0 引言

电动机是现代化工业时代必不可少的生产动力提供设备，其在工业、农业、商业领域都有广泛应用。对于电动机故障的检测和预防可以为生产减少损失，并避免不必要的安全事故。在电机故障检测中，最重要也是最常用的数据就是电机轴承的振动数据，为了实现电机轴承的振动数据（加速度、速度、位移）检测，本文采用了ICP传感器（加速度传感器）。为了实现本文设计的良好拓展性，将处理后的数据使用RS485通信协议与上位机进行数据交换，从而进一步实现更多功能的数据分析，以进一步完善振动检测。

1 方案介绍

本文所设计的检测装置硬件电路主要分为六大块，分别为辅助电源电路、DSP控制电路、RS485通信电路、信号调理电路、报警电路、LCD显示电路，其功能框图如图1所示。

  

图1 功能框图

2 硬件电路设计与仿真

本小节主要介绍硬件电路的设计。由图1可以看出来硬件电路主要分为五大块，即辅助电源、DSP控制电路、RS485通信电路、信号调理电路和LCD显示与报警电路。

辅助电源主要实现对各个电路模块的供电，整个系统需要的电源有+5 V、-5 V、4 V、恒流源和隔离+5 V。由于本文的ICP传感器是使用恒流源供电，选择LM317芯片组成恒流源。本文所选择的ICP传感器正常工作时所需要的外接恒流源需提供2～20 mA电流，这里设从1号管脚ADJ所流出的电流为Iadj，由于Iadj≪Icc，所以忽略Iadj，有：

微生物生化处理技术是选取自然界生命活力和增值能力强的高温复核数微生物菌种，在生化处理设备中，对过期食品、餐厨垃圾等有机废弃物进行高温高速发酵，使各种有机物得到降解和转化。优点是占地面积小；处理时间短，无需分拣；资源利用率高；产品有市场销路。缺点是一次性投资高，设备处理能力较低，更重要的是设备耗能大，而且该技术减量化效果差，在餐厨垃圾中含有大量其他有机物，后端农业生产资料应用产业链较长。这种处理模式一般经济欠发达地区都不会采用，经济发达地区因设备耗能比较大、处理量少、运行成本高昂，一般也很少运用。

 

所以，调节电阻R23即可得到想输出的恒流值。

主控芯片选择TMS320F2812。通信电路设计，本文选择了RS485通信协议。使用MAX491芯片作为收发器实现通信，均采用光耦进行隔离。

压电式ICP传感器内置电荷放大器电路模块，直接输出电压，无需设计专门的电荷放大器，使用简单，抗干扰性能好，可长线使用，其型号为JM411-22。

本文使用二阶低通巴特沃斯滤波器，截止频率理论计算：

 

U2A运放实现了隔直和电压抬升的作用，设输入电压为U2A，输出电压为U2Ao，则有公式：

 

U1A运放实现了比例缩小，设输入电压为U2B，输出电压为U2Bo，则有公式：

 

为了验证电路设计的可靠性和稳定性，本文使用Multism对设计电路进行了仿真，仿真结果如图2所示。

  

图2 仿真结果

3 软件算法设计

软件控制主要分为五大块：小波消噪、频域滤波、去除趋势项、数字积分和信号显示，用于实现对采样信号的处理。软件算法框图如图3所示。

下面详细介绍各个模块的作用与功能。

式中，1≤i≤N为位置，j为尺度；θj，i为真实信号在尺度j上的第i个小波系数。

2006年，我国颁布了新的《企业会计准则》。新准则改变了此前将全部开发支出当期费用化的做法，将研发活动分为研究阶段和开发阶段，并将开发阶段满足资本化条件的支出资本化，将研究阶段相关支出费用化。尽管新准则与国际会计准则更趋一致，但仍存在一定的缺陷。由于无形资产资本化有利于最大限度地发挥无形资产的作用，而新准则并未对研究阶段和开发阶段做出明确的划分，很大程度上仍依赖于企业自身的判断，因此企业为了追求利润最大化，必然会做出对自己有利的选择。那么，在做研发支出资本化的选择时，企业会考虑哪些因素的影响？是否会利用无形资产资本化条件进行盈余管理？

