（机械制造及其自动化专业论文）动态信号分析控件的研制及其应用.pdf

中英文摘要 动态信号分析控件的研制及其应用 研究生姓名：蒋平 导师姓名：贾民平 学校名称：东南大学 信号处理是提取故障特征信息的主要手段，而故障特征信息则是进一步诊断设备故障原因并采取防 治对策的依据。为了克服大型项目软件中的代码不能复用，开发周期长，软件可靠性低的不足。对动态信 号分析控件开发和应用做了较深入的研究。 开发了基于c o m 结构的动态信号a c v e x 分析控件。各分析方法编制为独立的控件，利用控件的属 性、方法和事件与不同模块程序之间灵活通讯，同一控件可以方便地添加到不同应用程序中，且不影响 程序中其它分析功能的正确运行，从而取得了模块化的信号分析软件开发。 在基于w e b 的远程动态信号处理采用三层b r o s e r ，s e r v e r 结构体系。在服务器端运行a s p 和a c t i v e x 控件，客户端通过下载的信号监测与分析a c t i v e x 控件，实现设备状态在线监测和信号分析。 利用厅g n e r _ v j l l e 时频分布( w v d ) 处理非平稳信号，比较了各种抑制w j 印e r _ 1 1 e 分布交叉项的方 法，并把交叉项抑制w i 印e r _ v i l l e 分布运用到齿轮箱诊断，取得了较好的效果。 针对现场压缩机组的故障，利用动态信号分析控件从时域、频域和时频域分析了故障数据得出了有 益的结论。 动态信号分析控件的研究不仅提高了故障诊断中信号分析的处理能力，而且也方便了软件开发和达到 了软件复用的目的。 关键字：故障诊断，信号处理，w v d ，a c t i v e x 东南大学硕士学位论文 d e v e l o p m e n t a n da p p l i c a t i o no f d y n a m i c s i g n a lp r o c e s s i n g c o n t r o i b yj i a n g p i n g s u p e j s e db yp m f j i am m p i n g s o u m e a s tu n i v s e r s i t y s i g n a lp r o c e s s i n gi st h em a i nm e t h o dt oe x t f a c tf a u l tf e a 钆r ei m r r n a t i o n 1 1 h e s ei n f b 啪a t l o nb e c o m et h e b a s ef o rf u r t h e rw a yt 0d i a 鲫o s em a c h i n ef a u j ta n dt a k em e a s u r e st op r e v e mm a c h i n ef a u l t ，i no r d e rt oo v e r c o r n e m es h o n c o m i n go fd e v e l o p l t i e n to f 】a 培e s c a l es o 矗w a r e ：n o n - r e u s e f u lc o d e ，j o n gd e v e l o p i n gc y c l e ，l o w r e l j a b i j i t i e s ，d e e pr e s e a r c hi sc o n d u c t e do nd e v e l o p m e ma 1 1 d 叩p l i c a t i o no f d y n a m i cs j g n a lp r o c e s sc o n t r 0 1 1 c o m b a s e d a c t i v e xt e c l l i l o l o g yw a sa p p l i e dt oi h es o r w a r ed e v e l o p m e n to f d y l l a m i cs i g l l a la n a l y s i sc o n 仃0 1 e a c hs i 印a 1a n a l y s i sm e t h o di sc o m p i l e da sai n d e p e n d e n tc o n t r 0 1 f 1 e x i b l ec a m m u n i c a t i o ni so b t a l m e db e m e e n d i 舭r e n ts o f h v a r em o d u l e e a c hc o n t r o lc a nb ea 删i a t e dt od i 虢r e n tp r o j e c ta n do t h e rs o 胁a r em o d u l e 凡n c t i o n c 锄tb ea 毹c t e d s om o d u l a r i z a t i o nd ”a m i cs i g n a ia n a l y s i ss o r w a r ed e v e l o p m e n tw a sa c h i e v e d t l l r e