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樓主

傳感器震動信號的分析

一切語言從 “Hello world開始!


任何算法,包括控制算法、分析算法,都只能接受特定類型的數據。幾乎不存在真正通用的算法適應一切任意采集的裸數據。在做控制和數據分析之前,我們需要把從監控設備,比如傳感器,采集的連續時間信號,變換成算法能夠識別的數值,才有可能讓后續的算法正常工作。

這正是本文要討論的內容 —— 如何從傳感器采集的時間序列中提取出系統所需的信號

俗語說,一切編程語言從 "hello world" 開始,信號分析的 "hello world" 就是頻譜分析。我們只能從時間序列中提取少量的統計信息,比如均值(能量),方差(能量變化量)等信息,大量的信息都隱藏在通過簡單變化無法觀測到的地方。信號分析的程咬金三板斧:頻譜分析、濾波器設計、濾波,在傳感器分析中還適用么?


傳感器數據和原理

前面的文章,我們討論過如何處理非均勻采用的原始數據,以及這些原始數據對系統的影響。本文中,我們假設信號數據已經經過初步處理,滿足了必要的香農-奈奎斯特采樣定理。數據來源是機械故障防護技術 MFPT 挑戰賽的數據(聽著像全國牙防組),這是一批來自于臺架的軸承全生命周期時間序列。眾所周知,完整生命周期的機械設備的疲勞過程的數據采集是非常困難的,既費時,又費錢。

這個傳感器分析的目的是用這批采集的打了標簽的數據分析軸承中概率最高的兩類錯誤,內圈裂縫和外圈裂縫問題的診斷。一個軸承,就是 N 個滾珠貼著內圈和外圈滾動,因為二者之間有周長差。如果內圈有裂縫,每次小鋼珠路過裂縫的時候,會產生一個異常的震動;反正,外圈的裂縫也同樣會有同樣的效果。大家可以回憶一下初中的物理知識,內圈周長小,所以碰到裂縫的頻率比正常軸承高一點點;外圈周長大,裂縫產生的頻率比正常低一點點。


圖片.png



如果能夠從頻譜上找到對應內圈對應頻率的諧波上出現尖峰,可以斷定為內圈故障;外圈處理方法一樣。是不是很簡單!


頻譜分析

信號分析三板斧可以上場了,我們從第一招頻譜分析開始。原理上來說,這種可能存在故障的數據,不是一個平穩的隨機過程,比如,隨著設備的疲勞,振幅會加大,還可能隨溫度發生漂移,我們無法對全生命周期進行直接變換來提取信息。

通常,我們會采用分段滑動的方法對系統進行掃描。這里隱含著一個簡單的假設:在滑動窗的小范圍之內的數據是平穩的。最常見的應用是短時傅立葉變換(STFT),針對每個滑窗進行一次傅立葉變換,沿著時間軸畫出來,就是一個時頻圖。傅立葉方法萬能,二大爺在哪兒都是二大爺。

如果能夠提取到多個諧波上的尖峰值,我們完全可以把一個單一的時間序列變換成多個具有明確物理含義的時間序列。這就是特征工程

給大家看一段小視頻,直觀感受一下震動信號的譜長啥樣的。




看出故障數據在頻譜上的分布了嗎?還沒看到嗎?再湊近一點!反正我連 900 讀的近視眼睛都摘了,貼著屏幕都沒看出來模式。信號分析出了需要好數學外,還需要一副好眼睛!

托爾斯泰大爺曾經說過,幸福的家庭都一樣,不幸的家庭各有各的不幸!眼睜睜地看到信號分析的三板斧跳進了火坑!


包絡分析

通用的頻譜分析手段對震動信號看起來沒啥大用途,但是我們對統計學家和一百年來的各位大師有信心。如果看不到有效的信息,一定是我們沒用對方法,或者是敵人實在太狡猾。二營長,拉出我們的意大利炮來。在震動信號分析中,還有一個大殺器,叫做包絡譜分析,對于這種有大量諧波的淹沒在噪聲中的信號有奇效。所謂包絡分析就是把信號拆解成緩變和快變的過程,一般來說,快變部分往往代表著噪聲;緩變部分可能才是信號所在。

我們只要對前面的內圈信號進行一個包絡變換,包絡信號分析果然姓包,立馬見效,上一個姓包的名人叫包拯!

