，并每50ms通過modbus讀取一次主控?cái)?shù)據(jù)。
最后，運(yùn)用特征工程等技術(shù)進(jìn)行故障診斷
在機(jī)理理解強(qiáng)
、數(shù)據(jù)相關(guān)性弱的情況下，有效的預(yù)處理與特征工程能達(dá)到事半功倍的預(yù)測效果
。為了便于大家更好的理解
，下面以在2009年P(guān)HM數(shù)據(jù)競賽中的齒輪箱故障診斷競賽題作為案例進(jìn)一步分析。
伺服減速機(jī)精北傳動
如圖所示
，在齒輪箱的輸入端與輸出端分別裝有振動傳感器
，但對于健康信號及故障等信息完全不知，要求在此情況下判斷其故障
。
（大家能想到哪些方法，歡迎討論）
我們當(dāng)時(shí)在做這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，總結(jié)下來主要涉及以下幾種技術(shù)或方法：
時(shí)域特征提取
時(shí)域同步平均
信號預(yù)處理
頻率分析
檢測軸承故障的包絡(luò)譜分析
其他齒輪診斷相關(guān)有用特征
譜峭度
頻譜相似度
小波分析
下面進(jìn)行具體說明
。
首先是對信號進(jìn)行觀察
，提取出時(shí)域特征，這是由于時(shí)域特征的計(jì)算方式相對簡單
，且能夠直接篩除一些非常嚴(yán)重的故障
。
之后對信號進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)其中的一些機(jī)械信號
，運(yùn)用時(shí)域同步平均的方法
，把不同轉(zhuǎn)的振動信號分割開，在時(shí)域進(jìn)行平均
，從而得到轉(zhuǎn)一周360度的振動信號標(biāo)準(zhǔn)情況
，其本質(zhì)是對信號降噪。
當(dāng)軸承磨損一定程度時(shí)
，能夠在頻域直接看到有具體哪些故障
，所以在分析時(shí)要先判斷是否有嚴(yán)重故障之后再做精細(xì)處理。
再對軸承進(jìn)行包絡(luò)譜分析后
，我們發(fā)現(xiàn)在內(nèi)環(huán)對應(yīng)的故障頻率有故障的發(fā)生
。
此外對于非穩(wěn)態(tài)的信號產(chǎn)生的故障，我們運(yùn)用小波的方式進(jìn)行抓取
，定位到故障的發(fā)生時(shí)間
、層級等。
之后對整個(gè)信號進(jìn)行小波分解
，其基本原理是將原始信號不斷細(xì)分
，針對離散的小波變換采用不同的信號處理方式。
伺服減速機(jī)而譜峭度相當(dāng)于對原始的信號做濾波
，突出其尖度
、脈沖度非常高的信號
，因?yàn)檫@些信號往往很可能對應(yīng)著某些故障信息。
同時(shí)
，我們也開發(fā)了一個(gè)對頻譜的相似度進(jìn)行量測的量
，通過衡量頻域相似度進(jìn)行自動化判斷。
工況分割主要針對一些特殊的變量
，如轉(zhuǎn)速
、負(fù)載等信號等，將多工況的整體信號拆解開后
，再對簡單量化后的工況做分析
，對同類信息進(jìn)行對比，提高精確度
。
最終通過整個(gè)分析過程來判斷齒輪箱具體有什么故障
，而且即使在分析過程中沒有發(fā)現(xiàn)明確的故障，也可以通過對比判斷出存在哪些潛在的故障
。
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