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复合数字滤波算法及其在风机在线监测系统中的

作者:丽江工业风机厂家  来源:未知  浏览次数: 日期:2020-06-07 12:47

复合数字滤波算法及其在风机在线监测系统中的应用、易建刚、闫开勇(武汉科技大学,武汉430081)在风机监测系统恒定运行条件下有效滤除各种噪声干扰信号。该算法计算效率高,适合在线系统实现。风扇是涡轮压缩机、鼓风机和排气扇的总称。它广泛应用于石化、冶金、电力、交通等部门,被认为是整个系统的枢纽设备。为了对风机的各种运行参数进行连续监测和实时评估,对设备故障进行诊断和预警,有必要建立风机机组在线状态监测和故障诊断系统。根据风机设备的结构特点和机组的工作前提,采用多种信息监测和连接系统,响应各种过程的传感器采集监测信息,采用现代标志分析方法对采集的标志进行处理。然而,由于监测信号的多样性和复杂性,在传感器进行数据采集的过程中,传感器会拾取由各种原因引起的所需的有效标志和噪声信号,从而污染输出数据。如果这些无用的噪音和标语不可避免地被处理掉,那么任何关于这一根源的解释和诊断方法都将变得毫无意义。这是传感器信号采集过程中噪声干扰的示意图。为了减少或消除各种噪声干扰,同样需要采用滤波技术来准确提取表征被测对象特征的有效信息。传统上,模拟滤波器用于过滤连续输入信号。近年来,随着数字设备和数字信号处理集成电路DSP的迅速普及和发展,数字滤波器在光信号测试领域得到了越来越广泛的应用。同时,还提出了各种类型的数字滤波器设计过程中涉及的算法,如从小均方偏差角度设计滤波器系数的各种近似算法,从大误差最小化角度设计滤波器系数的各种近似算法,各种窗函数设计方法,以及优化和量化系数的各种设计方法等。此外,自适应标志处理技术、小波分析技术和神经采集技术的研究极大地丰富了数字滤波的内涵。机械和流体过渡传感器获得的数据表明传统数字滤波算法和风机在线监测系统中存在噪声干扰。在风机监控过程中,大量信息的处理不可避免地要花费大量的时间。对于在线信息处理系统来说,如果一个算法不能在规定的时间内提供有价值的结论,那么无论这个结论如何,该算法都失去了它的重要性。因此,所开发的数字滤波算法必须考虑其运算效率。从这个角度来看,基于复杂标志处理技术(如神经收集和小波分析)的算法不适合底层数字滤波。在工业现场级别,中值滤波、均值滤波和移动平均滤波也被广泛使用。中值滤波方法是对某个参数进行n次采样,然后按照必要的顺序对n个采样值进行排序,并将该中值作为本次的输出值。中值滤波方法能有效去除由偶然恒等式引起的波动角力,但不适用于快速变换过程的参数。平均滤波方法是继续取n个样本,然后取它们的算术平均值。波形经过进一步滤波,输出波形如所示。由此可见,原始标准是由以正弦波为主的时间序列标准组成的。在风机监控系统中,由三种滤波算法组成的复合数字滤波算法对传感器采集的信号中的各种噪声干扰具有很好的抑制效果。结论根据风机监测系统中干扰噪声的特点,采用中值滤波、均值滤波和移动平均滤波相结合的复合数字滤波算法,能够有效滤除噪声

对于风机启停阶段的变速工况,复合数字滤波算法的有效性需要进一步研究。



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