司的MATLAB工具软件，利用其强大且方便的数据处理能力及小波工具箱进行了计算机仿真。从而在理论上证明了：1．小波理论对平稳信号及非平稳信号的消噪处理比传统的傅立叶分析更优越。2．应用小波理论能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征，构成信号的时频谱。在信号处理过程中，尤其是对非平稳信号的处理中的任意时刻附近的瞬变信号的分析，都具有很强的分辨能力。然后，我们在现场对砂光机进行实验，利用振动及红外线温度传感器现场实时采集信号，通过A/D采样卡送入计算机中，采用逆向建模的新方法来消除传感器零漂及A/D转换的非线性，再以数据文件形式保存，然后在MATLAB中调用数据文件，应用小波函数及工具箱对其进行处理分析，经过大量的实验及数据分析发现在不同的故障状态下，特征量有明显变化。从而对现场故障能做出准确判断。
This is paper aims at designing a kind of monitor controller for complicated control objects on woodworking machine tool. We apply wavelet theory and inverse modeling to some woodworking machine tool and put up computer simulation for wiping off yawp and fault diagnosis. Then we distill some useful character for analyzing on the spot, thereby the designing of software and hardware and the relevant system implement are also researched deeply.
Applying FTP transformation may acquire adequate precision for dealing with steady variable signal in fault diagnosis of woodworking machine tool field. But FTP transformation can't completely reflect time change characteristic of signal in unsteady process. For solving this problem we adopt wavelet transformation to resolve this problem because of its strong time-frequency analysis characteristic.
First we use MATLAB tool software from Math Works company to put up computer simulation because of its strong convenient data handling capability and wavelet toolbox. Thereby on theory prove: 1. Wavelet theory more excellent in wiping off yawp of steady signal and unsteady signal than conventional FTP theory. 2. We can unite time field with frequency to describe time-frequency characteristic of signal and compose time-frequency chart of signal. In disposal of signal process, especially in disposal of unsteady signal process its ability in analyzing the transient signal of neighboring any time is very strong. And then we put up experiments for grinding machinery on the spot. First we collect signals by shake and infrared temperature sensor, transfer them to computer by A/D instrument, dispel zero excursion of sensor and in-linearity of A/D transformation, save them in the form of data file. Then transfer them to MATLAB, analyze and dispose by wavelet function and toolbox. By lot of experiments and data analysis we find distinct change of the character in different fault states. Consequently distinguish accurately the different fault states on the spot. 7
引文
[1] 施任，刘文江。自动化仪表与过程控制。电子工业出版社，1991
[2] 郑辑光，施任，刘文江。FCS中的智能传感器设计及其数据融合技术。化工自动化及仪表，1998，25(1)：49～52
[3] 单回路数字调节器设计定型文件汇编。南京有线电场。西安交通大学。1992
[4] 邓东皋，彭立中．小波分析．数学进展，1991，20(3)：294～310
[5] 刘贵忠，邸双亮．小波分析及应用．西安：西安电子科技大学出版社，1993．1～6，159～164
[6] 秦前清，杨宗凯．实用小波分析．西安：西安电子科技大学出版社，1993．1～4，65～79
[7] 王建中．小波理论及其在物理和工程中的应用．数学进展，1992，21(3)：290～310
[8] 李世雄，刘家琦．小波理论和反演数学基础．北京：地质出版社，1994，99～118
[9] 崔锦泰著，小波分析导论．程正兴译．西安：西安交通大学出版社，1994：1～28
[10] 大卫 马尔．视觉计算理论．姚国正，刘磊，汪云九译，北京：科学出版社，1988．42～57
[11] 虞和济．故障诊断的理论基础．北京：冶金工业出版社，1989．9
[12] 廖伯瑜．机械故障诊断基础．北京：冶金工业出版社，1995．11
[13] 谷毅．振动测量传感器的发展现状．现代计量测试，1997(5)：6～9
[14] 宗孔德，胡广书．数字信号处理．北京：清华大学出版社，1988
[15] 赵松年，熊小芸．子波变换与子波分析．北京：电子工业出版社，1996．12
[16] 段吉安，张小栋．基于小波变换的轴心轨迹特征提取．振动、测试与诊断，1997．17(1)：29～32
[17] 陈志奎，徐铭陶，秦树人等．工程信号中小波采样与小波分析．重庆大学学报，1996．19(5)：1～9
