数字信号处理技术在故障检测的运用

摘要：现代工业系统的智能化和自动化发展趋势非常明显，各类系统的复杂程度明显提升，出现故障的概率显著增加。因此，采取有效的状态评估与监测诊断方法将成为保障现代工业系统性能的主要措施。随着数字信号处理技术的深度发展，状态监测和故障诊断有了更加稳定的技术支持，可以提出更加合理的控制与故障消除措施，让系统始终保持正常的运转状态。

关键词：数字信号处理技术；故障检测；运用

现代工业系统的高自动化程度让结构变得十分复杂，一旦系统当中的某一个细微环节出现故障，不仅会导致一系列的不良反应，甚至会直接影响到系统的安全运行。我们所熟知的切尔诺贝利事件实际上就是因设备运行故障所导致的核泄漏问题，对于生态与经济的影响非常明显。故障检测的意义在于利用已有的知识和经验结合结构特性对已经发生或潜在的故障进行分析和控制，让系统回到正常状态[1]。

1数字信号处理技术的主要内容

1.1技术特征

当前的信号处理系统一般是脱离了PC机的嵌入系统，因为PC机虽然功能全面且使用方便，但是受限于信号处理的特殊要求，使用起来仍然有难度。实时信号处理系统则延迟较小且成本较低。如果要进行信号处理，一般是在通用计算机上使用仿真软件（MATLAB或C++）来实现，在非实时的数字信号处理技术系统当中可以得到应用。如果对于运算速度要求较高则可以考虑采用专门的数字信号处理芯片，将信号处理的算法在芯片内部就实现，只需要展开接口设计无需进行额外编程。虽然该模式在系统硬件和软件的升级方面难度较大，但是在信号处理方面的优秀性能仍然使得它具有良好的应用前景与价值[2]。

1.2数字信号处理芯片

数字信号处理芯片即数字信号处理器，利用处理运算算法来进行架构，包括CPU、存储器和集成外设等，内部包含不同的处理结构模块。总体来看数字信号处理技术芯片的集成度非常高且CPU可以保持良好的运算速度，外部接口数量较多也能让程序指令和数据存储相互分离，处理过程和数据分析过程可以同时展开。所采用的流水线技术让处理速度有所保障，芯片的接口也可以完成实时的调试工作，保持稳定的开发性能。随着今后的工作当中数字信号处理技术性能的优化，利用专门的器件来进行实时处理也成为了主要的发展热点，其内部的每个存储空间都可以进行独立访问，而程序总线与数据总线是相互分开的，数据运算效率相当于是原来的两倍。数据和程序在不同的存储空间内部，因此执行操作可以重叠进行，芯片的灵活性和指令执行过程更加便捷。虽然数字信号处理对于实时性的要求比较高，但是在不同的情况下功能程序可以通过预测的方式发挥集成优势，且除去微处理器的性能之外还包括其它处理器不具备的特性，例如可以在一个指令周期范围内完成乘法和加法，且指令访问和数据分析可以同时进行等[3]。数字信号处理对于实时性要求较高，特别是不同的情况下都需要在规定的时间内完成工作，即不同的功能程序都需要确定具体的执行时间，预测处理分析工作也随之产生。近年来数字信号处理芯片的高稳定性和高预见性，产生的数字信号处理技术也成为了研究热点，也为信号处理理论的研究工作提供了关键的信息基础和理论支持。

2数字信号处理技术在故障检测环节的应用

2.1诊断方案的整体设计

在目前的工业系统当中良好的诊断方法能够有效地确保系统的安全性和稳定性，而不理想的故障诊断方法可能会直接影响到系统的运行状态。表1当中就是常见的故障诊断方法。在诊断方法的整体设计上我们可以考虑采取聚类分析，将其中大量未知标注的数据通过计算的方式整合成为不同的类型，从而筛选并掌握隐藏在数据对象背后的分组信息、数据分布信息等[4]。以密度指标为标准的减法聚类算法能够将所有的数据对象都作为候选对象，作为快速而独立的聚类模式，其计算量和数据点数量的关系是线性关系。在诊断系统的整体框架设计上，框架如图1所示。系统的各个模块都可以单独地进行设计和调节，然后进行整机连调，既能够便于系统的设计又可以在调试和维护工作方面发挥性能，整个系统在正常供电的条件下通过数据采集的模块进行监测后，将系统的状态发送给数字信号处理平台，让其进行数据运算和分析，最终将处理完毕的数据发送给其它控制器进行处理。

