（控制理论与控制工程专业论文）基于球磨机负荷优化控制的磨音检测.pdf

t h em i l ln o i s ed e t e c t i o nb a s e do no p t i m a l c o n t r o lo fm i l ll o a d b y j i a n gd e x u a n u n d e rt h es u p e r v i s i o no f a s s o c i a t ep r o f s h e nt a o at h e s i ss u b m i t t e dt ot h eu n i v e r s i t yo fj i n a n i np a r t i a lf u l f i l l m e n to ft h er e q u i r e m e n t s f o rt h ed e g r e eo fm a s t e ro fe n g i n e e r i n g u n i v e r s i t yo fj i n a n j i n a n ，s h a n d o n g ，p r c h i n a m a y ，2 0 1 1 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研 究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完 全意识到本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：j 嗡 日 期：2 盟l 笸乒 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解济南大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借鉴；本人授权济南大学可以将学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保 存论文和汇编本学位论文。 刮么开口保密( j ，解密后应遵守此规定) 论文作者虢套嗡翩躲避日期逊“ 济南人学硕卜学位论文 目录 摘要v a j j l s t r a c t v i i 第一章绪论1 1 1 球磨机的结构和工作原理l 1 1 1 球磨机的结构l 1 1 2 球磨机的工作原理及工况特性2 1 2 目前常见的几种磨机负荷检测的方法3 1 2 1 进出口压差法4 1 2 2 磨机功率( 电流) 法4 1 2 3 轴振频谱分析法4 1 2 4 基于神经网络的软测量方法4 1 2 5 基于数据融合的最佳负荷点判断方法5 1 2 6 其他检测方法5 1 3 磨音检测概述5 1 3 1 磨音负荷检测的原理一：6 1 3 2 磨音处理系统中的一些问题6 1 4 本文的主要工作7 1 4 1 课题的来源7 1 4 2 本文的主要内容7 1 5 本章小结7 第二章磨音信号处理的理论基础一9 2 1 傅里叶分析基础9 2 1 1 采样定理1 0 2 1 2 傅罩叶变换1o 2 1 3 离散傅里叶变换( d f t ) 1 0 2 1 4 快速傅里叶变换( f f t ) 一1 l 2 2 滤波器设计的基础知识1 3 2 2 1 无限冲击响应滤波器1 3 2 2 2 有限冲击响应滤波器1 4 l 基f 球羼机负荷优化控制的磨爵榆测 2 3 短时傅罩叶变换14 2 4 小波变换基础1 6 2 4 1 小波变换定义1 6 2 4 2 多分辨分析l7 2 5 本章小结1 8 第三章磨音信号处理算法研究及其仿真1 9 3 1 随机噪声的处理2 0 3 1 1 小波消噪的原理2 0 3 1 2 小波消噪的步骤2 l 3 1 3m a t l a b 小波工具箱的使用。2 2 3 2 低频信号处理2 4 3 4f d a t o o l 的使用2 9 3 5 球磨机相互之间的干扰问题3 1 3 6 本章小结3 1 第四章系统硬件部分设计3 3 4 1t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 芯片及其外设概述3 3 4 1 1t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 芯片简介3 3 4 1 2 直接存储器访问( d m a ) 概述3 4 4 1 3 多通道缓冲串口( m c b s p ) 概述3 6 4 1 41 2 c 总线简介3 7 4 2 磨音检测系统的硬件设计3 9 4 2 1j t a g 接口设计3 9 4 2 2 电源电路设计。4 1 4 2 2 复位电路设计。4 2 4 2 3 时钟电路设计。