淺析小波分析紅外圖像增強技術(shù)在電機故障檢測中的應(yīng)用

張明志

摘 要：傳統(tǒng)的紅外圖像在電機故障中的檢測，普遍存在圖像不清晰的問題，造成電機故障點的獲取較為困難，無法及時對發(fā)生故障的電機進行問題檢測和分析工作。本文首先介紹了電機故障檢測的概述和圖像的小波分析原理，進而提出了紅外圖像的特征增強方法，最后詳細分析了電機故障檢測的小波分析紅外圖像增強技術(shù)應(yīng)用，實現(xiàn)電機故障點的較早檢測，及時處理故障電機出現(xiàn)的問題。

關(guān)鍵詞：電機故障檢測；小波分析；紅外圖像

1 電機故障檢測的概述

從本質(zhì)上講，電機的故障檢測技術(shù)屬于模式分類問題的范疇，是將電機的運行狀態(tài)區(qū)分為正常和異常的兩類。在電機故障檢測的整個過程，是由信號采集、信號處理和故障診斷三個環(huán)節(jié)組成的。其中，電機故障的診斷技術(shù)要從電機的癥狀入手，分析電機運行時產(chǎn)生的各種信號，這些信號代表了電機的實際運行狀態(tài)，對這些具有明顯特征的信號進行分析研究。所以，信號采集技術(shù)是電機故障檢測的基礎(chǔ)和前提，只有結(jié)合信號采集技術(shù)，獲得電機的實際運行狀態(tài)信號，才能夠繼續(xù)電機的故障分析工作。

2 圖像的小波分析原理

小波分析處理方法是指通過對電機異常信號的檢測，分析電機的震動是否異常，進而可以判斷出電機是否出現(xiàn)故障。通過圖像的小波分析，能夠為電機故障的檢測提供有用的信號處理依據(jù)，是一種重要的電機故障檢測工具。圖像的小波分析技術(shù)不僅能夠?qū)ζ椒€(wěn)的信號進行分析，還能應(yīng)用于非平穩(wěn)信號的處理范疇。從圖像信號的角度來講，小波本身就具有很強的圖像分解性能，通過小波分析能夠?qū)⒁环鶊D像分解成為高頻圖像和低頻圖像。小波圖像分析作為一種強有力的信號處理方法，由于其時頻局部化的特點比較明顯，因此，可以比較詳細的得出圖像變化的結(jié)果，有利于檢測電機故障引起的異常圖像，具有非常明顯的優(yōu)勢。

在電機出現(xiàn)故障時，通常會造成電機的溫度產(chǎn)生較大的變化。利用紅外圖像預(yù)處理技術(shù)，可以對電機的運行狀況進行檢測，結(jié)合小波包變換，可以實現(xiàn)電機溫度變化的有效檢測，可以準(zhǔn)確呈現(xiàn)出電機溫度的變化特征，然后經(jīng)過簡單的模式識別技術(shù)，就可以精確的診斷出電機的故障原因。

采用小波分析紅外圖像的方法進行分解處理，其中，低頻圖像的處理是經(jīng)過直方圖均衡化的方法實現(xiàn)的，而高頻圖像則需要以紅外圖像的具體特征為依據(jù)，有選擇性的保留圖像邊緣特征信息，同時將其他的圖像高頻信息全部設(shè)置為零后，再結(jié)合小波反變換技術(shù)，將紅外圖像進行還原處理，才能夠得到有效的紅外圖像邊緣信息，進而獲得電機故障點增強后的紅外圖像。如圖1，是基于小波分析的電機故障檢測算法。

經(jīng)過一次小波變化的紅外圖像的頻率分布圖，可以利用二維矩陣的形式表現(xiàn)出來。如圖2，是利用小波分析，經(jīng)過一次小波變換后的頻率分布圖。假設(shè)一次小波變換后的圖像矩陣的大小是N*N，其中N=2n（n是一個非負整數(shù)）。可以看出，經(jīng)過一次小波變換后，原始的紅外圖像將被分解形成四個大小相等的子塊，這些子塊的頻帶區(qū)域尺寸是原始尺寸的四分之一。每個頻帶都是由相應(yīng)的小波系數(shù)組成的，這種方法相當(dāng)于同時在水平位置和豎直位置的方向上采取了隔點采樣的處理方法。

