Использование непрерывного вейвлет преобразования для диагностирования электроприводной арматуры

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

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( ,

/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.