4 3 4 2 4 音频接口电路设计4 4 4 3 本章小结4 5 第五章系统软件部分设计4 7 5 1d s p 的集成开发环境c c s 简介4 7 5 2 磨音检测的程序设计4 9 济南大学硕卜学位论文 5 2 1 系统参数配置5 0 5 2 2 磨音信号采集与处理5 5 5 2 3 磨机工况识别程序5 9 5 3 本章小结6 0 第六章总结与展望6 1 参考文献6 3 致谢6 7 附勇之6 9 一、在校期间发表的学术论文6 9 二、在校期问参加的项目6 9 i i i i v 济南大学硕f 学位论文 皇皇mm mm im 。一m 。 摘要 水泥生产行业是一种高能耗、高污染的行业，而水泥粉磨系统又是水泥生产工序中耗能 最大的生产环节，因此有必要对水泥粉磨控制系统进行优化。粉磨系统具有多变量、非线性 和时变性等特性，并且系统模型容易受到外界干扰，水泥粉磨优化控制实施的难点在于及时 准确的检测出球磨机的负荷状态。 磨机内部无法安装测量装置，球磨机负荷通常采用其他参数进行间接检测。通过分析和 比较常见的几种磨机负荷检测方法的优缺点，选取了磨音作为判断磨机负荷的检测量。 球磨机在不同工况下的磨音频谱不同，因此磨音的频谱能够反映磨机的负荷状态，但是 现场采集到的磨音中包含有大量噪声信号，必须先进行适当的处理。磨音的噪声中包含有一 部分随机噪声，这些随机噪声的频谱和磨音的频谱有重叠部分，并且在分布上近似为白噪声。 小波分析具有都多分辨特性，能够有效地滤除随机噪声，因此采用小波阈值消噪方法先对磨 音信号进行降噪。除了随机噪声外，磨音频谱中还包含风机等其他设备产生的噪声，因而在 小波消噪之后又设计了一个通带为5 0 0 - - - 2 5 0 0 h z 的带通滤波器，进而将磨音频谱外的噪声信 号进一步滤去。 磨音频谱能够反映磨机的工况，但是直接通过输出的频谱来判断磨机负荷状态会存在一 些问题人工读取频谱很难判断磨机的负荷情况。本文将处理后的磨音分别和三种典型工 况信号进行了相似度比较分析，从而得到实时的磨机负荷状况。 磨音数据处理运算量大，如果放在上位机进行必然会增加上位机的开销，甚至可能会影 响到其他工作。现场d c s 控制系统中使用的控制器运算能力不强，也不能胜任磨音信号处理 的工作。d s p 芯片是一种专门用于数字信号处理的微处理器，利用d s p 芯片处理磨音信号能 够达到实时性和实用性的要求。 文中选用了t m s 3 2 0 v c 5 5 0 2 芯片作为核心处理器；利用t l v 3 2 0 a i c 2 3 b 专用音频处理 芯片设计音频接口电路，利用m c b s p 实现t l v 3 2 0 a i c 2 3 b 与d s p 芯片的数据通信，通过1 2 c 总线配置t l v 3 2 0 a i c 2 3 b 的工作参数；设计了仿真器接口电路、电源电路、复位电路和时钟 电路等电路；配置了d m a 、m c b s p 、1 2 c 和t l v 3 2 0 a i c 2 3 b 等模块；编写了定时中断程序； 编写了小波消噪程序和f i r 滤波器程序；编写了磨机工况判别程序。 本课题依托国家高新技术发展计划( 8 6 3 ) 子课题：软测量、单元级优化控制系统的设计开 发。以水泥粉磨系统为应用背景，利用文中设计的装置对采集的磨音信号进行了处理，通过 与现场的实际运行状态进行比较，能够实时的检测出磨机的负荷状态，达到了预期目标。文 中设计的磨音检测装置能够与控制系统直接连接，有良好的应用前景和实用价值。 v 关键词：球磨机；磨音检测；滤波；小波分析；d s p 济南人学硕 学伊论丈 a bs t r a c t t h ec e m e n tp r o d u c t i o ni n d u s t r yi sah i 曲e n e r g yc o n s u m p t i o na n dh i g hp o l l u t i o ni n d u s t r i e s ，a n dt h ec e m e n t p r o d u c t i o no fc e m e n tm i l l i n gs y s t e mi s t h el a r g e s te n e r g y - c o n s u m i n gp r o d u c t i o np r o c e d u r e s s oi ti sn e c e s s a r yt o o p t i m i z et h ec e m e n tm i l l i n gc o n t r o ls y s t e m b u tt h em i l l i n gs y s t e m i sm u l t i v a r i a b l e ，n o n l i n e a ra