3.1 小波消噪

直接采集的加速度信号具有较多的噪声信号，这些信号的存在会给信号处理带来较大误差，为使速度信号和位移信号具有较高的准确度，则需进行消噪，本文选用小波消噪法。

3.1.1 小波消噪的数学模型及基本方法

设fu为上限截止频率，Δf为频率分辨率，本文选择低通滤波器，即FFT滤波中采用低通滤波器滤波，其频率响应函数如下：

  

图3 软件算法框图

设观测得到的数据：

 

由公式可知，观测数据是由真实信号g和噪声ε叠加而成，f=g+ε为向量形式。在理想情况下，εi需要满足以下三点：（1）正态噪声；（2）不相关噪声；（3）方差为常量。

该系统PC上位机是在Microsoft Visual Studio 2010软件开发环境下使用C#完成的，其主要功能是实时接收串口数据并使用基于初相和谐波理论的准同步DFT修正算法[16-17]实时计算出两路信号的相位差，并以所得出的相位差结果作为评判依据来对螺栓连接健康状态进行评估。并具有保存数据与实时波形显示的功能。软件流程图如图6所示。

 

设W（·）和W-1（·）分别表示小波变换和逆变换算子，则小波消噪的过程可定义为：

（1）w=W（f）——小波变换；

（2）wt=D（w，t）——对小波系数进行非线性处理，以滤除噪声；

（3）gˆ=W-1（wt）——小波逆变换。

将｛xk｝（k=1，2，3，…，n）设为实际所获得的振动信号的采样，因为在现实中是固定步长进行采样，令Δt=1为采样步长时间，并设如下多项式：

3) 节点sampler的作用为采集数据样本，通过机器学习得到(pan,tilt)和(x,y)之间的变换关系。算法引入支持向量机(support vector machines, SVM)，并构造最优化超平面从而获得x和y的预估方程。

对比以上三种滤波算法可知，小波阈值滤波消噪效果相对较好，实现也较简单。本文采用该方法，仅需改变阈值即可得出不同的滤波效果。

3.1.2 小波阈值滤波消噪

有用信号经过小波变换后的小波系数具有幅值大、数量少的特点，并且包含信号的重要信息，而噪声的小波系数则幅值较小。正是基于以上特点，在不同尺度上选取不同阈值，将小于该值的小波系数归零，保留大于阈值的系数，就可以实现去噪，最后进行逆变换，实现信号复原。

Donoho对阈值滤波提出了两个前提条件：

考虑到我国关于IDC网络的信息安全和网络安全规范和要求较多，建议在集采系统设置在IDC机房侧。如下图：

（1）光滑性——在大概率情况下，gˆ至少跟g有同样的光滑度；

（2）适应性——gˆ是最小均方差估计。

由条件（1）可得，当N→∞时，下式近似为1的概率成立：

 

（1）对信号求小波变换；

 

李大钊指出：“宗教是向人们宣传廉价的妥协性的东西，它妨碍彻底探求真理的精神，是人类进步的巨大障碍。”[1]556众所周知，西方国家通过封建教会势力在思想上控制国家政权。以1840年鸦片战争为开端，帝国主义国家不仅通过武力形式侵略我国，并以其宗教或其他形式的意识形态对中国国民进行洗脑教育，至目前为止，从未放弃过在意识形态上对我国的侵略图谋。这不仅是对我国传统文化的侵蚀，更是对国家政权的威胁。

对于条件（2），可以理解为对式（9）求最小值，与对式（10）求最小值互为等价，Donoho证明，此时gˆ、θˆ必须满足式（11）。

 

 