[18] 徐金梧，徐科．小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用．机械工程学报，1997．33(4)：50～55
[19] 马建仓，吴启彬，薛建武等．基于小波变换的频谱细化分析方法．信号处理．1997．13(3)：274～279
[20] 雷继尧，何世德．机械故障诊断基础知识．西安：西安交通大学出版社，1989．5
[21] 孟昭波，杨丽华．地震资料的小波压缩。石油地球物理勘探，1995，30(2)：70～75
[22] 贾沛章．正交小波变换的向量空间算法．系统科学与数学，1995，15(1)：75～82
[23] 冉启文．小波分析方法及其应用．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1995．173～187
[24] 冉启文，纪延超．谐波检测中小波变换频域特性分析．电力系统自动化，1998，22(7)：40～43
[25] 冉启文，纪延超．基于小波变换的时变谐波检测．电力系统自动化，1998，22(8)：52～55
[26] 冉启文，沈一鹰，刘永坦．分数傅立叶变换与信号时-频分析．信号处理，2001(录用)
[27] 马晶，谭立英，冉启文．小波分析在光学信息处理中的应用．物理学报，1999，48(7)1223～1229
[28] 马晶，谭立英，冉启文．光学小波滤波理论初探．中国激光，1999，26(4)1～4
[29] 冉启文．小波变换与分数傅立叶变换的算法研究．哈尔滨工业大学博士学位论文，1999
[30] 楼顺天、李博菡．基于MATLAB的系统分析与设计(信号处理)．西安：西安电子科技大学出版社，1998．9
[31] 楼顾天、于卫．基于MATLAB的系统分析与设计(控制系统)．西安：西安电子科技大学出版社，1998．9
[32] 秦前清、杨宗凯．实用小波分析．西安：西安电子科技大学出版社，1998．1
[33] 张贤达、保铮著．非平稳信号分析与处理．北京：国防工业出版社，1998．9
[34] 宋建社．小波分析及其应用例选．北京：现代出版社，1998．5
[35] 刘贵忠、邸双亮．小波分析及其应用．西安：西安电子科技大学出版社，1997．3
[36] 程正兴．小波分析算法与应用．西安：西安交通大学出版社，1998．5
[37] 周舒梅．动态信号分析和仪器．北京：机械工业出版社，1990．10
[38] L.科恩著．时-频分析：理论与应用．白居宪译．西安：西安交通大学出版社，1998．3
[39] 杨福生著．小波变换的工程分析与应用．北京：科学出版社，1999．2
[40] Kenneth.R.Castleman著．数字图象处理．朱志刚等译．北京：电子工业出版社，1998．9
[41] 胡昌华，许化龙．控制系统故障诊断与容错控制的分析和设计，北京：国防工业出版社，1999．11
[42] 刘树田，徐建东，张岩，李淳飞．透镜组合实现分数傅立叶变换．光学学报，1995，10：1404～1408
[43] Y Meyer．小波与算子(第一卷)．尤众译．北京：世界图书出版公司，1992
[44] Y Meyer,R Coifmann．小波与算子(第二卷和第三卷)．王耀东译．北京：世界图书出版公司，1994
[45] S Mallat,S Zhong.Characterization of Signals from Multiscale Edges．第三次中法小波会议论文集，1992
[46] S Mallat, Zero-Crossings of a Wavelet Transform. IEEEIT. 1991,37(4):1019～1033
[47] Y Meyer. Un Contre-Example a la Conjecture de Marr et a Celle de S Mallat. Preprint 1991
[48] Y Meyer. Wavelets:Algorithms and Applications SIAM, Philadelphia, 1993:95～99
[49] Isermann, R.,etc. adaptive Control Systems. Prentice Hall,1992
[50] C K Chui. An Introduction to Wavelets. Academic Press, Inc.,1992:1～22
[51] A Grossmann, J Morlet. Decomposition of Hardy Function into Square Integrable Wavelets of Constant shape. SIAM J Math. Anal..1984,15:723～726
[52] A Grossmann, J Morlet, Cycle-Octave and Related Trans forms in Seismic Signals Analysis. Geoexploration, 1985,23:85～102
[53] O Stromberg. A Modified Haar System and Higher Order Spline Systems. Conference in Harmonic Analysis in Honor of AntoniZygmund. Edited by W Becker and al..Wadworth Math Series..1981, Ⅱ:475～493
[54] D Marr. Vision. W H Freeman Company. 1982:39～48
[55] J Morlet. Seismic Tomorrow:Interferometry and Quantum Mechanics, Persented at the 45th Annual International SEG meeting, Oct. 15,1972
[56] PWHills. Production benefits from a vibration-based condition monitoring programme. INSIGHT, Vol. 38 No. 8 August 1996,563～565
[57] S.J. Rothberg, N.A. HalliWell. Vibration Measurements on Rotating Machanery Using Laser Doppler Velocime-try. Trans. AMSEJ. of vibration and Acoustics. 1994.116(3):326～331
[58] D.E. Newland. Wavelet Analysis of vibration. Trans. ASMEJ. of Vibration and Acoustics, 1994.116(4):409～425
[2] 郑辑光，施任，刘文江。FCS中的智能传感器设计及其数据融合技术。化工自动化及仪表，1998，25(1)：49～52
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[50] C K Chui. An Introduction to Wavelets. Academic Press, Inc.,1992:1～22
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