ej a y e r sb m w s e “s e r v e rs n u c t l l r ew a sa p p l i e dt ow e b b a s e dr e m o t ed y n a r n i cs i g n a la n a l y s s a s pa n d a c t i v e xc o n t r 0 1w a sm no nm es e r v e rs i d e o nt h ec l i e n ts i d e ，s i g n a la 1 1 a l y s i sa c t i v e xc o n 订o lw a sd o w n l o a d 甜t o i m p l e m e n tr e a l - t i m em a c h i n em o n i t o r i n ga n df a u l ts i g n a la n a l y s i s w g e r _ l 】ed i s t 抽u t i o ni s8 pp l i e dt op r o c e s sn o n - s t a t l o n a i 了s j g n a j l o t so f w a y so f a n e n u “n gm t e m r e n c et e r r n a r ec o m p a r e d t n t e r f e r e n c et e r i l la n e n u a t i o nj su s e di nt h eg e a 卜b o xf a u l td i a g l l o s i n ga 1 1 dg o o dp e r f 嘶n a n c ei s a c h i e v e d a t 】a s t ，t 1 1 ed y n a m i cs i g n a l 锄a l y s i sc o n t r o li sd i r e c t e d t oc o m p r e s s o rf h u l td i a g n o s i n go nt 1 1 es p o t t i m e d o m a i n ，f r e q u e n c yd o m a i na n dt i m e f r e q u e n c yd o m a i na r ea n a l y z e da n dg o o dc o n c i u s i o nj sa c q u i r e d t h er e s e a r c ho f d y n 枷i cs j g n a la r 】a l y s i sc o n t r o ln o to n l yj m p m v e st h es j g i l a la n a l y s i sa b j l i t yi nm a c h i n ef a u i t d i a g n o s i n 昏b ma l s of 犯m t a t e s s o f t w a r ed e v e l o p m e ma n da c h i e v e ds o f h a r er e u s e k c yw o r d s ：f a u l td i a g n o s j n 岛s i g n a lp r o c e s s i n g ，w v d ，a c t i v e x i i 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位沦文是我个人在导师指导下迸行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知， 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包 含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名日期：2 垫堕：f 驴 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子 文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电予文档的内容和纸质论文的内存相一致。 除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。 论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名 导师签名日期 撕f f 孑 科 第一章绪论 1 1 课题的研究背景和意义 第一章绪论 设备故障诊断技术开始于二十世纪6 0 年代，最先在美国、日本、英国等工业发达国家开展这项技术 地研究1 作。我国从8 0 年代初开始重祝设备诊断技术地研究，经过2 0 多年不懈地努力，在基础理论研究 和工程应用两个方面均取得了丰硕的研究成果和宝贵的实践经验。目前在冶金、石化、电力等行业中已有 许多企业广泛地采用了设备在线监测与诊断技术，并取得了显著的效益l l # j 。 