基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位方法

張徐

（南京高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校，江蘇 南京 210000）

機(jī)電設(shè)備一直是制造業(yè)中十分重要的設(shè)備，機(jī)電設(shè)備的大面積應(yīng)用在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，也會(huì)出現(xiàn)故障發(fā)生率攀升的問(wèn)題[1]。相關(guān)調(diào)查結(jié)果顯示，故障定位能夠有效減少機(jī)電設(shè)備大型、連鎖故障的發(fā)生幾率[2]，因此該問(wèn)題受到機(jī)械設(shè)備研究領(lǐng)域的重視[3]。在機(jī)電設(shè)備的故障定位中，復(fù)合故障的定位是其難點(diǎn)，故需對(duì)機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位問(wèn)題進(jìn)行研究。

機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位技術(shù)綜合了數(shù)字信號(hào)處理、傳感器、計(jì)算機(jī)等多種先進(jìn)技術(shù)，該問(wèn)題的研究很早就受到各國(guó)學(xué)者的關(guān)注。實(shí)施機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)合故障的迅速檢修，大幅降低復(fù)合故障帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失。在機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位問(wèn)題的研究中，有些學(xué)者通過(guò)監(jiān)測(cè)主軸振動(dòng)信號(hào)，獲取主軸故障振動(dòng)信號(hào)的對(duì)應(yīng)頻域特征，實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障的定位[5]。但該方法得到的故障特征不全面，影響故障定位的精度。

綜合現(xiàn)有各種研究成果，在研究中應(yīng)用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)一種基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位方法。

1 機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位方法設(shè)計(jì)

1.1 基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合故障數(shù)據(jù)采集

為實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位的有效性，首先對(duì)機(jī)電設(shè)備的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。本文設(shè)計(jì)一種無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)完成機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)采集。設(shè)計(jì)無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)由協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)、路由節(jié)點(diǎn)、電流傳感器節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)器構(gòu)成的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、供電單元以及監(jiān)控中心構(gòu)成[6]。

在設(shè)計(jì)的無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)中，協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)接收機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)；電流傳感器節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)采集機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障的電流數(shù)據(jù)；路由節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)向電流傳感器節(jié)點(diǎn)提供位置信息，在傳遞數(shù)據(jù)信息的過(guò)程中主要起到路由器的作用；節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)器主要負(fù)責(zé)對(duì)各種節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；供電單元主要負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的供電；監(jiān)控中心負(fù)責(zé)對(duì)節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控[7]。

在該無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行中，首先利用協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)對(duì)Zigbee網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組裝。完成網(wǎng)絡(luò)的組建后，利用協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，并實(shí)施網(wǎng)絡(luò)的初始化處理。然后對(duì)周圍是否存在申請(qǐng)加入網(wǎng)絡(luò)的電流傳感器節(jié)點(diǎn)進(jìn)行周期性判斷，當(dāng)有新的電流傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)的驗(yàn)證并加入該網(wǎng)絡(luò)后，由協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)分配該節(jié)點(diǎn)的地址[8]。如果協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)收到機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障電流數(shù)據(jù)采集指令，會(huì)對(duì)該指令進(jìn)行廣播，通過(guò)電流傳感器節(jié)點(diǎn)對(duì)電流數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，再經(jīng)路由節(jié)點(diǎn)將消息發(fā)送至協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)處。

在該網(wǎng)絡(luò)中，主要將電流傳感器節(jié)點(diǎn)安置在機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障頻發(fā)的區(qū)域，將電流傳感器的實(shí)際采樣頻率設(shè)置為500 Hz，每隔2ms實(shí)施一次電流數(shù)據(jù)采樣[9]。此時(shí)傳感器的工頻電流波形以20 ms為一個(gè)周期，也就是說(shuō)每個(gè)節(jié)點(diǎn)在一個(gè)工頻電流波形中可以采集周圍10個(gè)點(diǎn)的復(fù)合故障電流數(shù)據(jù)，擬合這十個(gè)復(fù)合故障電流數(shù)據(jù)后即可獲得故障電流波形。

利用信號(hào)調(diào)理電路對(duì)獲取的三相電流波形進(jìn)行分析處理后，通過(guò)疊加獲取機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障的零序電流有效值與零序電流波形[10]。

通過(guò)搭建該無(wú)線傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，能夠獲取機(jī)電設(shè)備各個(gè)位置的復(fù)合故障零序電流。電流傳感器節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)具體如圖1所示：

圖1 電流傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)

電流傳感器的參數(shù)設(shè)計(jì)主要是對(duì)羅氏線圈參數(shù)[11]進(jìn)行設(shè)計(jì)，選用的羅氏線圈骨架為無(wú)磁芯骨架，設(shè)計(jì)參數(shù)具體如表1所示：

