基于小波變換的水泵設備故障診斷系統設計

蔣輝 楊娟 劉洋

（1.沈陽天眼智云信息科技有限公司，遼寧沈陽 110000；2.沈陽天眼智云智能技術研究院有限公司，遼寧沈陽 110000）

0.引言

在水泵故障診斷階段，由于基礎數據自身存在較大的噪聲干擾，導致診斷效率相對較低[1]。為了解決這一問題，需要從兩個方面入手：一方面是提高隨設備數據采集階段的精度；另一方面是強化對數據的降噪處理效果。水泵設備故障主要體現在振動方面，因此，從該角度展開對其故障診斷的研究是十分具有探索空間的[2]。受客觀環境以及使用情況的影響，水泵設備故障大多是以逐步發展的方式存在的，因此，盡早實現對其的有效診斷對于提高設備的使用壽命具有重要價值[3]。

為此，本文提出基于小波變換的水泵設備故障診斷系統設計研究，分別從硬件環境構建和軟件診斷方式兩個角度進行設計，并通過試驗測試分析驗證了設計方法的可靠性。通過本文的研究，希望可以為相關實際檢修工作的開展提供有價值的參考。

1.硬件設計

1.1 振動傳感器

本文設計系統主要是利用小波變換技術對水泵設備故障進行診斷，因此，采集數據的可靠性直接影響診斷結果是否準確[4]。本文選擇ZDHJZ-3500振動傳感器作為系統的振動數據采集裝置，振動傳感器工作原理如圖1所示。

圖1 振動傳感器工作原理圖

ZDHJZ-3500自帶顯示模塊，采用LCD顯示，并設置漢字菜單，以此支持按鍵操作調節裝置的參數設置，并且也可以顯示裝置的工作步數。采集單元具有對電池自動管理的功能，可以結合水泵設備的運行狀態調節，包括耗電模式、充電模式以及待機模式[5]。ZDHJZ-3500還提供了RS232通訊接口，以此適應RTU.CDT通訊規約選擇，可與電機自動化結構連接。ZDHJZ-3500自帶的監控器可以實現電池電壓、控母電壓、控母電流、電池充放電電流、模塊狀態檢測，且無需外接線和外接傳感器。內置了振動測量單元和數字測量信號調理單元，通過無接觸式傳輸，支持選擇調節。輸出信號結合實際情況，頻率可調節范圍為5kHz～15kHz，不同輸出信號對應的數據采集精度包括0.5%、0.25%、0.1% 3個等級。對于工作環境的要求較低，當相對濕度不超過90%，溫度在 -5℃～+45℃時均可實現穩定運行，且可聞噪音最大分貝不超過55dB，不會對環境造成影響[6]。

1.2 控制芯片

在對水泵設備故障診斷過程中，需要對采集到的數據進行分析，以此實現對其的判斷，為此，本文選擇具ARM Cortex-A5內核，主頻為536MHz的ATSAMA5D3X系列處理器SDRAM-DDR2作為系統的控制芯片。SDRAMDDR2上集成了千兆網口，采用工業級器件完成結構組件，在200PIN DDR金手指接口的輔助下，可以穩定適用于各種現場環境之中。SDRAM-DDR2還完美支持Linux3.6.9和Android4.0.4，為設計系統的廣泛應用提供了重要基礎。其具體結構設置如圖2所示。

如圖2所示，SDRAM-DDR2的CPU單元搭載了Cortex-A5處理器，在32KB數據Cache和32KB指令Cache的支撐下，內存管理單元MMU可以充分滿足片內SRAM和ROM的運行需求[7]。核心板硬件資源包括大小為256MB的Nand Flash和大小為256MB的DDR2，可以為系統功能的執行提供可靠保障。

圖2 SDRAM-DDR2芯片結構構成

2.軟件設計

遵循故障診斷流程進行系統軟件設計，故障診斷流程如圖3所示。

圖3 故障診斷流程圖

2.1 基于小波變換的水泵設備運行數據降噪

SDRAM-DDR2在接收到來自ZDHJZ-3500振動傳感器采集的水泵設備運行數據信息后，首先對其進行降噪處理，降低后續故障診斷計算冗余，提高故障診斷效率。在具體的實施過程中，本文采用小波變換的方式對數據進行處理。

