CC BY
70
П.В. Синельщиков, А.С. Новожилов
Использование непрерывного вейвлет преобразования для диагностирования электроприводной арматуры
Предложен метод определения технического состояния электроприводной арматуры, основанный на использовании непрерывного вейвлет - преобразования.
Ключевые слова: диагностика, электроприводная арматура, вейвлет - преобразование, ток.
На сегодняшний день большой интерес среди специалистов вызывает метод диагностирования технического состояния электроприводной арматуры (ЭПА) по токовому сигналу с использованием спектрального анализа на основе быстрого преобразования Фурье. Данный метод получил широкое распространение за рубежом [1, 2, 3]. Отечественных работ по данной тематике сравнительно мало [4, 5].
Следует отметить, что существуют некоторые трудности практического применения указанного метода для диагностирования ЭПА это: увеличение отношения сигнал-шум, которое образуется в виду его усреднения и синхронного накопления; малая разрешающая способность анализа в высокочастотной области, что требует применения процедур детектирования (анализ огибающей). Кроме того, традиционный спектральный анализ не эффективен для нестационарных сигналов с временным масштабом нестационарности много меньшим продолжительности сигнала, подлежащего анализу. Это связано с усреднением мощности флуктуации при спектральном анализе (спектр мощности) по всему времени наблюдения сигнала. Так же, не учитывается возможность изменения частоты во времени в связи появления задиров при работе ЭПА и ложных гармоник в сигнале при различных помехах, появляющихся в электрической сети.
Одним из возможных решений, позволяющим производить анализ изменения частотных составляющих сигнала во времени, является использование полосовых фильтров. Однако присутствующие частоты в токовом сигнале зачастую располагаются достаточно близко друг к другу, и поэтому при их выделении происходит искажение в результате попадания соседних составляющих в полосы затухания полосового фильтра.
Данные трудности могут быть преодолены за счет использования свойства локальности непрерывного вейвлет преобразования (НВП), что позволит тем самым анализировать и обрабатывать нестационарные (во времени) или неоднородные (в пространстве) токовые сигналы.
Непрерывное вейвлет-преобразование определяется выражением (1), а обратное преобразование - (2).
где X(-)- сигнал /(-) - вейвлет-родитель; а Ф 0 - масштаб; Ь - сдвиг.
аъ
х(-) = С— Ц^(а, Ъ)У (-—Ъ )0а-
а
где
С/=1
(С)|2
14
0,^ - постоянной допустимости; ^ - преобразование Фурье от / , при
условии С/ < +ю.
Согласно формулам (1) и (2) интеграл должен быть вычислен на бесконечных интервалах, в то время как, практически его необходимо определить в интервале с определенными границами. Это приводит к существенной потере информации. Данное обстоятельство может быть компенсировано путем введения двух функций предложенных Арата Масудом [6], которые компенсируют высоко- и низкочастотные потери. Их описание определено выражениями (3) и (4) соответственно:
Хайп (-)
Х% (-) =
а2г2
1ё1
С+
\ КА- - Ъайп)(W/x)(aайп, Ъ2 )аЪайп;
а,
2 р-2
С+
| /Р^ (- - Ъгё( Ш/х)(агё( , Ъ2 )аЪгё( ,
(3)
(4)
/Р (-) = а~р/г (-/а), (КРх)(РЪ) = \/Р(- - Ъ)х(-)а-
где/
Оцифрованный токовый сигнал является дискретным, поэтому интегрирование заменяется суммой с шагом дискретизации выборки данных. Для анализа используется огибающая, алгоритм построения которой был описан в [7].
1,А
№
а)
1,е
2
I г
II
2.56
2.88
3.29
3.84
4.61
5.76
7.69
11.53
23.06
69.23
0
0.5
1.5
2
б)
в)
2.5
1,е
ґ,Гц
Рис. 1 - Пример анализа токового сигнала
а) участок огибающей токового сигнала; б)фрагмент вейвлет спектра; в)спектр Фурье
Рассмотрим более подробно предлагаемый метод. По огибающей токового сигнала (рис.1,а) рассчитывается вейвлет спектр по формуле (1), представленный на рис.1,б. Далее в интервалах интересующих частотных полос производится, с использованием формулы (2), их восстановление. Восстановленные сигналы представлены на рис. 2,а,б. В приведенном примере использованы диапазоны от 0 до 5 Гц и от 22 до 26 Гц. Оценка технического состояния сводится к сравнению максимальных и средних амплитудных значений по восстановленным сигналам, описывающих работу оборудования, с их эталонными значениями для бездефектного состояния механизма.
Рис. 2 - Восстановленные сигналы:
а) участок восстановленного сигнала в диапазоне от 0 до 5 Гц; б) участок восстановленного
сигнала в диапазоне от 22 до 26 Гц.
Проверка точности восстановленных сигналов в указанных диапазонах частот была выполнена путем сравнения их суммы с исходным сигналом, в результате чего среднеквадратическая ошибка не превысила 2%.
1
Использование НВП позволяет не только следить за изменением частотных
составляющих токового сигнала ЭПА, но и так же контролировать их амплитуду.
Применение данного метода на практике подтвердило его бо'льшую чувствительность к
определению дефектов по сравнению со спектральным анализом на основе преобразования
Фурье.
Литература
1. Altug S., Mo-Yuen C., Joel H. Fuzzy Inference Systems Implemented on Neural Architectures for Motor Fault Detection and Diagnosis / IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS, VOL. 46. — № 6 1999. — С. 60-72.
2. Bayir R., Bay O. F. Kohonen Network based fault diagnosis and condition monitoring of serial wound starter motors / IJSIT Lecture Note of International Conferense on Intelligent Knowledge Systems, Vol. 1, — № 1, 2004. —С. 30-36.
3. Marques Cardoso, A.J. Inter-Turn Stator Winding Fault Diagnosis in Three-Phase Induction Motors, by Park's Vector Approach / IEEE Transaction on Energy Conversion, Vol. 14. — № 3, 1999. —С. 102-105.
4. Петухов В., Соколов В. Диагностика состояния электродвигателей. Метод спектрального анализа потребляемого тока / Новости электротехники. — № 1, 2005 — С 15-18.
5. Сиротин Д.В. Использование параметров токового сигнала электродвигателя для оценки технического состояния электромеханического оборудования [Текст] / Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки, 2006 г. - С.57-62.
6. Arata Masuda. Accurate Computation of Forward/Inverse Continuous Wavelet Transform / Memoirs of the Faculty of Engineering and Design Kyoto Institute of Technology — 2003. — 10 c.
7. Синельщиков П.В. Алгоритм построения огибающей токового сигнала электроприводной арматуры/ П.В. Синельщиков, А.В. Чернов, В.Н. Никифоров// Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Материалы VIII Междунар. науч.-практ. конф., г. Новочеркасск, 28 сент. 2007г./ Юж.-Рос. гос. техн. Ун-т (НПИ). - Новочеркасск: ЮРГТУ, 2007. - С. 83-88.
