复合数字滤波算法及其在风机在线监测系统中的应用刘光临，易建钢，严开勇（武汉科技大学机械自动化学院，武汉430081）有效滤除风机监测系统稳定工作状态下的各种噪声干扰信号。算法运算效率高，适合在在线系统中实现。

　　风机是透平式压缩机、鼓风机和抽风机的总称。

　　它广泛应用于石油化工、冶金、电力及交通等部门，并且被认为是整个系统关键设备。为了对风机各项运行参数进行连续监测和实时评价，并对设备故障进行诊断和提前预警，需要构建风机机组在线状态监测和故障诊断系统。根据风机设备的结构特点及机组工作条件，一般采用多种信息监测相结合的方式，通过各类相应的传感器对监测信息进行采集，并采用现代信号分析方法对采集信号进行处理。

　　然而，由于监测信号的多样性和复杂性，在传感器采集数据的过程中，需要的有用信号和各种原因引起的噪声信号都会被传感器拾取，从而使得输出数据受到污染。如果不对这些无用的噪声信号进行一定的处理，则在此基础上的任何分析和诊断方法都变得毫无意义。

　　为传感器拾取信号过程中的噪声干扰示意图。为了减少或消除各种噪声干扰，一般需要采用滤波技术，以便准确地提取表征被测对象特征的有用信息。传统上采用模拟滤波器来完成对连续输入信号的滤波。近年来，随着数字设备以及数字信号处理集成电路DSP的快速普及和发展，数字滤波器在信号测试领域得到了越来越广泛的应用。同时，各种数字滤波器设计过程中涉及到的算法也被提了出来，如从*小均方差角度进行滤波系数设计的各种逼近算法、从*大误差*小化角度进行滤波系数设计的各种逼近算法、各种窗函数设计方法，及对系数进行*优量化的各种设计方法等。另外，对自适应信号处理技术、小波分析技术、神经网络技术等的研宄也极大的丰富了数字滤波的内涵。

　　机械与流体过渡过传感器获取数据示意传统数字滤波算法及风机在线监测系统中的噪声干扰在风机监测过程中，大量信息的处理必然要耗费大量的时间。对于在线信息处理系统来说，如果一种算法不能在规定时间内提供有价值的结论，那么不论这个结论多么精确，该算法都失去了它的意义。因此，所研宄的数字滤波算法，必须兼顾其运算效率。

　　从这一点来说，基于神经网络、基于小波分析等复杂信号处理技术的算法并不适用于底层数字滤波。在工业现场层，一般应用的较多的是中值滤波法、均值滤波法，以及移动平均滤波法。中值滤波法是对某一参数进行N次采样，然后对N个采样值按一定顺序进行排序，取其中间值作为本次输出值。中值滤波法对于去掉偶然因素引起的波动比较有效，但对快速变化过程的参量不宜采用；均值滤波法是连续取N个采样值，然后取其算术平均值。波形做进一步滤波处理，输出波形如所示。从中可以看出，原始信号是以正弦波形为主导的时序信号组成的。比较，不难得出以下结论：在风机监测系统中，采用三种滤波算法组成的复合数字滤波算法，对传感器采集信号中的各种噪声干扰具有极好的抑制作用。

　　3结语针对风机监测系统中干扰噪声的特点，采用中值滤波、均值滤波和移动平均滤波组合而成的复合数字滤波算法，可以有效滤除各种噪声干扰信号。

　　实验证明，这种复合滤波算法在风机在线监测系统中具有极好的应用价值，且运算效率快，算法易于编程实现。但是，由于算法中用到了多个周期的测量数据，因此要求风机运转在稳定转速下。对于风机启停阶段的变转速工况，该复合数字滤波算法的效果尚需作进一步的研宄。