在我們分析的頻率點上,可以清楚地看到譜線!


一鼓作氣


我們找到了震動分析的大殺器:包絡分析。現在,我們只需要把前面對內圈裂縫分析的內容移植到外圈之中。一鼓作氣,提早下班。



我去滴個眼藥水再回來!

理想是豐滿的,現實是骨感的。我們啥也沒找到!作為一個算法工程師,怎么能說不行了。我們來搬出統計學看看數據的分布。


>> kurtInner = kurtosis(xInner)
kurtInner =

   51.0544

>> kurtNormal = kurtosis(xNormal)
kurtNormal =

    3.0136

>> kurtOuter = kurtosis(xOuter)
kurtOuter =

    3.5008


再而衰,三而竭

看到問題了沒有,在內圈故障、正常、外圈故障三種情況下,統計分布都不一樣。指望著用同樣的方法做出一樣好的結果,這是在做美國白日夢?

數據的峰度,代表著數據在統計分布的山峰的是否很尖。人人喜愛的高斯分布的峰度為 3;越大的數代表山峰很窄,尾巴很大,信號集中;越小的峰度值代表山峰很寬,尾巴很小,大山里除了我軍,還有大量特務。誰說統計學只能用來做金融和數據分析的?做信號分析也很有用!一個很牛 X 的叫做 MATLAB 的工具里,帶了更加高級的峰度函數叫做峰度譜分析,可以計算出不同頻率下的峰度分布。我們看一下峰度譜是啥樣的:

作為架在馬屁股后面的那門大炮,果不其然,我們發現了信息原來集中在低頻部分。如果有了峰度分布,如果再想不起怎么做下一步的話,大家只需要沐浴更衣,翻出信號處理的課本,點柱香,磕個頭。稍等一下,插個廣告,磕個頭就回來!

信號處理托夢說:先設計一個濾波器,保留峰度高的部分,濾除峰度低的頻段,再來一遍包絡分析。胡漢三又回來了。

有如神助!


大功告成,回家吃雞

信號分析三板斧:觀測頻譜 -> 濾波器設計 -> 濾波,是從時間序列中提取有效信息的大殺器。在傳感器數據特征提取過程中,我們還會采用統計分析、頻譜分析、包絡分析等多種手段,簡直不要太酸爽了。做統計學中信號處理最牛的,信號處理中統計學最好的,老板都不好意思扣你薪水。


本集完!

下集再給大家介紹一些有用的圖形化工具,后續還有如何把算法實現到嵌入式設備中去。

the end!


人生苦短,我用 MATLAB



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文章寫的形象生動,拜讀中

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好東西,拜讀了

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能多一些MATLAB類似的基礎培訓就好了

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BOB彩票客户端這種也是基于軟件進行的分析吧,目前工作中還真沒接觸過,才疏學淺,慚愧

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BOB彩票客户端非常 好  好 好  好 

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文章偏重于理論研究,可以多分享寫實例

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學習學習吧,雖然還沒用過MATLAB

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學習學習理論

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分析的前提是數據采集,傳感器的用武之地

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好東西,拜讀了

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好東西,拜讀了


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12樓

BOB彩票客户端文章寫的很專業,肯定是技術方面的大佬

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13樓


回復內容:這肯定是的,大佬的文筆及技術都是值得我們學習的

對: 請叫我王老濕 文章寫的很專業,肯定是技術方面的大佬 內容的回復!

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術業有專攻,專家大咖的文章就是不一樣,有內容但不枯燥,視頻與文字結合,雖然我本身對這些知識不太熟悉,但是讀著還是很容易理解的,點贊

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15樓

認認真真的看了半天,愣是沒看懂。

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16樓

謝謝樓主分享,學習一下。

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支持你樓主   辛苦了

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有實際案例就好了~

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努力學習,支持樓主。

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感謝你的無私分享,努力學習進步 中    這個很好  很新穎

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