基于小波包分析的冶金机械设备故障诊断系统

在大生产技术逐渐发展的过程中，流水线型的生产方式逐渐产生，使得机械设备自身的技术水平要求以及其复杂程度逐渐提升，进而导致机械设备的故障问题对其生产的影响力度逐渐增加。冶金机械设备是冶金工业领域中，各种用于冶炼、铸锭、包装、运输的设备统称。大多数冶金机械设备出现故障时，均表现出明显的振动现象，若不对设备进行及时的维护和处理，将会造成振动危及设备的正常运行，严重者甚至会造成机毁人亡的事件发生[1]。进行对冶金机械设备的故障诊断和振动幅度检测，其主要目的是为了预防并减少设备发生故障的可能，从而利用最小的维修成本，确保冶金机械设备的安全运行，进而为冶金企业带来更大的经济效益和社会效益[2]。当前传统冶金机械设备的故障诊断系统涉及到大量的人为操作，通过人工检查、查找故障位置、分析故障原因、人工抢修的流程完成，因此设备恢复正常运行的时间与故障诊断人员的个人经验有着一定程度上的联系。由于当前冶金行业的发展十分迅速，因此传统故障诊断方法已经无法满足其功能多样化的需要，因此研究学者逐渐将研究重点转移到对具备可靠性的冶金机械设备故障诊断系统方向上。对此，本文结合小波包分析方法，提出一种全新的冶金机械设备故障诊断系统。

1 基于小波包分析的冶金机械设备故障诊断硬件设计

1.1 高集成传感器与执行器选型

传统冶金机械设备故障诊断系统的运行数据采集通常采用一般性能的传感器完成，但这种传感器只能针对某一固定参数变量进行采集。因此，针对冶金机械设备各类参数信息采集时需要多个传感器的共同使用，并且各个传感器产生的误差会造成最终获取的参数变量误差较大[3]。因此，本文系统中的传感器选用型号为SJS-的高集成传感器。该型号传感器的电源电压为24VDC；最大电流为20mA；动作温度在-45°C～110°C范围内；输出信号为4～20mA或0～10mA。SJS-型号传感器能够使在较高的温度下进行长期稳定的工作，并且能够充分适应冶金机械设备复杂的运行环境。

执行器选用与上述型号高集成传感器同一生产企业生产的SJD-型号执行器。该型号执行器可在380～660 380 ±10%V的供电电源，环境温度为-40～70 ℃，相对湿度： ≤90%（25℃）的环境下工作。该型号执行器的电机为短时工作制，额定运行时间为15分钟。传感器与执行器的芯体和外壳之间均采用激光冷焊工艺，可将二者完全熔为一体，确保传感器与执行器能够在高温状态下能安全使用。在执行器的压力芯片体与放大电器之间，利用聚四氟乙烯材料制成的垫片进行隔热，并加装散热装置，内部引线孔填充高效隔热材料硅酸铝，有效地防止了热传导，保证放大转换电路部分在允许温度下工作。

1.2 故障异常诊断芯片选择

在本文冶金机械设备故障诊断系统中加入ISJ4520KS型号的故障异常诊断芯片，该芯片安装风格为SMD/SMT，静态电流为50 μA，最小输入电压为2.7 V，最大输入电压为15V，Pd-功率耗散0.904 W，产品类型为LDO Voltage Regulators。这该型号的芯片具有记录并诊断机械设备运行数据传输过程中是否存在故障异常的功能，在该芯片自身的数据库当中记录着数十种机械设备故障类型[4]。利用ISJ4520KS型号故障异常诊断芯片中特有的特征改进算法对异常信号进行检测，对不同故障位置分别进行分析，并将异常数据信息进行存储，为后续诊断软件提供数据支撑。

2 基于小波包分析的冶金机械设备故障诊断软件设计

2.1 冶金机械设备运行数据采集

在对冶金机械设备故障进行诊断前，首先应当对冶金机械设备在运行过程中的数据进行采集。利用LonWorks技术，对设备运行数据采集，将采集结点设置在晶振、电源、神经元芯片、I/O调理、收发器以及外部与其相互连接的多个位置。利用Lon Works总线技术中的LonTalk通信协议对开放式的互联参考模型进行定义，从而实现对冶金机械设备中各个运行环节的互联操作[5]。本文针对数据的通讯传输，采用面向对象的方法设计，对各项运行参数进行设定，实现各个设备之间复杂的网络通讯。同时，在对冶金机械设备的运行数据采集时，应当坚持长期、不间断的检测，从而在故障发生时刻记录系统故障的具体时间，并确定故障位置及具体故障类型、故障原因。由于本文中的数据采集是针对冶金机械设备的，通常情况下，冶金机械设备种类较多，因此需要尽可能地多设立监测点。通过本文上述多个传感器和执行器等硬件对数据获取后，利用Lon Works技术将所有数据集成。完成对冶金机械设备运行数据的采集后，还需要将数据中的故障异常信号进行采集，方便后续对其进行小波包分析。

文章来源：《冶金与材料》 网址: http://www.yjyclzz.cn/qikandaodu/2021/0513/877.html