n dt i m e v a r y i n g ， a n dt h em o d e li sv u l n e r a b l et oo u t s i d ei n t e r f e r e n c e t h ed i f f i c u l t yo ft h ec e m e n tm i l l i n go p t i m a lc o n t r o ls y s t e mi s t i m e l ya n da c c u r a t e l yd e t e c t i n gt h eb a l lm i l ll o a dc o n d i t i o n b e c a u s et h es e n s o rc a n tb es e ti nt h ei n n e ro fm i l l i n gt u b e ，s o m ei n d i r e c tp a r a m e t e r sa r eu s e da st h e d e t e c t i n gp a r a m e t e r s a f t e rc o m p a r i n gw i t ht h em o s tc o m m o nd e t e c t i n gm e t h o d s ，t h em i l ln o i s ew a ss e l e c t e dt o d e t e c tt h em i l l l o a d t h em i l l i n gb a l lh a sd i f f e r e n ta u d i os p e c t r u m su n d e rd i f f e r e n tc o n d i t i o n s ，s ot h em i l ll o a dc o u l db ej u d g e d f r o mt h es p e c t r u m so ft h em i l ln o i s e b u tt h em i l ln o i s eg a t h e r e df r o mt h ef i e l dc o n t a i nal o to fi n t e r r u p tn o i s e ，i t s h o u l db ed o n es o m ea p p r o p r i a t et r e a t m e n tf i r s t l y t h em i l ln o i s ec o n t a i n sal o to ft h er a n d o mn o i s e ，t h eb a n do f t h er a n d o mn o i s ei so v e r l a p p e dw i t ht h em i l ln o i s e a n dt h ed i s t r i b u t i o nc a nb ea p p r o x i m a t e da sw h i t en o i s e s o t h ew a v e l e ta n a l y s i sm e t h o dc o u l db es e l e c t e dt od e n o i s et h em i l ln o i s e a p a r tf r o mt h e s er a n d o mn o i s e ，t h em i l l n o i s ea l s oc o n t a i nt h en o i s eo ff a n sa n do t h e re q u i p m e n t s s oa f t e rt h ew a v e l e td e n o i s i n g ，ab a n d - p a s sf i l t e r , w h o s e b a n dw a s5 0 0 - - 25 0 0h z ，w a sa l s od e s i g n e dt of i l t e r e dt h en o i s eo u t s i d eo ft h em i l ln o i s e ss p e c t r u m m i l ln o i s es p e c t r u mc a l lr e f l e c tt h ew o r k i n gc o n d i t i o n ，b u ti fs e l e c t e dt h es p e c t r u mt oj u d g et h ew o r k i n g c o n d i t i o n ，t h e r ew i l lb es o m ei n e v i t