小波变换在故障诊断中的敏感性分析

学术论坛　臻　

’Ｉ与应用　

基于小波分析模极大值的陀螺故障诊断方法　

裴甲瑞　（１．上海交通大学电子信息与电气工程学院上海　李建勋　彭仁军　２００２４０：２．上海航天控制技术研究所上海２００２３３）　

摘要：航天器控制系统各部件出现故障常引起陀螺角度增量输出的变化，以角度增量为特征量进行陀螺故障诊断往往会出现误诊断。本文　通过小波分析模极大值方法，对构造的陀螺角度增量残差信号分解处理后进行故障识别，成功剔除其他部件故障产生的影响，从而有效识别出　陀螺故障，该方法提高了陀螺故障诊断的准确性和诊断效率。　关键词：陀螺残差故障诊断小波分析模极大值　中图分类号：ＴＰ　文献标识码：Ａ　文章编号：１００７—９４１６（２０１１）０７—０１６６—０３　

陀螺是高精度零动量三轴稳定航天器控制系统的重要测量部　

件，用于测量航天器在空间运行的三轴惯性角速度。陀螺一旦发生　

异常，将直接影响的控制系统稳定运行及航天器安全，严重时可能　

造成整个航天器的失效。因此，研究陀螺故障诊断的方法具有十分　

重要意义。　

目前，航天器控制系统故障诊断或地面测控站均直接利用陀螺　

输出角度增量数据两两比较、前后拍比较或与预先设定的正常值比　

较的方法来判别故障，当超出设定的阈值范围时，即认为陀螺出现故　

障。该诊断方法简单但依赖于阈值选择的准确性，阈值选择过大将会　

出现漏诊断或不诊断；阈值选择过小，诊断又太灵敏，将会出现误诊　

断。而航天器控制系统为闭环系统，当航天器其他姿态敏感器出现异　

常时，星载计算机会控制执行机构产生控制力矩作用于航天器本体　

上，带来航天器本身惯性角速度的变化，从而产生陀螺输出角度增量　

数据的变化，该变化可能会导致误诊断情况。为此，有必要选取合适　

的特征量并利用一定的数据处理方法来对陀螺进行故障诊断。　

小波分析方法是一种变尺度的时频分析方法，具有多分辨率分　

析，良好的时间和频率定位及空间局部化的特性，非常适合于分析　

非平稳信　”。本文通过构造残差信号的方法，剔除其他异常引起的　

水力发电　第３３卷第２期　２００７年２月　

文章编号：０５５９—９３４２（２００７）０２—００７０—０３　

小波变换在电力系统故障信号　

分析中的应用　

孙成祥，晁勤　

（新疆大学电气Ｓ－程学院，新疆乌鲁木齐８３００００）　

关键词：小波变换；奇异性检测；Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数；电力系统；故障分析　

摘要：正确检测电力系统故障信号对提高电力系统稳定性具有非常重要的意义。通过简要介绍小波变换应用在　

信号奇异性检测方面的基本原理，提出了基于小波变换的电力系统故障信号分析方法。该方法既充分利用了小波　

变换在故障信号分析中的优点，又克服了传统傅里叶变换分析方法的不足，并通过实例进行了验证。取得了良好的　

效果。　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｗａｖｅｌｅｔ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｔｏ　Ｆａｉｌｕｒｅ　Ｓｉｇｎａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ｉｎ　Ｐｏｗｅｒ　Ｓｙｓｔｅｍ　

Ｓｕｎ　Ｃｈｅｎｇｘｉａｎｇ，Ｃｈａｏ　Ｑｉｎ　

（ＣｏＨｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＸｉｎＪｉａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ　Ｘｉｎｊｉａｎｇ　８３００００）　

Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ：ｗａｖｅｌｅｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ　ｅｘｐｏｎｅｎｔ；ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ；ｆａｉｌｕｒｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｐｒｅｃｉｓｅ　ｆａｕｌｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ　ｈａｓ　ｇｒｅａｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｏｗｅｒ　ｓｙｓｔｅｍ．Ｉｎ　ｔｈｉｓ　

ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｗａｖｅｌｅｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｉｎｇｕｌａｒｉｔｙ　ｉｓ　ｂｒｉｅｆｌｙ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　ｆａｉｌｕｒｅ　

双树复小波分析在故障诊断中的发展与应用　

杨楠，关佳亮，高立新　

（北京工业大学机电学院先进制造技术北京市重点试验室，北京１００１２４）　

摘要：双树复小波分析发展过程和理论内容，以及在故障诊断中的研究进展与状况。双树复小波分析在故障诊断中应用的各种方　

法，展望双树复小波理论有待解决的一些问题及动态趋势。　

关键词：双树复小波分析；故障诊断；信号处理；特征提取ＤＯＩ：１０．１６６２１０．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎｌ００１—０５９９．２０１７．０８．１８　