3 紅外圖像的特征增強方法

紅外成像技術(shù)是指對電機進行熱狀態(tài)分布檢測，在此基礎(chǔ)上，可以分析出電機的運行狀態(tài)是否良好，這種方法可以快速直觀的進行成像，并且可以遠距離，不接觸電機，可以在電機不停運的情況下，對設(shè)備的熱狀態(tài)進行紅外成像。這種在電機運行狀態(tài)下采集到的電機熱狀態(tài)和溫度分布熱像圖，是電機的真實寫照。同時，由于電機在運行情況下的熱分布圖像可以判斷出電機的狀態(tài)是否良好，是電機設(shè)備工作狀態(tài)的重要特征依據(jù)，因此，利用紅外成像技術(shù)可以準(zhǔn)確的分析電機設(shè)備的運行狀態(tài)，能夠及時發(fā)現(xiàn)電極運行時存在的隱患問題。

在小波分析紅外圖像增強檢測電機故障的算法中，要注意以下幾個方面的問題：充分考慮紅外圖像中亮度最高的區(qū)域，針對此區(qū)域進行電機故障的檢測，對圖像的亮度閾值進行設(shè)定，能夠減少圖像變換的計算區(qū)域，提高檢測算法的計算速度；小波分析紅外圖像的采集是在電機不停運的狀態(tài)下進行的，不可避免的會引起紅外攝像機的震動，會導(dǎo)致圖像產(chǎn)生高頻噪聲，圖像的邊緣化處理可以有效去除高頻噪聲；為了使小波分析后重新構(gòu)建的圖像具有完整的信息，要對紅外圖像的邊緣作膨脹處理。

4 電機故障檢測的小波分析紅外圖像增強技術(shù)應(yīng)用

在電機出現(xiàn)故障的情況下，紅外攝像機采集到的圖像是連續(xù)的，傳統(tǒng)的圖像處理方法是將背景進行減除，進而找出電機的故障點位置。背景圖像的采集一般是在電機運行最穩(wěn)定的狀態(tài)下，進行若干幀實時紅外圖像的攝像，并將這些圖像處理，在電機故障分析時采用的是處理后的平均圖像，這種方法對于電機故障點的檢測門限沒有較高的要求，是基于視頻圖像的連續(xù)采集的特點，可以將電機運行中存在的故障較早的檢測出來。還有一種方法是考慮到電機最穩(wěn)定可靠運行時的圖像與紅外攝像機獲得的當(dāng)前圖像的采集條件是完全不同的，利用最簡單的背景建模技術(shù)，獲得電機運行的背景圖像，也就是當(dāng)前運行條件下的若干幀圖像的平均圖像，這種方法非常快捷，但是不適用于漸變故障的檢測。以上兩種電機故障檢測方法各有利弊，是傳統(tǒng)的檢測策略設(shè)計的算法。

本文中是將圖像檢測采取增強、濾波的處理手段，達到故障點檢測的特征增強的作用，能夠提高檢測的精度和準(zhǔn)確性。小波分析紅外增強檢測技術(shù)，是以增強紅外圖像邊緣特征，可以很好的平滑圖像的噪聲，進一步達到圖像去噪的目的，檢測過程中，結(jié)合直方圖均衡化處理方法增強紅外圖像的表面特征，最后能夠?qū)崿F(xiàn)電機故障點圖像的增強效果，以便于檢測出故障點，是一種非常方便的電機故障點檢測方法。

采用不同尺度的小波基對圖像進行一級小波分解，可以得到幾乎一樣的紅外圖像處理結(jié)構(gòu)，這是由于紅外圖像的成像質(zhì)量不好，信噪比較低，采集圖像的高頻信息大部分都是噪聲。小波分析紅外增強技術(shù)中保留下來的圖像是邊緣的HL頻帶高頻信息，舍去其他高頻信息，處理后的圖像幾乎是去除了高頻信息的低頻圖像。所以，不同尺度的小波基對圖像分解處理，所獲得的低頻圖像基本上都沒有產(chǎn)生變化。

5 結(jié)束語

綜上所述，小波分析紅外圖像增強技術(shù)是電機故障診斷中的新技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。基于小波分析的紅外圖像增強技術(shù)是將圖像的邊緣信號進行提取，將其他的高頻信號舍棄，進而建立新的紅外圖像，不僅可以對紅外圖像進行去噪處理，還具有增強紅外圖像邊緣的作用。這種技術(shù)在保留圖像邊緣特征的基礎(chǔ)上，能夠有效的去除紅外圖像的高頻噪聲，為電機的故障檢測提供可靠的紅外圖像信息。

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