a b l yp r o b l e m s ：r e a d i n gt h es p e c m a nt a i l tr e f l e c tt h em i l ll o a de a s i l y s oa f t e r t r e a t m e n t ，t h em i l ln o i s ew a sb e i n gc o m p a r e dw i t ht h r e et y p i c a ls i g n a l sr e s p e c t i v e l y , a n das i m i l a r i t ya n a l y s i sw a s d o n e i nt h ee n d ，t h es i m i l a r i t yo ft h et h r e et y p i c a lc o n d i t i o n sw e r eu s e da so u t p u t s t h ec o m p u t a t i o no fm i l ln o i s ep r o c e s s i n gi sv e r yl a r g e s oi fu s i n gt h eh o s tc o m p u t e rt oc o m p l e t et h et a s k ， t h eb u r d e no ft h eh o s tw i l lb ei n c r e a s e d a tt h es a m et i m e ，t h ed c sc o n t r o l l e r sc o m p u t a t i o nc a p a c i t yi s n tv e r y s t r o n ga n di tc a n tc o m p l e t et h et a s kt i m e l y s oam i l ln o i s ed e t e c t i n gd e v i c ew a sd e s i g n e dw i t ht h ed s pc h i p t h et m s 3 2 0 v c 5 5 0 2c h i pw a su s e da st h ep r o c e s s o r , t l v 3 2 0 a i c 2 3 bw a su s e d 弱a u d i oi n t e r f a c e ；t h e s i m u l a t o ri n t e r f a c ec i r c u i t ，p o w e rc i r c u i t ，r e s e tc i r c u i t ，a n dc l o c k c i r c u i tw a sd e s i g n e d t h ed m a ，m c b s p , 1 2 c ， a n dt l v 3 2 0 a i c 2 3 bw e r ec o n f i g u r e d ；t h ep r o g r a mo ft i m e ri n t e r r u p tw a sc o m p i l e d t h ed e n o i s i n gp r o g r a ma n d f i rf i l t e rp r o g r a mw e r ec o m p i l e d ；t h ep r o g r a mt oi d e n t i f yt h el o a do f m i l lw a sc o m p i l e d t h et o p i cu s e dt h ec e m e n tm i l l i n gs y s t e ma sb a c k g r o u n d ，t h ed e v i c ed e s i g n e di nt h ea r t i c l ew a su s e dt ot r e a t t h em i l ln o i s ea n dt h e nc o m p a r e dt h er e s u l tw i t ht h ea c t u a lr u n n i n g t h eg o a lw a gc o m p l e t e du s i n go u rd e v i c e v i i 基于球磨机负荷优化控制的磨齐俭测 ，n l ed e v i c ed e s i g n e di nt h ea r t i c l eh a v eag o o dp r o s p e c ta n dp r a c t i c a lv a l u e a n dc a nb ed i r e c t l yc o n n e c t e dw i t h t h ec o n t r o ls y s t e m k e yw o r d s ：b a l lm i l l ；m i l ln o i s ed e t e c t i o n ；f i l t e r i n g ；w a v e l e ta n a l y s i s ；d s p v l i i 第一章绪论 粉磨系统是水泥生产过程的重要环节，其流程如图1 1 所示。