基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法

基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法

陈可友

武汉市特种设备监督检验所 湖北武汉430000

摘要:机电类特种设备是很多领域中重要的运行设备。在机电类特种设备启动时，需要及时发现其是否发生故障。因此，在其启动装置中安装有故障检测设备，一旦发现启动故障，做到及时处理，并且正确处理，维护机电类特种设备的稳定运行。基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法具有广阔的发展前景和实际应用意义。

关键词：小波变换；机电类特种设备；启动故障；检测方法

引言

在全国各个行业的不断发展中，机电类特种设备应用较为广泛，促使社会得以繁荣发展推动经济发展，在大型的游乐场所中，使用的机电类特种设备较多，为游乐场项目的正常运转提供电源。如果在机电类特种设备的使用中出现故障，会导致所有设施无法正常地进行运转，影响人们的正常工作与生活，也对实际工作造成较大的伤害与经济损失，甚至于危害人们的生命安全。要注重定期开展机电类特种设备检查工作，并按照特定的规范要求完成检查工作流程，操作人员要具备专业化技术水平及高业务能力。

1.特种设备故障诊断技术概述

特种设备故障诊断技术是通过对特种设备的故障进行分类、判断和诊断，采取相应的修复措施以恢复设备的正常运行的技术。它在特种设备的维修和维护中起着至关重要的作用。特种设备故障诊断技术包括故障分类、故障判断和诊断、故障排除和修复以及维护管理等方面。通过应用特种设备故障诊断技术，可以预防故障的发生，提高设备的可靠性和安全性。随着科技的不断发展，特种设备故障诊断技术也在不断创新和发展，如基于人工智能的故障诊断系统、远程故障诊断系统等，具有更高的精度和效率。

2.基于小波变换的机电类特种设备启动故障

2.1基于小波变换分析故障特征

小波变换的方法可以通过变换的过程突出数据信息的某些特征，对数据信息逐步进行多个尺度的细化，聚焦数据信息变化的任何细节。将提取出来的故障信息导入到基于小波变换建立的识别模型中，对数据信息的幅值和频率分量进行识别，准确判断故障信息的特征。故障信息的特征指的是能够反馈内容的指标，基于小波变换对时间和频率变化处理的优越性，小波变换在信息特征提取工序上的处理效率较高，即使先后遇到相同的故障信息，也能够将特征完整提取出来。

2.2降维处理故障信息特征

采用小波变换的方法分析出来的故障信息特征还不能直接进行应用，此时的故障信息特征还存在着大量的线性信息，这些线性信息会影响后续的结果判断，因此需要将这些故障信息特征进行降维处理。将可能存在相关性的两个故障信息变量替换为相关性为0的故障信息特征。随着信息特征维度的不断降低，不仅可以降低这些信息特征所需要的存储空间，能够储藏更多的信息特征，此外，低维的信息特征还能够减少计算用时，提高算法的可用性。降维处理还能够将小波变换分析所得的冗余故障信息特征进行删除，这一步骤可以解决多重共线性的问题，为后续的可视化降低操作难度。

3.基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法

3.1数据采集和预处理

在基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法中，数据采集和预处理是非常关键的步骤。首先，需要确定采集数据的传感器布置位置和参数设置，以确保获取到全面、准确的机电类设备启动过程数据。数据采集可以包括电流、电压、振动等信号的实时监测和记录。为了提高数据质量，可能还需要进行滤波、降噪等预处理操作，以去除干扰信号和提取故障特征所需的有效信息。预处理阶段还包括数据的归一化、平滑处理，以及可能的缺失值处理等操作。在归一化过程中，将不同传感器采集到的参数数据调整到相同的范围，避免由于数据单位或量纲差异而对后续分析造成影响。平滑处理则有助于去除数据中的噪声，使得数据更具可分析性。同时，针对数据中可能存在的缺失值，可以利用插值等方法进行填补，以确保数据完整性和连续性。

3.2小波变换在故障检测中的应用

小波变换作为一种多尺度、多分辨率的信号分析方法，在机电类特种设备启动故障检测中具有重要的应用价值。通过小波变换，我们可以将信号分解成不同频率的子带，实现对信号特征的定位和提取。在故障检测中，小波变换可以帮助我们发现信号中的异常波动、突变或频率变化，进而识别可能存在的故障情况。具体地，小波变换在故障检测中的应用可以表现为以下几个方面：首先，通过小波变换可以对机电设备启动过程中复杂的信号进行时频域分析，帮助确定信号中的频率成分和时间变化规律，从而识别异常振动、电流突变等故障特征。其次，小波变换能够实现信号的压缩表示，减少数据量并保留主要信息，有利于故障特征的提取和分析。此外，小波变换还可以结合其他技术，如小波包分析、小波单元选择等，进一步挖掘信号的局部特征和频率特征，提高故障检测的精度和灵敏度。

3.3基于小波变换的故障特征提取

基于小波变换的故障特征提取是基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法中的关键环节。在这一步骤中，我们利用小波变换的多尺度分析特性，从复杂的原始信号中提取出具有区分性和代表性的特征，以便后续的故障诊断和分析。在基于小波变换的故障特征提取过程中，首先需要选择合适的小波基函数，并根据特种设备的启动特性和故障类型进行调整。然后，利用小波变换将原始信号分解成不同尺度的小波系数，根据实际情况选择关注的频带范围和尺度程度，突出故障特征的频率成分。接着，对小波系数进行合适的幅值、能量等特征提取，以捕获信号中的异常振动、频率变化等可能与故障相关的特征点。基于小波变换的故障特征提取需要结合实际的特种设备工作条件和故障表现，灵活运用小波变换的优势，获取具有区分性和实用性的特征参数。通过准确提取和刻画故障特征，为后续的故障诊断算法设计奠定基础，为机电类特种设备的安全运行提供可靠保障。

3.4故障诊断算法设计

故障诊断算法设计是基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法中的核心环节。在这一步骤中，我们将经过特征提取的故障特征数据输入到学习模型或智能算法中，实现对故障类型和程度的自动诊断和分析。首先，故障诊断算法设计需要选择适当的机器学习算法或人工智能技术，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树（DT）等，以建立故障诊断模型。然后，利用提取的故障特征数据，对模型进行训练和验证，优化算法参数和模型结构，以实现对不同故障类型的准确分类和识别。在故障诊断算法设计过程中，还需要考虑不同故障模式之间的区分度和可区分性，确保模型的泛化能力和准确性。此外，为了提高算法的实用性和可操作性，可能需要进行模型的调优、深度学习网络结构设计等进一步工作，以满足特种设备故障检测的实际需求和应用场景。

结束语

在基于小波变换的机电类特种设备启动故障检测方法的研究中，我们深入探讨了数据采集和预处理、小波变换在故障检测中的应用、基于小波变换的故障特征提取以及故障诊断算法设计等关键环节。通过这些工作，我们不仅增进了对小波变换技术在故障检测领域的理解，也为机电设备故障检测技术的发展和应用提供了新的思路和方法。

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