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
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。
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