CN105928613A - 一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，通过ACD器件对震动信号过采样，通过FIR滤波器进行振动信号滤波，最后再对高采样的数字信号进行抽取滤波，降到所期望的采样频率，该方法能够自适应不同的振动信号，消除模拟滤波中的时域波形畸变，输出滤除噪音并且没有时域畸变的振动信号，可以广泛应用于汽轮发电机组或大型回转机械的振动信号预处理。

Description

一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法

技术领域

本发明属于旋转机械的振动信号测量领域，具体涉及一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法。

背景技术

汽轮发电机组是火电厂最主要的设备之一，是将蒸汽的能量转换成为机械功的旋转式动力机械，是现代火力发电和核动力工业中所普遍采用的发动机。

随着现代工业和科学技术的发展，旋转机械正朝着大型化、高速化、连续化、集中化、自动化方向发展，旋转机械长期处于高速运行状态(一般为每分钟3000转以上甚至高达10000转)，由于各种随机因素的影响，难免会出现一些机械故障，而旋转机械的任何一个小小的故障，都可能引起连锁反应，往往造成巨大经济损失甚至灾难性后果。

为了提高汽轮机组的运行安全性，需要对其振动信息进行在线监测，监测不同方位的振动信号特征信息，为汽轮机故障检测与诊断提供依据。对振动信号进行采集并有效滤除掉噪声干扰是振动信号分析仪核心功能之一，振动信号分析仪设计中，通常在采样前使用模拟滤波器进行噪声滤除和抗混叠干扰滤波，再按照一定的采样频率进行采样，以达到振动信号的有效采集和噪声滤除效果，为取得良好的滤波效果，往往需要采用锐截止(过渡带很窄)低通滤波器，一般阶次较高，高阶模拟滤波器的实现需采用高精度和高稳定性的模拟元件，不仅代价昂贵而且实现困难，另外，振动信号处理中对相位要求比较严格，高阶锐截止模拟滤波器的高度非线性相位特征会造成波形的时域畸变，如何在不影响波形形状的情况下尽可能地滤除掉信号中的噪音是振动信号采集中很重要的环节。

发明内容

本发明的目的在于克服上述不足，提供一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，能够实现对振动信号的线性相位滤波，可靠地提取汽轮机组的振动信号，动态消除混合在信号中的超出分析范围的不确定性干扰。

为了达到上述目的，本发明包括以下步骤：

步骤一，使用ADC器件对振动信号过采样，并根据过采样的振动信号的倍频范围动态调整过采样滤波器的技术参数，由算法动态设计滤波器参数；

步骤二，使用线性相位的FIR滤波器对过采样的振动信号进行滤波，确保滤波前后有效信息的时域波形不发生畸变，不影响后续的时域通频值计算；

步骤三，对滤波后的过采样信号进行降采样处理，恢复到正常采样数据；

步骤四，根据FIR滤波器参数对恢复后的信号进行延时补偿，确保后续算法中的相位信息不变，同时有效地滤除分析频谱范围外的干扰信号，即完成对旋转机械振动信号的过采样滤波处理。

所述步骤一中，振动信号采集通过振动传感器信号或现场二次仪表输出的振动信号接入到振动信号数据采集器，数据采集器使用ADC器件对振动信号采样。

所述步骤一中，ADC器件能够以技术指标要求的采样频率2倍以上的采样频率进行离散化。

所述步骤一中，通过ADC器件对振动信号x_a(t)以2Mf₀的采样频率进行采样，得到采样信号x(n)，采用公式为：

x(n)＝x_a(n/2Mf₀)，n＝0，1，2，…。

所述步骤二中，x(n)受到噪声e(n)干扰后的信号变成了x_e(n)，然后，用FIR数字滤波器滤除x_e(n)的带外分量，公式为：

$y\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}h(n-k)x_c\left(k\right).$

所述步骤三中，对滤波完的过采样信号进行降采样处理：

y(n)＝y(Mn)。

与现有技术相比，本发明通过ACD器件对震动信号过采样，通过FIR滤波器进行振动信号滤波，最后再对高采样的数字信号进行抽取滤波，降到所期望的采样频率，，该方法能够自适应不同的振动信号，消除模拟滤波中的时域波形畸变，输出滤除噪音并且没有时域畸变的振动信号，可以广泛应用于汽轮发电机组或大型回转机械的振动信号预处理。