由式（11）可知，对于任何，取θj，i=0，将满足式（10）。这相当于认为当，θj，i由噪声所产生，因此，可取阈值为

阈值滤波有硬阈值滤波和软阈值滤波之分，下面分别介绍两种滤波的方法和步骤。

硬阈值滤波消噪的步骤为：

（1）对信号求小波变换；

（2）除了最粗尺度信号外，对细节信号作阈值处理，阈值当某位置小波变换值大于阈值时，保留原值，否则置零，用公式表示为：

 

（3）利用小波变换重构，求出信号的滤波值。

(8)Margaret Thatcher once addressed at the welcome banquet when she visited China in 1982”although we differ in our political philosophy,we are getting to know each other well,and the interests of our two countries areshrinkingin the world.”郭立秋，《外交学院学报》

软阈值滤波消噪的步骤为：

式中，C1为常数，小波域则有式（8）的成立。

（2）除了最粗尺度信号外，将各细节信号作阈值处理，阀一旦出现阈值小于小波变换值时，向着减小系数幅值的方向做一个收缩t，否则置零，用公式表示为：

 

式中，sgn（x）为符号函数。

电力系统在我国国民经济中占据重要位置，让先进技术融入到电力调度功能 与电力系统服务中需要一种与时俱进的创新精神。电力部门工作者在电力系统的提高和改善方面做出了很大的贡献。采用先进的电力调度技术不仅给电力部门工作人员的操作过程更加方便和灵活，而且关于电网调度的运行方面随着电力技术 的改善不断有了安全性的保障。智能调度系统的出现完全符合电力事业发展的客观规律，采用先进的供电技术对于提高居民生活质量水平是十分重要的。

（3）进行小波变换重构，求出信号的滤波值。

GRNN神经网络的第一层为径向基网络层，||dist||表示这一层的权值函数，它是欧几里德距离度量函数，用来计算网络输入与第一层的权值iIW1,1之间的距离。图中符号“·*”表示||dist||的输出值与阀值b1的元素之间的乘积关系，并将结果形成净输入n1，传送到传递函数。径向基网络层的传递函数一般使用用高斯函数Ri(x)=exp(-||x-ci||/2σi2)。σi被称为光滑因子，σi越大基函数越平缓。

2.2 两组免疫功能比较 两组干预后CD3+、CD4+、CD4+/CD8+较干预前显著提高(P<0.05)。干预前组间CD3+、CD4+、CD4+/CD8+比较，差异无统计学意义(P>0.05)。观察组干预后CD3+、CD4+、CD4+/CD8+显著高于对照组(P<0.05)。见表2。

综上所述，如果要实现整个算法，则需知道噪声的方差，噪声标准差σ的估计已经由Donoho给出。

阈值和阈值函数是小波阈值滤波算法中的两个基本要素，阈值对滤波效果具有较大影响，因此阈值的确定较为关键，而目前的文献中给出了很多阈值的确定方法。

使用Matlab仿真，结果如图4所示。通过仿真可以看出，小波降噪具有良好的去噪效果。

3.2 FFT滤波

消噪后的信号仍存在干扰信号，所以需要做滤波处理，本设计采用FFT滤波（频域滤波）。FFT滤波是基于FFT快速傅里叶算法，将采样信号进行离散傅里叶变换，分析频谱，并根据要求将滤除频率成分设置为零，最后采用IFFT（傅里叶逆变换）快速算法恢复出时域信号。该方法的频域表达式为：

 

  

图4 仿真结果

式中，X为输入信号X的离散傅里叶变换；H为滤波响应函数。

首先，为了方便建立数学模型，必须对噪声信号作出三个假设：（1）噪声经小波变换后大多数小波系数为零或近似为零；（2）噪声均匀地分布在所有系数中；（3）噪声水平不是太高。

 

3.3 去除趋势项

在实际测量中，由于现实环境的不断变化，会产生零点漂移、传感器测量特性改变等等不良因素。而这些因素会导致测量结果偏离基线，并随时间而改变，这一现象被称为趋势项。而数据一旦进行积分，趋势项所带来的影响则不可忽视，若是再二次积分，则有可能使积分的结果完全失真。本文选用多项式最小二乘法，原理如下：