而粉末系统最核心的组成 部分便是球磨机。球磨机具有运行可靠、适应性强、维护简单、检修费用低等优点，被广泛 应用于水泥工业、耐火材料、新型建筑材料、硅酸盐制品、化肥、黑色与有色金属选矿以及 玻璃陶瓷等生产制造行业，但同时球磨机也是一种高能耗、低效率的生产设备【l 5 】。以水泥生 产系统过程为例，物料的粉碎和粉末过程消耗的电量一般占总电耗的7 5 左右【6 】，因此从效 率、成本和安全等方面考虑都希望其工作在最佳负荷状态，即需要对球磨机的负荷进行优化 控制。所谓球磨机负荷优化控制是指利用各种控制策略，使球磨机运行在最佳负荷状态附近。 但是由于无法在筒体内安装传感器对物料进行直接有效的测量，事实上大部分时候球磨机都 是在保守状态下运行的，从而导致球磨机的电能利用率降低。因此在整个磨机负荷控制系统 中，及时准确的检测出磨机的工作状态对于提高球磨机工作效率、产品质量和降低生产成本 来说将是至关重要的。 1 1 球磨机的结构和工作原理 1 1 1 球磨机的结构 图1 1 粉磨系统示意图 如图1 2 所示，球磨机一般由以下几部分组成【7 - 9 1 1 、进料装置，供物料进入磨筒使用。 荩丁球磨机负荷优化拧制的磨音枪测 2 、筒体部分，筒体上开有入孔，供检修和更换简内衬板时使用。 3 、卸料装置，供球磨排出合格产品用。 4 、主轴承。 5 、传动装置。 】进料装置2 主轴承3 筒体4 磨门5 隔仓板6 衬板t 卸料装置8 传动装置 图1 2 球磨机的结构图 1 1 2 球磨机的工作原理及工况特性 球磨机的筒体内装有大量的研磨介质，这些研磨介质一般为钢制的圆球。根据研磨物料 的粒度具体情况，研磨介质被按照不同直径和一定比例装入到筒体内。物料由磨机进料端的 空心轴装入到筒体内，随着球磨机筒体的转动而转动。在惯性、离心力和摩擦力的共同作用 下，研磨介质被带到一定高度，由于其自身重力的作用而被抛落，从而实现了对物料的研磨 过程。 筒体在转动过程中，研磨介质也经常会出现滑落现象，滑落过程也可以起到对物料的研 磨作用。为了充分的利用研磨作用，当物料颗粒较大时，可以用隔仓板把球磨机的筒体分隔 成为二段，即分割成为两个仓。第一仓中的研磨介质使用的是直径较大的钢球，第二仓中的 研磨介质则采用直径很小的钢球。当物料进入到第一仓后，该仓中直径较大的钢球可以将进 入该仓的物料击碎，但是经该仓研磨后的物料的颗粒还是相对较大。被第一仓击碎后的物料 接着会进入第二仓，由于该仓中的钢球直径很小，因此可以实现对物料的细磨，磨细合格的 物料从出料端的空心轴排出。当然对于一些进料颗粒本来就很小的物料进行研磨时，如砂二 号矿渣，粗粉煤灰，球磨机简体就不需要使用隔板了，因此可以成为一个单仓筒磨，研磨介 质也采用直径很小的钢球。 2 济南大学硕f ：；皇位论文 球磨机是水泥生产环节中的耗能最大的设备，为了找出球磨机的工况与能耗之间的关系， 在充分理解粉磨工艺的基础上，我们有必要先讨论一下球磨机运行在各种工况下的特点。图 1 3 是水泥球磨机的工作特征曲线，从图中可以看出球磨机的工作特性曲线存在着三个不同的 区域，分别反映了三种不同的工况。当球磨机运行在区域i 时，随着球磨机负荷的增大，主 电机功率、提升机电流都将随之增加。工作在这个区域内，球磨机内部处于一种正常状态， 筒内风量合适，物料的研磨也比较充分，但在这种情况下研磨介质之间碰撞率较大，大量能 量也都浪费在了研磨介质之间的碰撞上了；当球磨机运行在区域i i 时，磨机的出力较大，物 料的研磨也比较充分，研磨介质之间碰撞的几率大大降低，消耗的能量也随之减小，整个球 磨机处于一种比较理想的工作状态，因此可以视该区域为最佳球磨机负荷区域。当球磨机工 作在区域时，球磨机研磨的效率下降，主要是因为磨筒内部的存料量增大，物料不能被及 时的研磨，导致磨筒内的存物料堆积，从而又导致通风量的降低，进而导致能耗增大【l m l 2 l 。 k g h 由于无法在球磨机的磨筒内安装传感器直接对料位进行测量，因此磨机负荷检测使用的 大都是间接测量方法，常用的检测参量有进出口压力差、磨机功率( 电流) 、轴承振动和磨机 噪声等。因此对应的磨机负荷检测方法也不止一种，常见的有以下几种： 3 基于球磨机负衙优化拧制的磨齐榆测 1 2 1 进出口压差法 进出口压差法是一种比较传统的测量方法，其测量原理是根据球磨机进出的口压力差来 间接反映球磨机的负荷状态。