表1 羅氏線圈設(shè)計(jì)參數(shù)

協(xié)調(diào)器節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)具體包括串口、電平轉(zhuǎn)換MAX3232、JTAG接口、8051MCU、無(wú)線收發(fā)模塊、存儲(chǔ)器、CC2530芯片、USB、AMA1117-3.3TPS63030電壓轉(zhuǎn)換芯片[12]。而路由節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)具體包括骨架、積分電阻、繞線、數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)器。

將節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)器與節(jié)點(diǎn)集成在一起，采用直接測(cè)量方式對(duì)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，具體功能包括電流監(jiān)測(cè)、電壓監(jiān)測(cè)、處理器狀態(tài)監(jiān)測(cè)、AD誤差監(jiān)測(cè)等[13]。節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)包括電源選擇電路、多路模擬開(kāi)關(guān)、外部檢流電阻以及MSP402FG4783芯片。

供電單元采用取能線圈和備用電源相結(jié)合的供電方案，以保障節(jié)點(diǎn)能夠正常運(yùn)行。監(jiān)控中心選用7816N-K2NVR網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控主機(jī)作為節(jié)點(diǎn)監(jiān)控PC。

1.2 機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)預(yù)處理

在上述采集的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，需要對(duì)采集的復(fù)合故障數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要通過(guò)相模變換、小波能量熵方法實(shí)現(xiàn)。相模變換能夠使電壓解耦或相電流成為互相獨(dú)立的模態(tài)分量[14]。相模變換采用Clark變換，具體公式如下：

式（1）中，Iδ、I1、Iγ指的是耦合網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的三相信號(hào)；Iσ、Iζ、Iτ指的是三相獨(dú)立元件，分別為線模式分量、線模式分量、零模式分量。

經(jīng)過(guò)上述相模變換后，為實(shí)現(xiàn)故障數(shù)據(jù)的預(yù)處理，采用小波能量熵對(duì)不同尺度的信號(hào)能量進(jìn)行估計(jì)，具體處理過(guò)程如圖2所示：

圖2 小波能量熵具體處理過(guò)程

在小波能量熵預(yù)處理過(guò)程中，平均小波能量熵Ej的計(jì)算公式具體如下：

式（2）中 x（n）指離散信號(hào)；Ejk指離散信號(hào)在低頻分量與高頻分量上的相關(guān)系數(shù)[15]。

相對(duì)小波能量的計(jì)算公式具體如下：

式（3）中，Em指第m個(gè)窗口下全部層的平均能量。

該窗口與其他窗口的小波能量熵計(jì)算公式具體如下：

式（4）中j指尺度序號(hào)。

1.3 機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位實(shí)現(xiàn)

在上述機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障數(shù)據(jù)預(yù)處理基礎(chǔ)上，根據(jù)虛警概率和傳感器檢測(cè)概率設(shè)計(jì)一種機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位算法。根據(jù)傳感器對(duì)復(fù)合故障現(xiàn)象的虛警概率和檢測(cè)概率設(shè)計(jì)復(fù)合故障觀測(cè)空間的模糊函數(shù)，描述復(fù)合故障特征向量與實(shí)際復(fù)合故障觀測(cè)向量間的相似度，將復(fù)合故障定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為故障觀測(cè)空間中實(shí)際觀測(cè)向量的歸類問(wèn)題。設(shè)計(jì)的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位算法步驟具體如下：

（1）構(gòu)建報(bào)警概率矩陣P，具體公式如下：

式（5）中，Pm，n指第m行n列的報(bào)警概率。

金樽獎(jiǎng)的第一個(gè)十年是一個(gè)重要的節(jié)點(diǎn)，我們很榮幸地將新西蘭作為本屆的金樽獎(jiǎng)主賓國(guó)。主賓國(guó)的意義不僅在于帶領(lǐng)消費(fèi)者了解相關(guān)國(guó)家的葡萄酒，更是對(duì)這一國(guó)家的葡萄酒產(chǎn)業(yè)、市場(chǎng)狀況作出的深度調(diào)研。

由于報(bào)警概率矩陣P僅針對(duì)單個(gè)故障，對(duì)式（5）中的矩陣進(jìn)行擴(kuò)展，使其成為V矩陣，將矩陣P直接擴(kuò)展為（2L－1）×n矩陣。

