數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在故障檢測(cè)的運(yùn)用

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摘要：現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)的智能化和自動(dòng)化發(fā)展趨勢(shì)非常明顯，各類系統(tǒng)的復(fù)雜程度明顯提升，出現(xiàn)故障的概率顯著增加。因此，采取有效的狀態(tài)評(píng)估與監(jiān)測(cè)診斷方法將成為保障現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)性能的主要措施。隨著數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的深度發(fā)展，狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷有了更加穩(wěn)定的技術(shù)支持，可以提出更加合理的控制與故障消除措施，讓系統(tǒng)始終保持正常的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)。

關(guān)鍵詞：數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)；故障檢測(cè)；運(yùn)用

現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)的高自動(dòng)化程度讓結(jié)構(gòu)變得十分復(fù)雜，一旦系統(tǒng)當(dāng)中的某一個(gè)細(xì)微環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障，不僅會(huì)導(dǎo)致一系列的不良反應(yīng)，甚至?xí)苯佑绊懙较到y(tǒng)的安全運(yùn)行。我們所熟知的切爾諾貝利事件實(shí)際上就是因設(shè)備運(yùn)行故障所導(dǎo)致的核泄漏問題，對(duì)于生態(tài)與經(jīng)濟(jì)的影響非常明顯。故障檢測(cè)的意義在于利用已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)結(jié)合結(jié)構(gòu)特性對(duì)已經(jīng)發(fā)生或潛在的故障進(jìn)行分析和控制，讓系統(tǒng)回到正常狀態(tài)[1]。

1數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的主要內(nèi)容

1.1技術(shù)特征

當(dāng)前的信號(hào)處理系統(tǒng)一般是脫離了PC機(jī)的嵌入系統(tǒng)，因?yàn)镻C機(jī)雖然功能全面且使用方便，但是受限于信號(hào)處理的特殊要求，使用起來仍然有難度。實(shí)時(shí)信號(hào)處理系統(tǒng)則延遲較小且成本較低。如果要進(jìn)行信號(hào)處理，一般是在通用計(jì)算機(jī)上使用仿真軟件（MATLAB或C++）來實(shí)現(xiàn)，在非實(shí)時(shí)的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)系統(tǒng)當(dāng)中可以得到應(yīng)用。如果對(duì)于運(yùn)算速度要求較高則可以考慮采用專門的數(shù)字信號(hào)處理芯片，將信號(hào)處理的算法在芯片內(nèi)部就實(shí)現(xiàn)，只需要展開接口設(shè)計(jì)無需進(jìn)行額外編程。雖然該模式在系統(tǒng)硬件和軟件的升級(jí)方面難度較大，但是在信號(hào)處理方面的優(yōu)秀性能仍然使得它具有良好的應(yīng)用前景與價(jià)值[2]。

1.2數(shù)字信號(hào)處理芯片

數(shù)字信號(hào)處理芯片即數(shù)字信號(hào)處理器，利用處理運(yùn)算算法來進(jìn)行架構(gòu)，包括CPU、存儲(chǔ)器和集成外設(shè)等，內(nèi)部包含不同的處理結(jié)構(gòu)模塊。總體來看數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)芯片的集成度非常高且CPU可以保持良好的運(yùn)算速度，外部接口數(shù)量較多也能讓程序指令和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相互分離，處理過程和數(shù)據(jù)分析過程可以同時(shí)展開。所采用的流水線技術(shù)讓處理速度有所保障，芯片的接口也可以完成實(shí)時(shí)的調(diào)試工作，保持穩(wěn)定的開發(fā)性能。隨著今后的工作當(dāng)中數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)性能的優(yōu)化，利用專門的器件來進(jìn)行實(shí)時(shí)處理也成為了主要的發(fā)展熱點(diǎn)，其內(nèi)部的每個(gè)存儲(chǔ)空間都可以進(jìn)行獨(dú)立訪問，而程序總線與數(shù)據(jù)總線是相互分開的，數(shù)據(jù)運(yùn)算效率相當(dāng)于是原來的兩倍。數(shù)據(jù)和程序在不同的存儲(chǔ)空間內(nèi)部，因此執(zhí)行操作可以重疊進(jìn)行，芯片的靈活性和指令執(zhí)行過程更加便捷。雖然數(shù)字信號(hào)處理對(duì)于實(shí)時(shí)性的要求比較高，但是在不同的情況下功能程序可以通過預(yù)測(cè)的方式發(fā)揮集成優(yōu)勢(shì)，且除去微處理器的性能之外還包括其它處理器不具備的特性，例如可以在一個(gè)指令周期范圍內(nèi)完成乘法和加法，且指令訪問和數(shù)據(jù)分析可以同時(shí)進(jìn)行等[3]。數(shù)字信號(hào)處理對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高，特別是不同的情況下都需要在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)完成工作，即不同的功能程序都需要確定具體的執(zhí)行時(shí)間，預(yù)測(cè)處理分析工作也隨之產(chǎn)生。近年來數(shù)字信號(hào)處理芯片的高穩(wěn)定性和高預(yù)見性，產(chǎn)生的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)也成為了研究熱點(diǎn)，也為信號(hào)處理理論的研究工作提供了關(guān)鍵的信息基礎(chǔ)和理論支持。