2.2诊断方法设计

在目前的故障检测技术当中，考虑到某些算法的计算比较复杂，需要处理大量数据，再加上乘法运算对于实时性要求较高，因此数字信号处理技术的应用可以给我们提供非常有效的处理方案，构建在复杂的环境下发挥监测和故障诊断功能的系统程序[5]。目前基于数字信号处理的程序开发主要使用的方式就是将复杂的运算过程用C语言等措施，以程序代码的形式下载到硬件平台之上进行操作。在了解运算规则之后就可以将算法功能进行编写然后根据仿真结果进行调节。如果可以达到预期的算法就可以利用数字信号处理的编程环境转换语言程序，达不到预期的算法则重新进行程序编写。这一阶段的工作完成之后就需要利用仿真模拟的软件来对算法程序功能作出调整，将预期算法处理和实现的结果作出对比，让在线运行的质量和性能更加稳定[6]。在诊断方面，借助MATLAB模拟仿真进行的算法移植方式效果突出，整个数字信号处理的软件部分也采取模块化的程序设计，通过主函数对不同功能函数模块的顺序调用来满足故障诊断的现实需求。首先诊断系统会进行初始化，初始化结束后展开数据采集，将所有的数据放入缓冲区域后等待进一步处理，系统会将经过降噪处理的数据交给故障诊断聚类分析模块然后保存数据，判断是否有新数据出现。有新数据则进行降噪预处理。需注意的是小波降噪功能是为了能够保留有用的信号技术然后对信号合并和重构。总体而言聚类功能程序模块的具体流程应该在设定的阈值范围内单独进行聚类，最后通过计算并调整聚类中心的方式保存结果。如果要进行诊断方法的优化，那么需使用优化后的汇编语言编写程序，程序的优化过程要进行手工处理，即首先对算法进行C程序级优化再针对数字信号处理的具体特征对代码进行调节，包括功能精简、数据结构循环优化、代码的并行处理等。不过需要尽量避免对于片外存储数据读取和调用，目的在于减少调用数据过程所产生的时间消耗。

2.3增量聚类诊断

当前常见的聚类方法是基于全局进行的比较内容，无法满足实际情况对于聚类数据的分析要求。对于新增数据而言，可以考虑采用增量式聚类诊断，即先在分析之前利用减法聚类措施来定位最优的数据对象集与初始聚类中心然后再找出数据对象。经过该方法进行处理之后，不仅可以避免聚类运算每次的最优解等问题，还可以根据数据对象当中的数据点来确定聚类数量[7]。反之，递归增量聚类则是利用原始的聚类结果来进行本次过程，而不是将所有数据集进行重新运算，此时应重点提升聚类算法的效率来保障数据处理的精度。

3结语

数字信号处理技术的研究工作成为了今后状态评估和故障检测工作的重点，目的在于提升诊断的速度和精度减少误报、漏报现象，准确地对故障发生的情况作出判断并分析故障产生的潜在风险。未来的工业系统将变得更复杂，集成化的发展趋势下仅仅依靠算法展开降噪处理无疑是不够的，对于故障诊断过程的优化还应该进行预测和更新，提升算法在高维数据方面的处理能力和分析能力，特别是故障纠正和故障控制。

参考文献

[1]薛宸.数字信号处理技术在电子信息工程中的应用分析[J].电子元器件与信息技术,2020,4(07):89-90.

[2]郭琳琳.信号处理的发展现状以及未来趋势[J].数字技术与应用,2020,38(07):27-28.

[3]刘芳.数字信号处理技术在故障检测和定位中的应用[J].现代商贸工业,2019,40(01):178-179.

[4]李影.浅析数字信号处理的发展与应用[J].科技与企业,2015(13):87.

[5]胡泊.现代数字信号处理的应用和发展前景[J].信息系统工程,2017(02):113.

[6]张鲁宁,石玉.数字信号处理技术在气体检测中的应用[J].电子元器件与信息技术,2020,4(02):105-106.

[7]邬汉杰,谭勋琼.关于数字信号在电子信息工程中应用的研究[J].信息记录材料,2020,21(04):202-203.

作者：夏培涛 单位：临沂科技职业学院