擴(kuò)展矩陣的行向量集合具體如下式：

式（6）中，vi指第i個(gè)V矩陣行向量。

將式（6）視為n維觀測(cè)空間中存在的2L－1個(gè)復(fù)合故障特征向量。

（2）對(duì)于故障觀測(cè)向量x，根據(jù)下式對(duì)x和V矩陣各行的相似度進(jìn)行逐個(gè)計(jì)算，具體如下式：

式（7）中，μ（x）指x和V矩陣各行的相似度；co（sδ）是指向量x與向量V之間的夾角，具體計(jì)算公式如下：

（3）對(duì)k個(gè)最大相似度所對(duì)應(yīng)的故障狀態(tài)進(jìn)行提取，作為備選復(fù)合故障。并以k個(gè)故障狀態(tài)的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)位置為依據(jù)實(shí)現(xiàn)復(fù)合故障定位[16]。

2 仿真分析

2.1 仿真參數(shù)設(shè)計(jì)

通過(guò)仿真平臺(tái)測(cè)試設(shè)計(jì)的基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位方法的性能，并分析測(cè)試結(jié)果。在仿真測(cè)試中，共布設(shè)100個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，具體仿真實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表2所示。

表2 仿真參數(shù)

節(jié)點(diǎn)分布圖具體如圖3所示。

圖3 節(jié)點(diǎn)分布圖

實(shí)驗(yàn)中的機(jī)電設(shè)備故障特征實(shí)驗(yàn)仿真數(shù)據(jù)具體如表3所示。

表3 實(shí)驗(yàn)中的機(jī)電設(shè)備故障特征實(shí)驗(yàn)仿真數(shù)據(jù)

2.2 仿真結(jié)果分析

2.2.1 定位誤差測(cè)試

首先測(cè)試設(shè)計(jì)方法的定位誤差，分別獲取設(shè)計(jì)方法在仿真次數(shù)為100次、300次、500次、700次時(shí)的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障平均定位誤差測(cè)試數(shù)據(jù)，具體如圖4所示：

圖4 機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障平均定位誤差測(cè)試數(shù)據(jù)

根據(jù)圖4的復(fù)合故障平均定位誤差測(cè)試數(shù)據(jù)，在仿真次數(shù)逐漸上升時(shí)，設(shè)計(jì)方法的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障平均定位誤差逐漸變低，在工作電流傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量逐漸上升時(shí)，復(fù)合故障平均定位誤差也逐漸變低?？傮w來(lái)說(shuō)，設(shè)計(jì)方法的復(fù)合故障平均定位誤差較低，說(shuō)明設(shè)計(jì)方法有著良好的復(fù)合故障定位性能。

2.2.2 定位覆蓋面積測(cè)試

對(duì)設(shè)計(jì)方法的定位覆蓋面積進(jìn)行測(cè)試，同樣在仿真次數(shù)為100次、300次、500次、700次時(shí)對(duì)設(shè)計(jì)方法的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障平均定位覆蓋面積進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果具體如圖5所示。

圖5 復(fù)合故障平均定位覆蓋面積測(cè)試結(jié)果

圖5機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障平均定位覆蓋面積測(cè)試結(jié)果表明，隨著工作電流傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量逐漸上升，設(shè)計(jì)方法的定位覆蓋面積有大幅提升；隨著仿真次數(shù)的增加，設(shè)計(jì)方法的定位覆蓋面積未呈現(xiàn)規(guī)律性區(qū)別。整體來(lái)說(shuō)，設(shè)計(jì)方法的復(fù)合故障平均定位覆蓋面積較高。同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用中，可以適當(dāng)增加無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)布設(shè)數(shù)量，有助于提高實(shí)際復(fù)合故障定位覆蓋面積。

2.2.3 定位耗時(shí)測(cè)試

對(duì)設(shè)計(jì)的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位算法，在算法迭代次數(shù)不斷增長(zhǎng)的情況下，分別對(duì)其定位耗時(shí)進(jìn)行測(cè)試，并記錄測(cè)試結(jié)果。具體測(cè)試結(jié)果如圖6所示。

圖6 定位耗時(shí)測(cè)試結(jié)果

圖6定位耗時(shí)測(cè)試結(jié)果表明，設(shè)計(jì)方法的定位耗時(shí)最高為7.94min，最低為3.19min，整體復(fù)合故障定位耗時(shí)較短，同時(shí)在算法迭代次數(shù)不斷增長(zhǎng)的情況下定位耗時(shí)有大幅度降低，說(shuō)明在實(shí)際定位時(shí)需要進(jìn)行多次算法迭代。

3 結(jié)論

目前，機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位問(wèn)題在制造業(yè)中是一個(gè)急需解決的問(wèn)題，因此，本文對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，提出一種基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的機(jī)電設(shè)備復(fù)合故障定位方法。在研究中實(shí)現(xiàn)了較小的定位誤差、較高的定位覆蓋面積以及較低的定位耗時(shí)，取得了一定研究成果。