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1、第23卷第3期佳木斯大学学报(自然科学版)Vol.23No.32005年07月JournalofJiamusiUniversity(NaturalScienceEdition)July2005文章编号:1008-1402(2005)03-0495-04y小波分析及其在电机中的最新应用韩涛,薛迪,孙巍巍(佳木斯大学机械学院,黑龙江佳木斯154007)摘要:阐述了小波分析及其特点,对小波分析在发电机故障诊断、电机故障诊断以及电机测试中的最新应用进行了综述,并指出了目前小波分析在电机中应用中存在的问题和发展趋势.关键词:小波分析;电机;故障诊
2、断;测试+中图分类号:TM307.1文献标识码:A0引言在电机发生故障时,信号中往往含有大量的时变、短时冲击、突发性质的成分,传统的信号分析方法如Fourier变换无能为力,不能有效地提取出电机的故障特征.在电机测试领域,也经常会遇到非平稳信号,应用Fourier变换也不能得到有效的结果.小波变换作为一种时域分析方法,它在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,特别适宜于非平稳信号的处理,从而为最终实现电机在线故障诊断系统及电机参量的精确测试提供了良好的技术支持.近年来,许多学者对小波变换在发电机故障诊断、电机故障诊断与电机测试方面的应用进行了研究,取得了大量有价值的成果.
3、1小波分析基本理论小波分析是近十年来在理论界与工程界广泛应用的一门数字信号处理方法,它的发展可以追溯到1910年Haar提出的正交小波基,20世纪80年代末与90年代初,在一批应用数学家、物理学家和工程人员,比如Morlet,Grossman,Mallat,Coifman,Daubechies等等的共同努力下,小波分析理论发展迅速,基本理论框架与处理方法已经成熟化.自此之后,小波分析理论在工程实际中的应用不断扩大,成为联合时频域分析的重要工具.12定义:如果函数L!L满足2
4、^()
5、C=∀d<#R
6、
7、1x-b令2a,b(t)=
8、a
9、a2则fL的小波变换为1-x-b2f
10、(a,b)f,a,b
11、a
12、∀f(t)dtRa小波反变换为-1dadbf(t)=CWf(a,b)a,b(t)2∀∀2Ra式中:小波函数;a尺度系数;b平移系数.小波变换按照其参数的离散性可以分为连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT).连续小波变换中y收稿日期:2005-05-14作者简介:韩涛(1969-),男,黑龙江双城人,佳木斯大学机械工程学院实验师.496佳木斯大学学报(自然科学版)2005年a,b都为连续值,离散小波变换中a,b都是离散的.从应用数学领域所定义的小波与信号处理领域中的滤波器组,计算机视觉中的多分辨分析异曲同工,殊[1-8]途同归.小波变
13、换对频域的划分是二进划分,如果要求对频域进行均匀划分的话,需要采用小波包变换.2小波变换在发电机故障诊断中的应用概况在电力系统中,发电机是最基本同时也是最重要的电力设备,其安全、可靠运行直接影响到电力系统的正常运行.但发电机长期处于高速运转状态,连续承受着机身振动和电压、电流的冲击,常常出现绕组故障.由于发电机造价昂贵,结构复杂,一旦发生故障,检修难度大且时间长,造成巨大的经济损失.因此要求反映各种故障的保护能迅速、有选择性地动作或发信号,以防止事故进一步扩大.电机发生故障时,故障初期的信号的特征信息比较微弱,故障征兆不明显,甚至有时候可能被噪声所淹没,给故障诊断带来一定的困难.如何
14、从各种噪声背景中提取故障特征信号,成为能否有效监测故障的关键.当前,人们对系统动态及瞬时特征的关注使传统的Fourier变换方法及短时Fourier变换方法的缺陷日益突出,而小波变换的优良时频分析特性,必将会在电机故障诊断中发挥巨大的作用.文献[9]选择基于Gauss窗的Morlet小波作为故障诊断的小波函数,对发电机定子绕组单相接地、定子绕组匝间短路、定子绕组相间短路故障进行分析,并与基于短时Fourier变换的算法作比较,得到了较好的检测效果.文献[10]及[11]利用小波变换对汽轮发电机组动静碰摩的振动信号进行了分析,给出碰摩故障信号在不同尺度下的分析结果,使碰摩故障特征在尺度图
15、上得到很好的体现.文献[12]应用小波变换对电机振动信号作了分析,取得了一定的效果.文献[13]提出了基于实值小波变换的新方法,指出该方法不仅能够检测出故障信号的幅值信息,从而也能检测出故障信号的相位信息.并利用该方法对发电机失磁信号进行了分析.文献[14]给出了离散信号的二进制小波变换定义及其快速算法,并以同步发电机单相短路接地为例进行了故障信号分析,得到了明显的故障特征信息.文献[15]针对发电机转子故障特征不容易辨别等特点,提出了余弦小波
