文档介绍：小波分析对传感器的故障诊断检测摘要:小波变换作为信号处理的一种手段,逐渐被越来越多领域的理论工作者和工程技术人员所重视和应用,并在许多应用中取得了显著的效果。同传统的处理方法相比,小波变换产生了质的飞跃,在信号处理方面具有更大优势。比如小波分析可以用于电力负载信号的分析与处理,小波变换可以用于语言信号的分析、变换和综合,还可以检测噪声中未知瞬态信号等。由于传感器内部元部件参数的突变,导致传感器输出信号的突变,会造成传感器突发型故障。输出响应突变信号的频带较宽,包含低频分量和高频分量,本文采用小波将故障传感器输出响应突变信号进行多层分解,进行信号检测,获得信号的突变点对应于其小波的极大值,从而判断出传感器有无突发型故障。采用MATLAB仿真,结果表明了传感器突发型故障小波检测技术的有效性。关键词:传感器故障检测小波分析matlab仿真正文:在对机械设备进行故障检测时,通常采用对振动信号进行频谱分析找出奇异点的方法来实现设备监测。傅里叶变换是频谱分析的主要工具,其方法是研究函数在傅里叶变换后的衰减以推断函数是否具有奇异性及奇异性的大小,但傅里叶分析只能确定一个函数奇异性的整体性质而难以确定奇异点空间的位置分布情况,这一局限性导致了频谱分析不能精确的确定信号的奇异性特点,给进一步分析信号的规律带来了一定的障碍。小波分析是近十年发展起来的一门适用于时变信号分析的新兴工具,它可以把时域信号变换到时间一尺度域中,在不同尺度下观察不同的局部化特性。传感器是获取信息、信号的重要工具,在控制系统中,传感器的输出信号受多种因素的影响,常发生突变,信号的突变时刻被称为信号的奇异点。这些奇异点数值包含有重要的故障信息,因此,对突变信号进行检测和处理,是传感器故障诊断的关键。传感器是获取信息、信号的工具。传感器技术和计算机技术已经成为现代化信息技术的三大支柱,我国传感器产业规模的形成壮大,带动了一门新兴的学科,这就是传感器故障诊断技术。随着自动化技术水平的不断提高,许多大型自动化攻城日益增多,用于参数测量和状态控制的各种各样的大量传感器也就变得不容忽视,这些精密元件组成的传感器常在恶劣的工作环境下工作,发生故障是难免的,一旦发生故障,轻则是自动化系统的性能下降,重则导致灾难性的后果。其中软故障并不会立即引起整个系统的崩溃,但是会导致系统性能的下降和误差的积累。鉴于以上原因,当系统中某一个传感器发生故障后,我们希望能够及时进行检测并进行隔离,这就是传感器故障检测和诊断系统,它将成为防止故障芟延的一道防线。这个系统可以在线监视传感器的运行状态,当传感器发生故障时,可以迅速报警,并分离出发生故障的传感器,以帮助维修人员迅速找出故障源,进行排除。更进一步,可以进行传感器信号恢复,即采取一些措施重构故障传感器信号,使得重构信号与正常信号尽量接近,从而保证控制器的正常控制和测试系统的正常运行。综上所述,传感器故障诊断问题是一个有重要现实意义的问题。近年来小波分析出于具有变时域和变频域特性而倍受关注,它可以代替传统的傅里叶分析,广泛应用于传感器故障诊断中。这一方法的基本思路是,首先对传感器系统的输入输出信号进行小波变换,利用该变换求出输入输出信号的奇异值,然后去除由于输入突变所引起的极值点,则其余的极值点对应于传感器系统的故障。小波分析在传感器中的应用相对于传统的各种方法,简单高效的小波分