设备故障诊断技术的发展是与现代工业生产和科技发展密切联系的，随着现代化大生产的发展和科学 技术的进步，设备的功能日臻完普，自动化程度也越来越高，生产设备朝着高度自动化、集成化和大型化 的方向发展，同时设各结构也越米越复杂化。企业的维修费用与日俱增。据统计，有的企业维修费用甚至 占到设备投资费用的四分之一到三分之一，一旦发生故障，将造成巨大的经济损失。严重的甚至造成社会 危害，因此，如何提高机械设备的可靠性，保障设备安全、稳定、长周期、满负荷、优质运行、防止或消 除设备故障、对设备进行全寿命科学管理，已成为机械故障诊断领域亟待解决的心课题。 从故障诊断技术兴起到现在，国内外无数孜孜学者和工程技术人员对故障诊断技术发展做出了巨大贡 献，他们不断地把新理论和技术引入故障诊断领域( 如信息论、控制论、计算机和人工制智能等技术) ， 并使其不断地丰富与完善。应用领域从单纯的机械设备诊断发展到航空航天、海洋船舶、汽车，水利和电 力等系统的诊断，以及生产过程的监测与控制。许多大型系统或关键设备在没计阶段就已经考虑到对故障 诊断的要求。故障渗断系统的规模也从原来的单机监测旋展到现在远程分布监测系统，使计算机的应用范 围扩大到整个企业甚至全国”“。 从振动信号中提取反映振动状况的信息和参数是科学研究和工程实际应用中经常采用的方法之一。振 动是最重要的信息来源；是机械设备运行状态信息的载体，它蕴含了丰富的机械设鲁异常或故障信息，振 动特征是机械设备运行状态特征的本质反映。对旋转机械来说，目前国内外应用最普遍的方法是用振动信 号对机械故障进行判别。从测试手段来看，利用振动信号进行测试也是最方便、最实用的，要利用振动信 号对故障进行判别，首先应从振动信号中提取有用的特征信息，即利用信号处理技术对振动信号中的频率 成分核和分布情况来判别故障。振动分析理论比较成熟。自从2 0 世纪6 0 年代术至今，机械故障诊断技术 的不断发展，新理论、新技术和新方法不断出现并日趋完善。时频分析方法尤其是小波分析分析和w i ”e r v i l i e 分布的应用使机械振动的研究受到国内外学者和工程技术人员的关注，逐渐发展成为一个分支学 科。通过振动测试对机械设备或机构的运行：状态核故障的可能提出预铡、估计、判断，并为设备的更换和 修复乃至生产过程提供决策依据。囚此本课题的研究具有重大的科学意义和实际意义。 1 2 设备诊断技术研究综述 设各状态监测与故障诊断技术( c o n d i f j o nm o n i t 嘶n ga n df a u l t sd i a 舯o s t s ) 简称“机械故障诊断学” 或者“设器故障诊断技术”。包括以下两个方面地内容： 一、是对设备的运行状态进行监测。 二、是发现异常后对设备的故障进行分析、诊断。 其深层次的含义是通过对机械设备及其丁作过程的信息监测。掌握殴备现在的状态及信息，预测有关 异常和故障的枵度：分析、判断产生故障的原因及其对：舟来的造成的影响，根据现有的知识进一步找出故 障的具体部位和原因。预测故障的发展和潜在的危险，并由此确定采取的相应的措施和对策。显然，监洲 l 东南大学硕士学位论文 与诊断这两者是不可分割的一个整体。所以对故障诊断的理论研究也主要集中于此二者。 1 2 1 故障诊断技术的发展历程与当前研究重点 机械设备维修制度的发展经历r 从不定期到定期，再到不定期这样几个阶段。当前国内外的机械设备 维修制度一般分为三种，即事后维修( b r e a k - d o 、v nm a i n t e n a n c e ) ，也称故障维修；定时维修( t i m e - b a s e m a j n t e n a l l c e ) ，也称定计划维修，预知维修( c o n d j t i o n - b a s em a i n t e n a n c e ) ，也称状态监测维修。 作为一项新兴技术，故障诊断技术正日益受到高度重视，在早期，对设备或系统的故障诊断。人们一 般是凭感官信息和经验判断来进行。1 9 6 2 年在美国召开了第一届故障物理研究会和第一届可靠性维修会 议。1 9 6 7 年在美国宇航n a s a 的倡导f 由美国海军研究室主持成立了美国机械故障预防小组m f g p ，从 而标志着真正意义上的故障诊断技术发展的开始。此后，英国，日本等其他国家也相继开展这方面的研究 工作。故障诊断技术迅速从航空航天等军事领域扩展到电力、钢铁、化工、工程结构、机器制造等领域。 五十年代后期，人们开始进行各种检测方法与仪器的研究。在其后来，大量仪器设备被研制出来用于故障 诊断领域。而近年来，人工智能和计算机应用技术得到了快速发展，具有一定智能的诊断设备和系统开始 出现。使诊断技术走向实用化的是各种商业化产品的不断推出。目前国外最新开发的一些系统有美国b e n t l y 公司的s y s t e m1 ，d a t am a n a g e r 2 0 0 0 ，t r e n d m a s t e r 2 0 0 0 系列产品、s c i e n t i 丘c a l t l a l l t a 公司的 m 6 0 0 0 c h a m m p 系统、e n t e c k 公司的p m 系统、b r c t e c h 公司的t b t a l p l a n t m a i n t a i n e n c e ，s e r v i c e c o n t r a c t p r o g r a i n 系统、c o o p e r e n e r g y 的r e m o t ec 叩d i t i o nm o n i t d 血喀s e r v i c e ( r c m s ) 系统。