当风量稳定时，存料量的变化会改变物料的流通阻力，进而引 起进出口处的压力差也随之发生相应的变化。由于压差法方法比较简单，因此在目前应用的 也最为广泛。但是球磨机喂料量与压差信号并不是单值函数关系，而是还受通风量、存料量、 磨机结构参数等的影响，且压差信号调节喂料量也存在着延迟大、动态响应慢和变量间耦合 严重等一系列问题，故压差很难及时准确的反映出磨机的工况，从而可能导致调节过于频繁， 造成磨机工作状态的不稳定，由此又导致电能消耗和设备的损耗的增加【l 孓1 4 1 。 1 2 2 磨机功率( 电流) 法 磨机功率( 电流) 法是根据磨机工作在不同负荷状态下对应的磨机电流的不同来检测磨机 负荷状态。经验表明，当磨机负荷较小时，磨机的电流也较小；磨机负荷增大时，电流也随 之增加。启动一台空磨，然后缓慢的向磨中加入物料，则磨机电流将缓慢增加直至最大。但当 继续加入过量的物料时磨机电流会再次下降。因此可以利用磨机电流来代替存物料量进行球 磨机负荷控制，使其处于最佳负荷状态附近运行，将大大提高制粉系统的效率。同时该方法 也具有操作简单的优点【l5 1 。尽管存料量和磨机电流有一定的对应关系，但从空磨到饱磨磨机 电流变化并不是太明显且易受其他因素的影响，因此实际应用效果并不好。 1 2 3 轴振频谱分析法 球磨机运行时，钢球在离心力和摩擦力的作用下随着滚筒转动。当筒内存有物料时，抛 下的钢球与物料、其它的钢球以及筒壁发生碰撞，钢球的一部分动量被物料吸收，实现对物 料的研磨；另外一部分动量通过滚筒传递给了轴承，引起了轴承的振动。由于筒内的物料直 接参与了落下钢球的动量分配过程，所以轴振的频谱应该与筒内载物量有一定的对应关系。 如能从轴振频谱中提取出与所载物料量之间的特征谱，就能够有效测定出不同工况下的筒内 物料量。这种方法具有动态灵敏度高、延迟小的优点。但由于引起轴承振动的因素复杂，所 以噪声干扰比较严重，抗干扰和准确性都尚有待提耐幡1 9 1 。 1 2 4 基于神经网络的软测量方法 人工神经网络具有自学习、自适应、联想记忆和非线性逼近等功能，模型的在线自校正 4 济南大学硕l + 学位论文 能力较强，可以适用于具有高度非线性和严重不确定性的系统，是解决幅值系统参数软测量 问题的一种较为理想的方法，也是目前比较流行的一种方法。但该方法存在着训练样本的选 取、神经网络泛化能力有限等问题，而且用于神经网络训练导师信号不能准确获得。另外， 目前过程控制中广泛应用d c s 系统，其主要功能是针对实时控制，计算能力和精度都限， 不适合进行复杂计算，这些原因限制了此类方法在现场中的应用2 0 之2 1 。 1 2 5 基于数据融合的最佳负荷点判断方法 数据融合技术自从2 0 世纪7 0 年代末被提出以来得到了迅速的发展，其定义可以概括为： 利用计算机技术对按时序获取得的若干传感器的测量数据在一定准则下加以自动分析、综合 以完成所需的决策和估计任务而进行数据处理的过程【2 3 】。在目标模式识别方面，d s 证据应用 比较广泛其最大优点是可以综合利用各种对目标模式提供支持信息，提高判断可靠性。基于 d s 证据理论的数据融合方法综合了多个传感器的信息，并利用一定规则进行融合判断，效 果好于单个传感器。但该方法的核心问题即信度函数值分配问题一直没有得到较好解决，需 结合专家经验知识。而且它只能判断磨是否工作在最佳负荷区，还不能产生负荷模拟量信号 用于控制。 1 2 6 其他检测方法 磨机负荷检测的方法远不止以上几种，例如磨音检测法和油压法等。磨音检测法是本文 重点研究的磨机负荷检测方法，在后面我们会详细的介绍。而像油压法等检测手段在现实中 应用的不多，且效果也很不理想，所以这里就不在做过多的介绍了。 1 3 磨音检测概述 球磨机的运行时的噪音的频谱和球磨机的工况存在一定的对应关系，因此可以根据噪声 频谱来判定磨机负荷状态，且该方法实时性强，准确度高。目前磨音检测中采用的主要还是 基于傅里叶变换的经典滤波方法( 如文献 1 1 、【2 4 1 、【2 5 1 、 2 6 和【2 7 】) ，因此滤波效果不太 令人满意，无法有效的处理随机噪声干扰问题，为此在文献 2 8 中引入了小波分析的方法。 磨音检测的实现手段要么是基于p c 机的( 如文献【2 9 】) ，要么是利用单片机( 如文献 2 4 1 、 2 5 】 和 2 7 】) 的，利用p c 实现必然增加上位机开销，而单片机计算能力有限，也无法及时的完成 磨音处理的运算过程。另外，在所有的文献中都只是以获取磨音频谱为目的，而如何根据磨 5 幂f 球磨机负荷优化拧制的厝爵榆测 音频谱判断磨机工况的具体方法都没有提及。 