附图说明

图1为本发明信号过采样前后频谱的变化示意图；其中，a为过采样前信号频谱；b为过采样后信号频谱；

图2为本发明ADC器件过采样的算法流程图；

图3为本发明振动信号原始波形；

图4为本发明振动信号加噪音后的波形；

图5为本发明过采样ADC滤波后的波形。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

参见图1，本发明是可用于振动信号采集处理系统中。将振动传感器信号或者现场二次仪表的输出的振动信号接入到振动信号数据采集器，数据采集器使用高速ADC器件对振动信号采样，高速ADC器件能够以技术指标要求的采样频率2倍以上的采样频率进行离散化，采样后的信号频谱是原振动信号频谱的周期延拓：

$X_s\left(f\right)=f_s\underset{k=-\mathrm{\∞}}{\overset{\mathrm{\∞}}{\Σ}}{X}_a(f-{\mathrm{kf}}_s)$

过采样技术可以使采样频率fs增大，过采样之后，模拟滤波器的带宽要求变宽，从而降低了对模拟滤波器的要求，使其更容易实现，最后，再对高采样的数字信号进行抽取滤波，降到所期望的采样频率。

参见图2至图5，本发明包括以下步骤：

步骤一，使用ADC器件对振动信号过采样，并根据被分析振动信号的倍频范围动态调整过采样滤波器的技术参数，由算法动态设计滤波器参数；通过ADC器件对振动信号x_a(t)以2Mf₀的采样频率进行采样，得到采样信号x(n)，采用公式为：

x(n)＝x_a(n/2Mf₀)，n＝0，1，2，…

其中，振动信号采集通过振动传感器信号或现场二次仪表输出的振动信号接入到振动信号数据采集器，数据采集器使用ADC对振动信号采样，ADC芯片能够以技术指标要求的采样频率2倍以上的采样频率进行离散化。

步骤二，使用线性相位的FIR滤波器进行振动信号滤波，确保滤波前后有效信息的时域波形不发生畸变，不影响后续的时域通频值计算；x(n)受到噪声e(n)干扰后的信号变成了x_e(n)，然后，用FIR数字滤波器滤除x_e(n)的带外分量，公式为：

$y\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}h(n-k)x_c\left(k\right).$

步骤三，对滤波后的过采样信号进行降采样处理，恢复到正常采样数据，公式为：

y(n)＝y(Mn)；

步骤四，根据FIR滤波器参数对恢复后的信号进行延时补偿，确保后续算法中的相位信息不变，同时有效地滤除分析频谱范围外的干扰信号，即完成对旋转机械振动信号的过采样滤波处理。

Claims (6)

1.一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，使用ADC器件对振动信号过采样，并根据过采样的振动信号的倍频范围动态调整过采样滤波器的技术参数，由算法动态设计滤波器参数；

步骤二，使用线性相位的FIR滤波器对过采样的振动信号进行滤波，确保滤波前后有效信息的时域波形不发生畸变，不影响后续的时域通频值计算；

步骤三，对滤波后的过采样信号进行降采样处理，恢复到正常采样数据；

步骤四，根据FIR滤波器参数对恢复后的信号进行延时补偿，确保后续算法中的相位信息不变，同时有效地滤除分析频谱范围外的干扰信号，即完成对旋转机械振动信号的过采样滤波处理。

2.根据权利要求1所述的一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，其特征在于，所述步骤一中，振动信号采集通过振动传感器信号或现场二次仪表输出的振动信号接入到振动信号数据采集器，数据采集器使用ADC器件对振动信号采样。

3.根据权利要求1所述的一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，其特征在于，所述步骤一中，ADC器件能够以技术指标要求的采样频率2倍以上的采样频率进行离散化。

4.根据权利要求1所述的一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，其特征在于，所述步骤一中，通过ADC器件对振动信号x_a(t)以2Mf₀的采样频率进行采样，得到采样信号x(n)，采用公式为：

x(n)＝x_a(n/2Mf₀)，n＝0，1，2,…。

5.根据权利要求1所述的一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，其特征在于，所述步骤二中，x(n)受到噪声e(n)干扰后的信号变成了x_e(n)，然后，用FIR数字滤波器滤除x_e(n)的带外分量，公式为：

$y\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\Σ}}h(n-k)x_c\left(k\right).$

6.根据权利要求1所述的一种旋转机械振动信号的过采样滤波处理方法，其特征在于，所述步骤三中，对滤波完的过采样信号进行降采样处理：

y(n)＝y(Mn)。