其它国家如德国、日本、 意大利等在状态监测及故障诊断的应用方面都各具优势。尽管这些软件面向最终用户，且功能比较完善， 但其价格昂贵，存在界面汉化的问题，对工厂的工人而言，不易于操作”1 。 我国在诊断技术领域的研究工作于二十世纪八十年代中期才逐步开展起来。但经过二十多年的努力也 取得了大量成果。许多高校和科研院所在这领域都开展了许多卓有成效的工作，迅速推进了诊断技术在 我国的发展。如西安交通大学，东南大学，华中理工大学，清华大学、浙江大学、哈尔滨工业大学等单位 均研究开发了一系列用于故障诊断的设各、装置和系统。如“振动监测与故障诊断系统汽轮发电机组 工况监测与故障诊断专家系统旋转机械状态监测与故障诊断系统”等。 故障诊断技术的研究内容主要包括诊断基本概念与原理，监测与诊断系统的架构理论与方法，故障信 号分析与特征提取技术、诊断理论与方法等。现在，诊断技术的概念与原理已从机械设备扩展应用到机电 设备、电子电路、计算机控制系统、生产过程等。随着传感器技术，计算机技术、自动化技术、信号分析 与处理技术、智能计算理论与技术、人工智能理论、计算机网络与通信技术的不断研究与发展，随着现代 企业的日益增长和提高管理水平的迫切需要，诊断技术将在新的时机获得更大的发展。当前故障诊断学的 研究重点集中在以下几个方面： ( 1 ) 故障与诊断理论的研究 故障机理与诊断理论研究的目的是为了掌握各种故障的成因，研究故障征兆与故障原因问的关系，通 过对故障的本质及其特征的深入了解，建立科学的故障模型“。研究方法多借助各种相关的基础学科， 如数学、物理学、化学、机械动力学等。这是故障诊断技术的基础。常用的诊断理论有：齿轮诊断、轴承 诊断、油液分析，风机与转予诊断等。 ( 2 ) 故障信息的特征提取与分析方法的研究 故障信息的提取与分析是故障诊断的关键环节，直接关系到故障诊断的结果的准确性。故障诊断的发 展是以故障信息的提取技术的革新为标志。早期，人们只能依靠感觉( 如听觉，触觉) ，凭经验提取故障 信息并判断故障的原因。这种故障信息的提取与分析手段是最原始的故障诊断技术i 】，随着传感器技术和 信号处理技术的发展，人们借助简单仪器和传统的信号分析技术，能够完成较为复杂的诊断工作，在一定 程度上可以预防突发事故的发生。随着科学技术的发展和多学科之间相互交叉与渗透，特别是计算机技术 和现代信号处理技术的发展，人们对故障信息的提取与处理能力显著增强，可以更准确地判断故障原因， 更可靠的预测故障发展的趋势，做到对没备进行全寿命的科学管理【i 。新的故障信息提取技术有：模式识 别、信息熵，高阶统计量、人工智能、专家系统等。还有许多现代分析方法如：人工神经网络、遗传算法、 小波分析、全息谱、高阶谱分析等【】“。借助计算机技术和现代分析方法可以提高诊断的自动化程度和分析 精度，这些都是当前故障诊断领域的研究。 2 第一章绪论 设备和系统的故障诊断技术近几年来得到了快速发展，现在逐渐形成为一门交叉学科。它是机械工程、 自动控制、人工智能、计算机应用等众多学科的热点和前沿研究领域。当传统地故障诊断系统存在诸如系 统诊断能力不高，可扩展性差，单机系统成本高，研究技术人员之间联系不紧密等需要迫切解决地问题。 近几年来，i n l e m e t 正以超过m 0 0 r e 定律地速度发展，i n t e m e t 的普及和局域网的建设给故障诊断技术 的发展带来了新的思路与前景。 1 2 2 故障诊断系统架构方法的发展 现代先进的故障诊断系统的主要功能如状态监测与监控，故障信号分析与处理，故障诊断，状态预测 等。基本上是基于计算机应用系统实现的。从系统结构形式上，与其它实时测控汁算机应用系统一样，故 障诊断系统也经历了单机系统和集中式，随着分布式控制技术的发展，具有局域分布式系统特点的故障诊 断系统大量出现，因此通过工业现场网络来构造故障诊断系统，可达到分散监控，集中操作与管理的目的。 目前，工程上所应用的系统基本上是这两种形式。随着网络技术，特别是i n t e m e t ，1 1 1 t r a n e t 及其应用技术的 飞速发展，代表下一代故障诊断技术集成的大范围网络化的故障诊断系统即基于i n t e m e t 的远程故障诊断 系统正在迅速到来”“”。 ( i ) 单机在线状态监测与故障诊断， 单机监测诊断模式是由一台计算机来完成对一台或少量设备的监测诊断，包括数据采集、数据存储、 信号处理和故障诊断在内的全部工作。每台机组的监测与诊断系统都自成一个体系，没有相互的交叉和连 接，该系统具有实时性好，可靠性高等有点，但是其投资高、不便于管理以及各个机组的状态监测与故障 诊断系统之间的信息不能共享。这种模式用于小规模工厂中重要设备的监测。随着企业规模的扩大，设备 的分布地点数量增加、距离增大，单机型监测诊断系统已经不能满足生产的需要“。 ( 2 ) 集中式在线状态监测与故障诊断系统 此系统克服了单机在线状态监测与故障诊断系统的各机组之间诊断信息不能共享，经济效益差的缺 点。由于其要将数台机组的信息共用一套数据分析和数据处理系统来处理，从而导致其信号电缆过长，采 集的信号易失真且易收到干扰。