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        在線傳感器突變信號的檢測與區分

        作者: 時間:2012-06-09 來源:網絡 收藏

          2.1頻帶分析方法

          設信號X(t)的頻帶寬度為[0,f],分解層數為N,則多分辨率分解后,各空間對應的信號頻率范圍對不同頻帶內的信號分析的方法.通常可以根據感興趣的信號頻率范圍,將信號在一定的尺度上分解,從而提取相應頻帶內的信息.若是對各頻帶內的信號的能量進行統計分析,形成反映信號能量的特征向量,稱之為頻帶的能量分析.

          2.2小波頻帶與能量積分

          小波頻帶分析技術的理論依據是Parseval能量積分等式,對于離散正交,Parseval等式為
        公式

          式中:x(t)為待分析的信號;x(t),ψm,n(t)>為系數.式(1)將信號時域的能量和小波展開域的能量對應起來,這樣就可以根據各頻帶內的小波系數變化研究信號x(t)的組成頻率的變化.

          2.3分析步驟

          根據表1中的分析結果,基于多分辨率分析的能帶分析實現如下:

          ①利用系統數學模型的先驗知識,確定對象的截止頻率ωc,以0~10ωc作為系統帶寬;

          ②確定合適的采樣頻率,保證電磁干擾信號能被采集到,若采樣頻率為f,則分析頻率公式

          ③確定合適的小波分解層數N,使得0~lOωc正好包括在低頻空間VN內,并把整個分析空間分成相對的低頻空間和高頻空間,除系統帶寬所在的低頻空間VN外,其余空間WN,WN-1,Wl合并為高頻空間;

          ④選擇合適的小波函數進行多分辨率分解,將分解所得的小波系數,按照式(1)計算相應空間(頻帶)內信號的能量,形成表征空間中信號能量的二維向量e=[e1,e2],其中e1表示低頻信號的能量,e2表示高頻信號的能量;

          ⑤把表征空間能量的二維向量e=[e1,e2]歸一化處理,即公式

          進行特征分析.e01代表低頻信號的能量與總能量之比,e02代表高頻信號的能量與總能量之比.

          3 仿真分析

          作者對圖1所示的典型系統進行了仿真實驗,在正常工作狀態時,Gc(s),Gv(s),Go(s)的取值同前,
        公式

          在系統穩定的不同時刻,分別使R(s),D1(s)發生單位階躍變化;D2(s)由0變為幅值為1的脈沖信號或0.2sin100πt的周期信號;對象和的特性傳函在正常值與故障值之間切換,以模擬引起輸出信號突變的5種原因、6種形式,并采集各突變過程的數據.不論那種原因引起的信號突變,其高頻信號分量瞬間產生,很快消失.所以在采集到的信號的總能量中,高頻分量占的比率較小,為了提高檢測的靈敏度,對采集到的數據進行了去“直流”處理,即把采樣數據與信號突變前10點的平均值相減.另外在采樣數據中加入了方差為0.003的零均值白噪聲.系統的采樣頻率f=200Hz,分析頻率fo=100 Hz,選用了db4小波對信號進行了3層分解,這樣低頻空間的信號頻率范圍是0~12.5 Hz,高頻空間的信號頻率范圍是12.5~100 Hz,并對分析所得的高頻系數進行了硬閾值去噪處理,然后按照式(1)進行了能量比統計,結果見表2.

          表2中,外部電磁場干擾引起的的低頻分量的比例較小,其原因是去“直流”的結果;被控對象故障引起的的高頻分量的比很小,其原因是由于本仿真中采用的的輸入頻帶也只有十幾Hz.表2的仿真結果與表l的理論分析結果的一致性,說明了本方法的有效性.
        突變信號中高低信號分量能量比較計

          4 實驗研究

          以某恒壓供水系統進行實驗研究,如圖4所示,壓力為LDG-S型.經測試,廣義對象的傳遞函數G(s)=l/(0.22s+1).調節器參數設定值:比例度P=142%,積分時間ti=3 s,微分時間td=2 s,由此可估計出低頻段頻率小于4 Hz.在系統穩定的不同時刻,調整給定值以模擬給定輸入,調整零點以模擬傳感器恒偏差故障,調整調節器比例度以模擬調節器故障,頻繁啟停周圍電機以模擬電磁場引起的傳感器輸出突變,采集各種情況下的實驗數據.系統的采樣頻率f=128 Hz,分析頻率fo=64 Hz,選用db4小波對信號進行了4層分解,這樣低頻空間的信號頻率范圍是0~4 Hz,高頻空間的信號頻率范圍是4~64 Hz,并對分析所得的高頻系數進行了硬閾值去噪處理,然后按照式(1)進行能量比統計,結果見表3.由表3可知,實驗結果與表2的仿真結果和表1的理論分析結果相一致,說明了本方法的有效性.

        突變信號中高低信號分量能量比較計

          5 結論

          傳感器輸出的突變信號包含著很重要的故障信息,突變原因不同,突變信號的頻率組成不同.對于時間常數較大的被控對象,通常由給定輸入變化、干擾變化、控制器故障及執行器故障引起的傳感器突變信號中,一般只有低頻成份.被控對象故障引起的突變信號中,一般也只有低頻成份.由外部電磁場干擾引起的突變信號一般為脈沖信號,包含低頻成份和較多的高頻成份.由傳感器偏差故障的突變信號中,除含有低頻成份外,還含有少量的高頻分量.

          本文中提出的基于系統數學模型的小波頻帶分析方法,對數學模型的精度要求不高,能夠有效地診斷出傳感器的故障,為傳感器的故障檢測與性能評估提供了新的思路.


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