2數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)在故障檢測(cè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用

2.1診斷方案的整體設(shè)計(jì)

在目前的工業(yè)系統(tǒng)當(dāng)中良好的診斷方法能夠有效地確保系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，而不理想的故障診斷方法可能會(huì)直接影響到系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。表1當(dāng)中就是常見的故障診斷方法。在診斷方法的整體設(shè)計(jì)上我們可以考慮采取聚類分析，將其中大量未知標(biāo)注的數(shù)據(jù)通過計(jì)算的方式整合成為不同的類型，從而篩選并掌握隱藏在數(shù)據(jù)對(duì)象背后的分組信息、數(shù)據(jù)分布信息等[4]。以密度指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)的減法聚類算法能夠?qū)⑺械臄?shù)據(jù)對(duì)象都作為候選對(duì)象，作為快速而獨(dú)立的聚類模式，其計(jì)算量和數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量的關(guān)系是線性關(guān)系。在診斷系統(tǒng)的整體框架設(shè)計(jì)上，框架如圖1所示。系統(tǒng)的各個(gè)模塊都可以單獨(dú)地進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)節(jié)，然后進(jìn)行整機(jī)連調(diào)，既能夠便于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)又可以在調(diào)試和維護(hù)工作方面發(fā)揮性能，整個(gè)系統(tǒng)在正常供電的條件下通過數(shù)據(jù)采集的模塊進(jìn)行監(jiān)測(cè)后，將系統(tǒng)的狀態(tài)發(fā)送給數(shù)字信號(hào)處理平臺(tái)，讓其進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算和分析，最終將處理完畢的數(shù)據(jù)發(fā)送給其它控制器進(jìn)行處理。

2.2診斷方法設(shè)計(jì)