同时由于数据采集通道数以及存储量的增加而导致实时性变差。但是，随 着计算机技术的飞速发展，上述缺点正逐步得到改善，集中式状态监测与故障诊断系统在实际中也得到了 越来越广泛的应用。 ( 3 ) 远程分布式状态监测与故障诊断系统 分布式机组状态监测与故障诊断系统结合了单机在线状态监测与故障诊断和集中式在线状态监测与 故障诊断的优点“。它采用每台机组配置一套数据采集和监测系统，而多台机组共享一套故障诊断系统的 模式。它是基于局域刚，采用下位机进行数据采集和信号预处理，上位机完成信号分析、数据存储与管理。 分布式监测诊断将数据采集与数据管理任务分离，由上、下位机完成，实现了数据共享，提高了系统功能。 但它无法实现不同企业之间的数据、信息联系，需要建立各自独立的故障诊断系统，造成软硬件系统资源 的浪费。 ( 4 ) 远程工况监测与故障诊断系统 互联网的普及与发展解决了分布式监测诊断系统存在的不足。远程状态监测与故障诊断利用 i n t r a n e 仉n t e m e t 将多台现场设备与远程诊断中心联系起来，设备出现故障时，可以向诊断中心发出诊断请 求，由诊断中心的专家对故障进行诊断，返回诊断结果和处理建议。这种模式同前两种相比，充分利用了 网络诊断资源，提高了故障诊断的准确性，可以满足现代工业对监测诊断的要求，是故障诊断技术发展的 必然趋势。 与其他计算机应用系统一样，架构故障诊断系统的理论与方法随着计算模式的发展而进步。在发展过 程中应用计算环境从集中走向了分布，计算模式从主机，终端、p c 计算、局域网文件服务器发展到了 c l i e n “s e r v e r 。而近年来随着i n t e m e t 特别是、b 技术的飞速发展，被称为i n t e m e t 计算的新一代计算模式， 主要是指b m w s e r s e r v e r 多层结构计算模型，正在被大量研究与应用【2 0 - ”】。传统的智能故障诊断系统的软 件实现一般采用模块化的设计思想和结构化程序没计方法，带有定的局限性，作为一一种重要的系统设计 思想与程序设计方法，面向对象技术已经发展起来，将其与分布式计算相结合，形成了分布对象计算技术。 目前，分布对象计算的主流技术包c o b r a ，d c o m 、j a v a 及他们的结合，将分布对象计算与w e b 技术 东南大学硕士学位论文 相融合，所形成的分布对象w 曲计算技术具有许多优点【1 ，其所构造故障诊断系统具有良好的开放性， 扩展性与通用性。 近年来，人们对a 紫n t 概念与理论进行了大量的实质性研究。由于a g e n t 及多a g e n t 概念与技术及其 应用系统的许多良好的特性，如主动性，智能性，交互性，写作性，移动性等。为构造智能故障诊断系统 提供了一种崭新的思想。将分布对象w 曲计算技术与a g e n t 理论有机地结合起来，构造网络化地智能故障 诊断系统地主要发展方向。 1 3 振动信号处理研究综述 用于故障诊断信号包括振动，温度，压力，功率，流量等。目前使用最广，最易获取信号的是振动信 号。振动故障信号处理是一门集传感器技术、数据采集技术、数字信号处理技术等多种门类于一体的工程 应用技术，通过对故障信号的检测并对检测出的信号变换，分析，提取出对诊断有用的故障征兆。这对设 备的故障诊断有着非常重要的作用。信号分析和处理方法的研究是机电系统状态监测与诊断技术的关键， 也是理论和方法研究的热点之一。原始信号大部分不能直接利用，必须利用信号分析与处理技术对信号进 行分析和处理，以得到能够敏感反映机电系统运动状态的特征因子。因此敏感因子的确定和提取技术是监 测与诊断技术中的关键内容“t ”j 。 信号时域可用于工况状态监测提取信号特征参数的方法有：时间序列模型( a r m a 模型、a r ( n ) 模型、 门限自回归模型等) ，时序统计分析参数( 如方差、自相关系数、偏度系数和峭度系数) 等。自适应滤波、 时域平均与自相关分析是常用的几种时域消噪方法，由于在消噪的同时保留了信号的时域特征，可用于信 号时域特征分析。 信号频域分析方法有频谱与a r 谱两种典型的谱分析方法。频谱的幅值和相位充分反映了确定性信号 和准周期信号的各个频率组成成分，适宜于分析旋转机械( 特别是大型旋转机械) 的振动信号。以f 丌为基 础的周期图方法是分析随机信号功率谱的常用方法，而作为现代谱分析方法代表的a r 谱具有谱线光滑， 谱峰尖锐、谱分辨率高等优点，特别适宣于分析短序列随机信号的功率谱。另外能反映出系统的非线性特 性以及信号中的相位耦台的高阶谱，也被应用于机械状态监测”1 。 机械设备发生故障时，故障信号一般都是非平稳信号，为了获得信号相对于频率和时间的变化规律， 提高分析结果的精度，需要采用时频分析技术“，如短时f o 删e r 变换( s 1 t t ) 、w i g i l e r _ v i l l e 分布( w v d ) 和小波( w h v e l e t ) 分析等。