1 3 1 磨音负荷检测的原理 磨机运行时，研磨介质之间、研磨介质与筒壁、衬板和物料间发生碰撞和研磨而产生噪 声，正常情况下这种噪声可高达1 2 0d b ，其中研磨介质之间以及研磨介质与衬板之间的碰撞 是噪声产生的主要部分，称之为磨音。实践表明，磨机负荷状态和磨音的频率存在一定的对 应关系：磨机负荷大时，磨音小，频率低；磨机负荷小时，情况则相反。因此可以将磨机负 荷状态分成饱磨、空磨和正常三种状态 2 4 - 2 8 1 。空磨状态下磨音频率较高，主要分布在15 0 0 20 0 0h z ，饱磨状态下磨音频率较低为5 0 0 - - 6 5 0h z ，而正常情况下磨音分布较为均匀，主 要集中在中频段f 2 6 1 。因而可以利用磨音的频谱来判断磨机的负荷状态。当磨机系统发生异常 时，故障信号也能在噪声频谱上得到体现，所以磨音又可以用来监测磨机故障。 1 3 2 磨音处理系统中的一些问题： 从现场采集到的磨音信号可以表示为 厂( f ) = s ( f ) + 万( f )( 1 1 ) 其中，厂( f ) 为现场采集信号；s ( f ) 为磨音信号；万( f ) 为噪声信号f 2 8 ，3 0 1 。 由式( 1 1 ) 可知，从现场采集到的磨音信号中包含有大量的干扰噪声，必须先进行适当 地处理，然后才能进行频谱分析。由于磨音和故障信号的频率一般都不低于5 0 0h z ，所以5 0 0 h z 以下的信号可以认为都是噪声引起，可以设计一个截止频率为5 0 0h z 的高通滤波器将其 直接滤去。但高于5 0 0h z 的部分处理起来就比麻烦了。尽管磨音频率一般低于25 0 0h z ，但 是25 0 0h z 以上的噪声中可能包含有一些故障信息，因此也不能简单的直接滤去。 噪声信号分为固定噪声和随机噪声。实际上大部分的噪声都是随机的，难以准确预测， 且不同频带信噪比也有较大的差别。随机噪声中的非平稳部分是故障诊断的重要信息。目前 信号处理系统中主要采用的傅里叶分析是一种全局的分析方法，它能够较好的从噪声信号中 提取有用信号的数字特征，但却完全隔离了时域和频率的联系。事实上时域的信息也很重要， 尤其是对于非平稳信号，它可以用来观察并预测信号的走势以及监测和定位故障等。显然， 传统的傅里叶分析难以满足这方面的要求。短时傅里叶变换虽然在一定程度上克服了标准傅 里叶变换不具有局部分析能力的缺陷，但仍然是一种单一分辨率的方法。由于h e i s e n b e r g 测 不准原理的限制，窗函数一旦固定就不可能改变分辨率了，除非重新选取窗函数。显然对处 6 济阐大字坝f 1 一论文 理信号的自适应能力差【3 0 1 。 另外，在处理磨音信号时会出现另外一个难题，即在一些生产现场可能同时存在多台球 磨机，他们相互之间存在着不可忽略的干扰。因此必须先对其进行信号解耦，然后才能进行 频谱分析。 1 4 本文的主要工作 1 4 1 课题的来源 本课题来源于国家高新技术发展计划( 8 6 3 ) 子课题：软测量、单元级优化控制系统的设计 开发，结合某水泥厂粉磨控制系统中球麽机负荷检测的实际情况，针对基于磨音的球磨机负 荷检测方法进行了深入的研究。 1 4 2 本文的主要内容 本文针对球磨机负荷难以实时准确的进行检测这一问题，采用基于磨音的方法设计一款 磨音检测仪器。首先是采集磨音信号，然后利用小波分析对其进行消噪，设计一个高通f i r 滤波器将低频信号滤除，然后将处理后的信号和典型工况下的磨音信号作比较，计算出当前 磨音频谱属于各典型工况的隶属度，并将其作为控带0 系统的输入量而输出，最后将整个工作 在d s p 芯片上实现，并最终封装成便携式仪表。 1 5 本章小结 本章首先介绍了球磨机的机构、原理及工况和目前磨机负荷检测的主要方法的优缺点， 分析了基于磨音的球磨机负荷检测中的问题和难点，最后结合课题来源和某水泥厂粉磨控制 的实际情况，给出了本文的主要工作。 7 8 济南大学硕l j 学位论文 第二章磨音信号处理的理论基础 很多情况下，单纯的从信号的时域往往难以发现信号的一些特征，也就无法获取相应的 信息，因此需要借助一些数学工具对信号进行相应的变换，从而将时域中隐藏的信息提取出 来，傅里叶分析便是这些工具中最常见和最基础的一种。 2 1 傅里叶分析基础 傅里叶变换是从时域到频域转化的工具，能够把时域的信号转化到频域进行分析，从而 能够在频域内提取出时域中无法提取的相关特征量。傅罩叶变换在众多科学领域，特别是在 信号处理、图像处理、量子物理等领域中发挥着不可替代的作用，其本质是将信号分解成不 同频率的正弦或余弦信号。图2 1 是某工程实际中的一段被白噪声污染的信号，在时域我们 根本无法辨别出原始信号特征，但是通过傅里叶变换对其频率成分进行分析便可以发现该信 号的主要频率成分是5 0h z 和3 0 0h z 的正弦信号。 