在目前的故障檢測(cè)技術(shù)當(dāng)中，考慮到某些算法的計(jì)算比較復(fù)雜，需要處理大量數(shù)據(jù)，再加上乘法運(yùn)算對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高，因此數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的應(yīng)用可以給我們提供非常有效的處理方案，構(gòu)建在復(fù)雜的環(huán)境下發(fā)揮監(jiān)測(cè)和故障診斷功能的系統(tǒng)程序[5]。目前基于數(shù)字信號(hào)處理的程序開發(fā)主要使用的方式就是將復(fù)雜的運(yùn)算過程用C語言等措施，以程序代碼的形式下載到硬件平臺(tái)之上進(jìn)行操作。在了解運(yùn)算規(guī)則之后就可以將算法功能進(jìn)行編寫然后根據(jù)仿真結(jié)果進(jìn)行調(diào)節(jié)。如果可以達(dá)到預(yù)期的算法就可以利用數(shù)字信號(hào)處理的編程環(huán)境轉(zhuǎn)換語言程序，達(dá)不到預(yù)期的算法則重新進(jìn)行程序編寫。這一階段的工作完成之后就需要利用仿真模擬的軟件來對(duì)算法程序功能作出調(diào)整，將預(yù)期算法處理和實(shí)現(xiàn)的結(jié)果作出對(duì)比，讓在線運(yùn)行的質(zhì)量和性能更加穩(wěn)定[6]。在診斷方面，借助MATLAB模擬仿真進(jìn)行的算法移植方式效果突出，整個(gè)數(shù)字信號(hào)處理的軟件部分也采取模塊化的程序設(shè)計(jì)，通過主函數(shù)對(duì)不同功能函數(shù)模塊的順序調(diào)用來滿足故障診斷的現(xiàn)實(shí)需求。首先診斷系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行初始化，初始化結(jié)束后展開數(shù)據(jù)采集，將所有的數(shù)據(jù)放入緩沖區(qū)域后等待進(jìn)一步處理，系統(tǒng)會(huì)將經(jīng)過降噪處理的數(shù)據(jù)交給故障診斷聚類分析模塊然后保存數(shù)據(jù)，判斷是否有新數(shù)據(jù)出現(xiàn)。有新數(shù)據(jù)則進(jìn)行降噪預(yù)處理。需注意的是小波降噪功能是為了能夠保留有用的信號(hào)技術(shù)然后對(duì)信號(hào)合并和重構(gòu)。總體而言聚類功能程序模塊的具體流程應(yīng)該在設(shè)定的閾值范圍內(nèi)單獨(dú)進(jìn)行聚類，最后通過計(jì)算并調(diào)整聚類中心的方式保存結(jié)果。如果要進(jìn)行診斷方法的優(yōu)化，那么需使用優(yōu)化后的匯編語言編寫程序，程序的優(yōu)化過程要進(jìn)行手工處理，即首先對(duì)算法進(jìn)行C程序級(jí)優(yōu)化再針對(duì)數(shù)字信號(hào)處理的具體特征對(duì)代碼進(jìn)行調(diào)節(jié)，包括功能精簡、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)循環(huán)優(yōu)化、代碼的并行處理等。不過需要盡量避免對(duì)于片外存儲(chǔ)數(shù)據(jù)讀取和調(diào)用，目的在于減少調(diào)用數(shù)據(jù)過程所產(chǎn)生的時(shí)間消耗。

2.3增量聚類診斷

當(dāng)前常見的聚類方法是基于全局進(jìn)行的比較內(nèi)容，無法滿足實(shí)際情況對(duì)于聚類數(shù)據(jù)的分析要求。對(duì)于新增數(shù)據(jù)而言，可以考慮采用增量式聚類診斷，即先在分析之前利用減法聚類措施來定位最優(yōu)的數(shù)據(jù)對(duì)象集與初始聚類中心然后再找出數(shù)據(jù)對(duì)象。經(jīng)過該方法進(jìn)行處理之后，不僅可以避免聚類運(yùn)算每次的最優(yōu)解等問題，還可以根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)象當(dāng)中的數(shù)據(jù)點(diǎn)來確定聚類數(shù)量[7]。反之，遞歸增量聚類則是利用原始的聚類結(jié)果來進(jìn)行本次過程，而不是將所有數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新運(yùn)算，此時(shí)應(yīng)重點(diǎn)提升聚類算法的效率來保障數(shù)據(jù)處理的精度。

3結(jié)語

數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的研究工作成為了今后狀態(tài)評(píng)估和故障檢測(cè)工作的重點(diǎn)，目的在于提升診斷的速度和精度減少誤報(bào)、漏報(bào)現(xiàn)象，準(zhǔn)確地對(duì)故障發(fā)生的情況作出判斷并分析故障產(chǎn)生的潛在風(fēng)險(xiǎn)。未來的工業(yè)系統(tǒng)將變得更復(fù)雜，集成化的發(fā)展趨勢(shì)下僅僅依靠算法展開降噪處理無疑是不夠的，對(duì)于故障診斷過程的優(yōu)化還應(yīng)該進(jìn)行預(yù)測(cè)和更新，提升算法在高維數(shù)據(jù)方面的處理能力和分析能力，特別是故障糾正和故障控制。

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作者：夏培濤 單位：臨沂科技職業(yè)學(xué)院