其中，短时f 0 u r i e r 变换用窗函数将信号截短，将每小段信号视为平稳过程来进行 谱估计，从而得到功率谱随时问变化的大致规律，转速谱阵即是该方法的一种变化形式；w i 鲫e r - v j l l e 分 布将一维的时间或频率函数映射为时间一频率的二维函数，比较准确地反映了信号能量随时间和频率的分 布情况，但是该方法存在频率干涉现象，难以将含有多成分的信号表示清楚；小波分析是适应信号处理的 实际需要而发展起来的一种时频分析方法，与传统的信号处理方法相比，小波变换在时域和频域同时具有 良好的局部化特征”，目前，基于小波包和多分辨分析的小波分析方法已经在旋转机械的故障征兆提取中 得到了研究和应用。w v d 是一种时频能量分布，它把信号的能量表达在时间和频率组成的二维平面上， 充分反映了信号能量随时间很频率变换情况。就信号处理而言，傅立叶变换只适用于平稳信号，而对非平 稳信号则难以充分刻化，即无法对信号做局部分析。非平稳信号已成为研究的热点，下面就对非平稳信号 的时频分析论述。 1 3 1 短时f o u r i e r 变换 f o u r j e r 分析方法的应用，使科学与技术研究领域发生了巨大变换，从而极大推动了技术发展乃至社会 变革，目前在信号处理与图形处理方面f o u r i e r 变换仍是不可缺少的分析工具，但是f o u r i e r 变换得到功率 谱密度仅能给出信号的平均统训结果，且f o u r i e r 变换为纯频域的，并不能描述信号的局部特征，另一方 面，f o u i e r 变换的结果反映信号在整个频域上的情况，对高频段的细化难以真正实现，为了解决以上问题， 人们发展了f o u r j e r 分析方法并提出了许多新的分析手段和理论，这主要表现了以下几个时频分析方法上： 1 9 4 6 年d ，g a b o r 对以往的时频分析方法进行了总结，给出了短时f o u r i e r 变换( s t f t ) 的全面解释， 从而使时频分析得以实用化，1 9 7 7 年a i c e n 给出了s t f t 的重叠f f t 技术，使得s t f t 得以迅速推广。从 4 第一章绪论 7 0 年代末到9 0 年代初，s t f t 及其频谱被广泛的应用于信号处理的许多不同领域。文献【3 l 】把时频分布应 用到电机转子故障诊断中，文献【3 2 把短时f o u r i e r 变换用在智能故障特征信号的提取上，文献 3 3 把短时 f o u r i e r 变换用在齿轮的故障诊断方面。 1 3 2 小波变换 小波变换最早是由法国地球物理学会m o r l e t 在1 9 8 4 年分析地震数据的局部性时提出的 3 4 】，同年，理 论物理学家ag 对m o r l e t 提出的小波方法按一个确定函数的伸缩，平移等展开，提出了小波变换的系 统理论。1 9 8 6 年m e y e r 在研究工作中构造了具有一定衰减性的光滑函数( f ) ，其二进伸缩平移构成了 f 月) 控件的规范化正交集，1 9 8 7 年到1 9 8 9 年提出的多尺度分析的思想和它建立的m a l l a t 塔型算法，这 一算法在小波分析中的地位可以与f f t 在f o u r i 目变换中的算法相匹配。 由于小波变换在时域或频域的伸缩与平移性，使f o u h e r 变换中的局部化分析的难题迎刃而解，使非 平稳信号的分析得以方便实现”。文献【3 6 】把小波应用到旋转机械的常见故障诊断，文献 3 7 】详细论述了 小波变换在振动信号处理中的应用。 1 - 3 3w i 印e r 一、，i 1 1 e 分布 早在1 9 4 6 年g a b o r ”选用g a u s s 函数妒= p ”作为母函数，并通过离散时移和频移构造一系列基函数 妒。= p ( 卜n 丁) p ”，然后利用其对信号x ( f ) 进行变换和处理，v i l l e 叫1 在1 9 4 8 年将量子物理中的w i 印e r 分布因如到信号分析领域。他在定义中采用解析信号的方式来消除w ig r 】e r 分布中正负频率之间的交叉项。 后人称此为晰g n e r _ v i l l e 分布( w v d ) 。w v d 奠定了现在时频分布理论的基础。物理学家l c o h e n 。 在1 9 9 6 年提出了广义的核概念，并定义了能量化的c o h e n 类时频分布，被认为是时频分布系统化道路上 的里程碑。对信号的时频表示可分为线性和非线性时频表示两种，线性时频表示主要有小波变换，短时傅 立叶变换和g 0 b o r 展开三种形式：非线性时频( 能量分布) 主要有c o h e n 类，a 肺l e 类和能量重分布方法 三种。常见的c o h e n 类分布有w i 印e r v i i j e 分布，r i l l a c z e k 分布及c h o i w m i a m s 分布等。 m e n g 和q u 在文献”3 中较早的指出w i g n e r 分布可以用来描述机器的运行状态，是诊断旋转机械故障 的有效方法。由于s t f t 和小波变换所选择的基信号只是对时频面进行了机械的格状划分，导致无法同时 获得高的时间和频率分辨率。6 础z z o n i 等“”在利用时频分布诊断内燃机爆燃敲缸故障中做了很多工作，采 用c h o i w i l l i a m s 分布以减少交叉项，不同工况下的时频区别明显。文献“为了研究内燃机噪声激励源以 及噪声在机体内的传播路径。通过分析了内燃机汽缸内外振动信号的w i 即e r - v i l l e 分布图来实现。