2 0 1 0 擢 o 1 0 2 0 3 0 0 型2 0 0 糖 翘 基1 0 0 0 05 0 01 0 0 01 5 0 02 0 0 02 5 3 0 0 03 5 0 0 时问m s 妇淤“敞如卵如舳h 。硝。、f | | j | mi 。胁d 山瓜鲰州舢“从山“m l “ 05 01 0 01 5 02 0 02 5 03 0 03 5 04 0 04 5 05 0 0 频率h z 图2 1 某工程实际信号的时域和频率图 9 基于球磨机负荷优化控制的磨音柃测 2 1 1 采样定理 计算机所能识别和处理的只能是离散信号，但是现场能够采集到的却是连续信号，因此 必须先对其进行离散化处理( 采样和量化) 。经采样和量化处理后获得的离散信号能否完全携 带连续信号的所有信息取决于采样频率，采样频率如果能够满足采样定理，就能从经过采样 的离散信号中不失真的恢复原信号。 采样定理：要想从采用后的信号中不失真的还原出原始信号，则采样频率必须大于或等 于两倍信号谱的最高频率，这就是采样定理，也称奈奎斯特定型2 2 1 。即 z 2 a( 2 1 ) 2 1 2 傅里叶变换 定义2 1 ：设函数厂( f ) z ( 尺) ，其连续傅里叶变换定义为【3 1 1 ，( 缈) 的连续傅里叶逆变换为3 2 1 2 1 3 离散傅里叶变换( d f t ) ，( ) = p 删f ( t ) d ( o 儿) = 去p 即灿 ( 2 2 ) ( 2 3 ) 连续傅里叶变换可以进行理论分析，但实际应用却很困难，因为计算机所能处理的信号 都是离散信号，因此需要借助于离散傅里叶分析。 定义2 2 ：设给定实的或复的离散时间序列为x ( o ) ，x ( o x ( 一1 ) ，且该序列绝对可和， n - i 即满足lx ( ，1 ) i ? ) ，( 2 ) 工6 ) z j ) 上( s ) ，3 ) ，( ? ) 图2 2n = - 8 按时间抽选法f f t 运算流图 x ( o ) x t l l x ( 2 ， x 3 ， x t x f 5 x f 6 x ( 7 ， 利用f f t ，计算量将会大大降低，直接计算d f t 和f f t 算法的计算量之比为【3 2 】 2 n t 一一厶 2 n 22 n 铷：1 0 9 z 1 2 ( 2 9 ) 济南犬 拿硕 学位论丈 曼曼曼! ! 曼! 曼曼皇曼曼曼曼曼曼曼暑曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼! ! ! ! ! 曼曼! ! ! ! 曼曼! 曼鼍量皂i ii 曼曼曼曼曼鼍曼曼苎曼曼曼曼曼曼曼曼皇曼! 曼曼曼! 曼曼曼曼曼 善 - 藏 蛞 燃 1 i | i v 。 h 叩算法 、 i ， 、 ( 取样点数) 图2 3f f t 算法与直接d f t 算法运算量的比较 2 2 滤波器设计的基础知识 滤波器的种类很多，分类方法也不同，但从总体上可以分为经典滤波器和现代滤波器两 大类。经典滤波器是假定输入信号x ( n ) 的有用成分和希望去除的成分所占的频带不同，从而 设计一个线性系统，使有用频带段的信号可以无衰减的通过，而其他频带的信号将得到有效 的抑制。但如果噪声和信号的频谱相互重叠，那么经典滤波器就无能为力了。现代滤波器理 论研究的主要内容是从含有噪声的数据记录中估计出信号的某些特征和信号本身。经典数字 滤波器按时间域特性又可以分为：无限冲击响应滤波器( i i r ) 和有限冲击响应滤波器( f i r ) 。 2 2 1 无限冲击响应滤波器 i i r 滤波器的传递函数为 3 1 - 3 2 】 酢，= 嵩瓢n = 0 矿”= 卷 ( 2 1 0 ) i i r 滤波器的设计方法主要有两种，一种是先设计对应的模拟滤波器，然后再将模拟滤波 器转换成数字滤波器；另外一种方法是直接设计数字滤波器。 1 3 幕于球磨机负荷优化拧制的磨膏榆测 2 2 2 有限冲击响应滤波器 f i r 滤波器的传递函数为 3 1 - 3 2 】 酢，= 罴= 矿” 转化为系统的差分方程为 y ( n ) = 6 ( 0 ) x ( 刀) + 6 ( 1 ) z ( ，l 1 ) + + b ( n 1 ) 工( 聆一+ 1 ) 一i = b ( m ) x ( n - m ) = 6 ( ，z ) o x ( 咒) m = 0 表2 1i i r 与f i r 数字滤器的比较 2 3 短时傅里叶变换 ( 2 1 1 ) ( 2 1 2 ) 传统的经典信号分析方法是以傅里叶分析为基础的，但是由于傅里叶分析是一种典型的 1 4 济南夫学硕 1 学位论文 皇曼蔓! 曼曼! 曼! 曼! 曼。 。ii ii。i。i。 ! 曼曼曼曼鼍曼鼍曼! 曼曼曼曼曼曼曼! 曼曼! 曼曼 全局变换分析方法：即要么完全是在时域内进行分析，要么就是完全在频域内进行分析，因 此它隔离了时域和频域