考慮到小波的基函數為有限長的小波基，SDRAMDDR2對水泵運行數據進行小波變換處理的方式可以表示為:

其中，F(a，t)表示小波變換處理后的水泵運行數據，a和t分別表示變換后小波基的長度和對應的時間標簽，j表示ZDHJZ-3500振動傳感器采集數據的監測點數量，xi表示ZDHJZ-3500采集到的水泵運行數據，E表示基函數。

從公式（1）中可以看出，本文利用小波變換對水泵設備變量參數的處理實際上是通過調節小波的窗寬度實現的，也就是對應小波基的長度。通過這樣的方式對具有相同時間標簽的數據進行比較，結合其發展情況就可以減少由于重復分析帶來的大量冗余計算。

2.2 水泵設備故障診斷

在上述基礎上，SDRAM-DDR2在完成對水泵設備數據的降噪處理后，以時間標簽為基礎，對比連續n個周期內水泵的運行狀態，其具體的計算方式可以表示為：

其中，T表示振動傳感器采集數據的周期，Δ表示數據變化程度。需要注意的是，當故障較為明顯時，可以通過1個或幾個周期內具有相同時間標簽的數據對其作出診斷，但是當故障的作用程度較小時，需要適當增加數據分析的范圍。

在此基礎上，利用Δ值實現對水泵設備故障的診斷，其可以表示為：按照式（3）所示的方式，本文以5個周期為基準對水泵的狀態進行分析，當T<5，且Δ=0時，需要增加分析周期至10，此時若仍存在Δ=0，則認為水泵無故障，當Δ≠0時，則認為水泵存在故障，當T<5，且Δ≠0時，則可直接判定其存在故障。

3.應用測試

3.1 測試環境

在測試階段，本文將某國產加工的水泵設備作為試驗對象，考慮到在水泵運行過程中，由于軸承之間存在磨損風險，因此其在裝配、加工等階段出現故障的主要作用方式為主軸轉子出現不平衡，本文將振動傳感器安裝于水泵的主軸周圍。在此基礎上，對于不同程度不平衡故障的模擬，主要是通過調節添加在主軸轉子螺栓的偏心質量實現的。為了更加深入地測試系統對水泵故障的診斷結果，共設置了5個故障。具體如表1所示。

表1 故障程度設置

按照表1的故障設置方法，在實驗過程中，設置水泵的運轉速度為5000r/min，對應采集卡的運行頻率為 12800Hz。振動傳感器在進行不同等級故障診斷時，分別采集 30 組數據作為診斷基礎。

3.2 測試結果

按照上述的試驗設置，利用本文設計系統以及文獻[4]和文獻[5]提出的方法同時進行故障診斷，3種方法對不同等級故障診斷的時間開銷如表2所示。

表2 水泵故障診斷時間開銷

從表2中可以看出，對比3種方法對不同程度水泵設備故障的診斷情況，其時間開銷均隨著故障等級的提高而逐漸增加，其中，文獻[4]中的方法對特征較為明顯的故障診斷時間雖然相對較短，但是當作用于主軸轉子螺栓的偏心質量逐漸減小后，其時間開銷出現了大幅上升；文獻[5]方法與之相比表現出了更高的穩定性，但整體診斷效率仍存在一定的提升空間；對比之下，本文設計系統對不同程度水泵設備故障的診斷效率最為穩定，最短耗時僅為0.85s，最大耗時也不超過2.00s，僅為1.62s。測試結果表明本文設計系統可以實現對水泵設備故障的高效診斷，這是因為本文在提高采集數據可靠性的同時，通過對水泵運行數據進行小波變換處理，降低了在故障分析階段的計算冗余，提高了診斷效率。

4.結語

水泵設備故障主要是由于其在運行過程中出現了異常引起的，而在通常情況下，這種異常是以相對發展的狀態存在的，這就意味著對其故障作出及時診斷是十分必要的。本文提出基于小波變換的水泵設備故障診斷系統設計研究，實現了對微小故障的高效診斷。通過本文的研究，以期為水泵設備的維護管理工作開展提供有價值的參考。