文献 4 5 研究了不同状态下内燃机汽缸振动w j 印e r - v i l l e 分布。 w j ，s 诅s 2 e w s k i f 4 6 。指出w i 印e r - v i l l e 分布可以用来检测齿轮箱的局部故障，同时给出统计及神经网络的 两种故障模式分类方法。文献”“1 对齿轮故障工况w j g e r l l e 分布做了深入研究。文献“”利用所谓的三 步时频分布方法分析齿轮故障。这三步为：( 1 ) 计算时频分布。( 2 ) 解释分布图。( 3 ) 建模诊断。文献”3 把径向高斯基函数时频分布引入机械故障诊断，这种时频分布根据被分析信号的模糊函数的具体形式，采 用优化方法自适应对模糊函数进行整形，尽可能保留集中在原点的信号模糊函数自分量，一直远离原点的 交叉分量，以去除交叉项，提高分辨率。l e a t l a s 等”“利用时频分布对机械加工过程进行监测，显示了现 代信号处理技术在制造领域的地位 虽然时频分布在机械故障诊断中的应用己经很多，但是，这基本上都是建立在c o h e n 类的w i 2 n e r v i l l e 分布( w v d ) 基础上。w v d 是一种时频能量分布，它把信号的能量表达在时间和频率组成的二维平面上， 充分反映了信号能量随时间很频率变换情况，但是w 存在严重的交义项干扰问题。往往将故障特征信 息淹没在干扰项下，对故障诊断检测造成一定困难，平滑伪w i 龋e r v i l l e 分布及c h o i m l l i a m s 分布减少了 交叉项干扰，但同时也降低了时间和频率分辨率。文献 5 2 介绍了一种重分配( r e a s s i 四e d ) 方法，得到 干扰项少的而分辨率高的修正平滑伪w i g n e r - v | l i e 分布( r e a s s i g n e ds m o o l h e dp s e u d ow i g n e r i v i l l e d j s t r b u t i o n ) 。高阶累积量能有效的抑制高斯噪声，国内外对时频的高阶谱也由很多研究，但是对w 、，d 时 频分布多项式”时频的高阶谱则研究的很少。 1 4 当前动态信号分析软件的特点及存在问题 东南大学硕士学位论文 本实验室开发的集成在 伍d 4 0 3 系统中的动态信号分析软件( a n a l y z e ) 是一个功能比较完整和具有 强大分析能力的动态信号分析软件。系统针对动态信号的时域和频域以及时频域都具有分析功能。时域包 括相关分析，时域波形；频域有：频谱，倒谱，互功率谱，b o d e 图：时频域有：小波变换，w i 印e r - v i l l e 变换分析，还有针对不同特征量的频率趋势分析，时域波形参数趋势分析和非振动量趋势分析。当前的动 态信号分析软件的特点是功能强大从时域，频域，时频域和趋势变化四仑方面满足了大多数故障信号的 分析。 当然a n a l y 2 e 也存在许多不足p ，系统中存在许多重复的代码，每次对系统添加功能的时候都要需要 进行类似的工作，系统的界面不友好，系统中某些信号分析功能存在着算法错误。例如互功率谱计算。同 时原来系统的很多功能的图形显示是按数据点数画图，不能给真正做到按幅值和频率坐标画图。在分析软 件的趋势分析中，用户不能同时观察多测点趋势波形，进行有力的比较，另外查看其它历史趋势时候存在 在不同趋势文件问切换的困难p 。同时趋势分析中还存在不能做到按实际数据段显示数据的要求。尽管分 析软件有着极强的分析功能，其依然对很多问题如机组起停状态分析，转子问题等诸多故障不能进行很好 的分析，需要开发更多的分析功能来满足需求。 当前的动态信号软件基本是离线形式的，随着故障诊断技术的发展，故障诊断正在向基于i n t e m e t 方 向发展，在远程故障诊断中，远程专家如何对故障信号分析成为故障诊断的关键。开发具有虚拟仪器功能 的基于w 曲的远程信号分析软件有着特殊的意义p “。远程专家可以通过网络下载动态信号分析软件，实 现远程故障诊断。本文正是针对以上问题展开研究的。 1 5 本文研究内容 综上所述，设各状态监测与故障诊断技术已经获得了飞速发展，工况监测与故障诊断系统也取得了很 好的经济和社会效益，目前，工况监测与故障诊断系统还在发展中，许多功能还不很完善，需要更多的关 注与研究。动态信号处理是故障诊断的关键，相应的分析软件就成为研究的重点。在远程故障诊断的信号 分析，虚拟仪器研究方面还有许多问题。目前，故障诊断中的信号处理技术，尤其是时频分析方法应用到 故障诊断中还需要进一步研究，所以本文致力于咀下一些内容的研究： ( 1 ) 动态信号分析及相应控件软件实现 设备故障中振动信号分析已成为最有效和最常用的手段，如何有效的分析振动信号，提取其中蕴含的 故障特征成为故障诊断的研究重点。 本文的第二章详细阐述了各种动态信号的处理的原理、实现的步骤，并利用v c + + 制作成a c t i v e x 控件。同时针对不同的动态信号处理方法，详细阐述了其在故障诊断中的作用。并利用故障诊断实例和仿 真数据验证了控件的有效性。 当前虚拟仪器研究已经成为研究的热点问题，在远程故障诊断中，故障信号的处理与分析成为诊断系 统的关键。传统的故障诊断系统的信号分析已经不能适应要求，远程分布式信号分析处理也应允而生。 