来源：期刊VIP网 时间：
作者：张剑;欧阳陵江;易守华;
单位：湖南网络工程职业学院智能制造学院;湖南工业职业技术学院机械工程学院;湖南大学现代工程训练中心;
摘要：在实际的工业应用中，为及时发现早期机械臂控制故障，需要对机械臂的关键部位进行实时的在线数据采集、传输和信号处理。但是现场传感器的检测信号传送到控制机房的过程中，当前的故障信号会产生数据干扰、误码、丢失等问题，无法保证云平台远程采集与检测的准确性。为此，提出一种基于时频聚集性特征的机械臂控制故障信号远程检测方法。基于广义S变换正反变换分析机械臂控制故障信号，设计指数函数和调节参数的改进阈值函数，分析机械臂远程控制故障信号的时频分布。得出机械臂产生故障后，验证有效故障信号分量具有时频聚集性。针对这一结论，结合小波分析与维纳滤波方法检测控制故障信号，实现机械臂控制故障信号检测。实验结果表明，所提方法的机械臂各个关节瞬时偏心结果在(0～300)rad范围内保持较为恒定，且各关节在转动过程中，谐波分量维持在(0～20)Hz之间，控制故障信号远程检测精确度维持在98%左右，具有较好的检测能力，建议在机械故障检测中采用。
关键词：小波包变换;;机械臂;;控制故障信号;;时频聚集;;广义S变换;;维纳滤波
基金资助：湖南省教育厅科学研究项目(19C1243);; 湖南省教育科学“十四五”规划项目(XJK21CZJ054);; 湖南开放大学科研课题(XDK-2021-C-7)