中图分类号：ＴＨ１６５　文献标识码：Ｂ　

０前言　随着工业自动化程度的提高，为了使生产系统正常运行，提　高企业经济效益，故障诊断已经成为现代工业生产的重要环节，　

故障诊断技术也随之发展成为一门融合多种学科的综合性学　科。故障诊断技术兴起于２０世纪６０年代的美国，最初应用于航　

天技术，后来由于其对保障机械系统的安全稳定运行、提升企业　

经济效益具有重大意义，成为国内外专家学者的研究热点。我国　

自２０世纪７０年代末８０年代初开始对故障诊断技术进行研究，　

近些年来，故障诊断技术在我国备受重视，我国《国家中长期科　

学和技术发展规划纲要（２００６－－２０２０年）》和《机械工程学科发　

展战略报告（２０１１—２０２０年）》将重大产品和重大设施运行安全　

性、可靠性、可维护性关键技术列为重要的研究方向。　

故障诊断包括３个环节：故障信息获取、故障特征提取与状　

态识别。其中故障特征提取是故障诊断的核心。小波变换、傅里　

叶变换及ｓ变换等是经常使用的特征提取方法，支持向量机、神　

经网络及贝叶斯分类器等是主要的分类器【１］。小波变换因其具有　可以处理非线性、非平稳信号的特点，在故障诊断中得到广泛应　

用。但是随着研究的深入以及工程实践，发现传统的小波分析具　有频率混叠、频带能量泄漏大、缺乏平移不变性等缺陷日。为了克　

服这些缺陷，一种具有近似平移不变性、良好方向选择性、完全　重构性、有限数据冗余性和高效计算效率等优良性质的小波变　

第２２卷第４期　２ｏｏ９年１２月　连云港职业技术学院学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｌｉａｎｙｕｎｇａｎｇ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　Ｖ０１．２２　Ｎｏ．４　Ｄｅｃ．２００９　文章编号：１（１０９—４３１８｛２００９）０４—００１０—０２　基于小波包分析的气泵故障诊断方法　

戴金跃　（镇江高等专科学校，江苏镇江２１２００３）　摘要：针对真空压力复合气泵现有出厂检测方法检测效率低、检测效果差、产品存在故障隐患的缺点，提出基于小波包　分析和ＢＰ网络的故障诊断的方法，经诊断实例。使用该方法可对真空压力复合气泵进行有效的故障诊断。　关键词：真空压力复合气泵；小波包；故障诊断　中图分类号：ＴＢ７５２　文献标识码：Ａ　目前对真空压力复合气泵的检测方法相对较落后，主要　是在气泵满负荷连续工作１２小时后通过温度及噪声检测来　判断其质量的优劣。由于在检测噪声时必须先将整个试车　车间的其他气泵停机，然后进行单台测试，这样就影响了待　检气泵工作的连续性；同时由于测试条件及其他主观因素的　影响，使得这种方法存在检测效率低、检测效果差和产品有　故障隐患的缺点。　本文采用风扇罩壳和泵体上的振动信号作为检测信号，　利用小波包对检测信号进行多层分解，通过分频带能量特征　提取故障特征向量可有效检测气泵故障。　Ｉ小波分析…与小波包分析　大多数检测信号都是采用数据采集系统获得的离散信　号，工程上常用离散傅里叶变换和离散小波变换对信号进行　分析。虽然傅里叶变换能够将信号的时域特征和频域特征　联系起来，分别从信号的时域和频域分析，但却不能将二者　有机结合起来，因为时域信号中不包含任何频域信息。　小波变换是在不同频带窗口内刻画信号的时域特征，具　有时频域的局部化能力，且其时间窗和频率窗可依据其变换　尺度适应性改变。故障诊断时既能提取特征信号的频率特　征，又保持了诊断信息的时域特征，分析时把信号分解为低　频和高频两部分，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低　的时间分辨率；在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的　频率分辨率。小波分解中低频部分失去的信息由高频部分　捕获，在下一层的分解中，只分解上一层的低频部分，保留上　一层的高频部分，如此类推下去，可以进行更深层次的分解。　小波包分解是一种比小波分解更为精细的分解方法，它　应用一对相关联的低通滤波器和高通滤波器，不仅对低频部　分进行分解，而且对高频部分也进行分解。图１为三层小波　包变换分解图，图中（０，０）部分代表原始信号Ｓ，（１，Ｏ）代表小　波包分解的第一层低频结点系数Ｘ１０；（１，１）代表小波包分解　的第一层的高频结点系数Ｘｌｌ，（２，０）代表第二层第０个结点　系数Ｘ２０，其它依次类推，提取从低频到高频８个子带的小波　包分解系数（ｘ３ｏ，Ｘ３１…．，Ｘ３７），对小波包分解系数进行重　＊收稿日期：２ＯＯ９—１１—０１　构。