非线性滤波算子D（·，·）为去噪问题的关键，通过选择不同的W（·）和D（·，·），则有多种去噪的办法。小波消噪的关键在于第（2）步——按照一定的准则修改小波系数，从而在损失较小信号的前提下达到去噪效果。目前小波消噪有贝叶斯法和非贝叶斯法，一般采用非贝叶斯法，非贝叶斯法大致可分为三种：（1）模极大值重构滤波法消噪；（2）空域相关滤波消噪；（3）小波阈值滤波消噪。

 

由xˆk与xk的差值平方最小可求aj（j=0，1，2，…，m），即：

由于现实中较难达到要求，所以必须将假设条件放宽，否则不能满足实际测量的需要。最终目的是使用观测到的f，得到估计的g。设观测数据由小波变换后得：

 

由式（16）可得：

尖尾风药材的HPLC指纹图谱建立及聚类分析和主成分分析 ……………………………………………… 高 微等（16）：2215

信息不对称指信息相关的双方对信息的获取不均衡、不对称。即市场交易中交易双方有人获得有人未获得信息的差异。信息不对称理论包括信息质量不对称、信息失真、信息动态不完全等三方面含义[1]。信息质量不对称指信息在质和量上的不对等。信息失真和信息动态不完全则是由于传送机制不完善或者信息源不确定引起的信息质量问题和信息不全。信息不对称使交易双方不能公平公正的进行竞争，导致市场上出现一些投机倒把人员，也在一定程度上加大了工程项目的成本和风险。

 

通过对式（18）求解，则可以求出m+1个待定系数aj（j=0，1，2，…，m）。若m=0，则可解得：

 

若m=1，则可解得：

 

当m≥2时，也可以同理算出。值得注意的是，实际采样中一般取m=1～3来去除趋势项。

使用Matlab进行仿真，仿真结果如图5所示。

3.4 数字积分

在经过一系列的软件信号调理之后，接下来就需要进行数字积分，以求出速度与位移信号，并将位移信号与设定的保护值实时比较，一旦发现比设定值大，那么将会进入中断，执行报警程序。

  

图5 仿真结果

本文所设计的数字积分采取简单的梯形法。梯形法是将一个被积函数的曲线分成很多个小区域，并将分割的小区域看为一个个梯形。令x（i-1）和x（i）为相邻的两个点，Δt为积分步长，则可得到数学表达式：

 

其中，k=1，2，3，…，N。

使用Matlab对梯形法积分算法进行仿真，得到如图6所示仿真结果。

  

图6 梯形法积分仿真结果

4 结语

本文总结并给出了电机轴承处振动在线监测设备的硬件和软件设计，并给出小波消噪的基本算法，实现对振动数据的监测，从而最终实现对电机轴承的保护，并将相关数据上传至上位机，以便上位机实现对大数据的分析。

以多学科融合、多技术集成、多目标服务为特色的土地质量地质调查，在服务支撑土地管理，乃至自然资源综合管理上，具有独特的优势，地调人应毫不犹豫地投入到生态文明建设的主战场，发扬地质“三光荣”精神，再做贡献、再立新功。

［参考文献］

[1]羊初发.基于EMD的时频分析与滤波研究[D].成都：电子科技大学，2009.

[2]杨君，吕镜清.FFT滤波误差分析[J].通信技术，2010，43（6）：235-237，240.

[3]朱可恒.滚动轴承振动信号特征提取及诊断方法研究[D].大连：大连理工大学，2013.

[4]HAMMAN J,VAN DER MERWE F S.Voltage harmonics generated by voltage-fed inverters using PWM natural sampling[J].IEEE Transactions on Power Electronics,1988,3(3):297-302.

[5]王赛男，邢冬梅.基于MATLAB的小波阈值滤波与应用[J].软件，2015，36（10）：102-104.