第二章介绍了远程分布式故障诊断系统的构架以及各种实现方法的适用条件和优缺点，开发了基于 c o m ，d c o m 的远程信号分析控件。基于c o m ，d c o m 技术的a c t i v e x 分析处理软件极大的方便可客户和 远程专家的故障诊断，使得系统尽可能开放与适合于不同的平台，尽量利用现有资源。 ( 2 ) 时频分析在故障诊断中的研究 设备故障大部分是由于振动引起的，因此对振动信号分析成了故障诊断的有力途径之一，也是最方便 和最有效果的方法。传统f o u i e r 变换的频谱分析是基于信号的平稳性假设。利用传统频谱分析对很多故障 信号分析变的很不适合，甚至根本不可能发现潜在的故障特征，造成误诊。机器的振动信号往往表现为非 平稳信号，当出现故障时，这种非平稳表现的更加明显，因此，时频分布非常适合机械故障诊断与监测。 本文的第三章讨论了短时傅立叶变换( s t f t ) ，小波变换( w a v e l e t ) 和w i g n e r v i l 】e 分布( w v d ) 的 原理和实现。重点讨论了w v d 的特性和在故障诊断中的理论基础和应用。用仿真比较了几种时频变换在 设备故障诊断中的特性。比较了w v d 的交叉项抑制方法并结合齿轮箱故障诊断实例，利用w v d 分析了 齿轮箱故障。 ( 3 ) 本文的第四章重点讨论了现场故障诊断实例。结合工程实际分析压缩机组的运行工况，在对设备综 第一章绪论 台分析并得出结论，同时对分析系统在工程实际中应用进行验证。 ( 4 ) 本文第五章为全文总结，对本课题和论文工作进行了全面概括，并对今后工作提出一些设想和建议。 7 东南大学硕士学位论文 第二章故障诊断中动态信号分析及实现 口振动故障信号处理是一门集传感器技术、数据采集技术、数字信号处理技术等多种类于一体的工程 应用技术，通过对故障信号的检测并对检测出的信号变换，分析，提取出对诊断有用的故障征兆。这对设 备的故障诊断有着非常重要的作用。动态信号分析成为设备故障诊断系统的关键。开发具有组态功能的信 号处理控件模块不仅能提高了信号分析功能也为开发大型项目的组态化开发提供了必要的准备。 随着工业技术的进步和测量通信技术的发展，振动监测和诊断系统经历了单机监测诊断系统，分布式 监测诊断系统( d m d s ) 和网络监测诊断系统等模式，特别是由于计掉机技术和互联网的应用，使得资源共 享变的更直观和更容易实现。这些都为远程故障诊断的实现提供了基础。在远程故障诊断中诊断专家对故 障数据实现远程分析成为诊断的关键。怎样有效的和准确的从故障数据中分析故障特征成为研究的重要内 容，远程动态信号分析也运允而生。在w 曲结构体系下，实现远程信号的多功能信号分析现的尤为突出。 2 1 信号分析控件实现的编译步骤 a c t i v e x 控件作为一种加强的c o m ，其突出特性是将大量的细节隐藏起来，仅以简明的接口与用户交互， 易于使用。任何支持a c t i v e x 控件的软件平台都可以使用a c t i v e x 控件。因此如果将软件模块包装成a c t i v e x 控件，就能使设计出来的软件不但具有很高的移植性，而且能利用好各种高级语言编程的特色，设计过程 既快速又简洁。往软件项目中添加a c t i v e x 控件可以极大地提高编程的效率，是实现软件项目组态化的一种 非常有用的技术”“。针对大型设备开发的工况监视与分析诊断系统( m f d 系列) ，主要包括信号采集与预处 理、实时监视与状态识别、信号分析和故障诊断等模块。每一模块对信号分析方法都有调用，都要显示信 号波形、状态，而且彼此相对独立。每一种分析方法都有各自的算法、图形界面，所以将各分析方法编制 为独立的控件。利用控件属性、方法和事件与不同模块程序之间灵活通讯，同一控件可以方便地添加到不 同应用程序中，且不影响程序中其他分析功能的正确运行，使得软件的各部分分工明确，减少了彼此间的 影响，从而达到了监视诊断系统对各种信号分析功能提出的模块化要求。 l f d 系列信号分析软件的信号分 析功能采用a c t i v e x 技术实现“。每种信号分析方法均独立地编译成a c t i v e x 控件，分析方法主要有单文件 分析、多文件分析和趋势分析。单文件分析方法包括频谱分析、时域波形、包络、小波、倒谱、谱差、轴 心轨迹、自相关分析、w i g n e r _ w i l l e 时频分布；多文件分析包括互相关分析、互谱分析、b o d e 图、瀑布 图；趋势分析包括频率趋势、峰峰值趋势、有效值趋势、峭度趋势和非振动趋势。对于不同的信号分析方 法，其要求的数据信息、界面功能也可能有很大的不同。针对特定的分析方法，结合用户对分析界面的要 求，规划设计每个信号分析控件的属性、方法和事件是十分必要的。以频谱分析控件为例，分析界面除了 要求显示所给数据的频谱图形之外，还需具有以下分析功能：( 1 ) 显示与数据相关的信息，如机组名、采 样频率、测点号等；( 2 ) 根据光标在频谱曲线上的任一点位置给出其坐标值，并显示峰值信息；( 3 ) 窗函 数选择功能；( 4 ) 频段选择并细化；( 5 ) 根据选择的频段给出其能量；( 6 ) 根据选定的频率值，定位其倍 频；( 7 ) 根据用户要求设置图形中的背景和曲线颜色；( 8