小波包分析技术在大型电机转子故障诊断系统中的应用

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1、万方数据第25卷第22期2005年11月中国电机T程学报ProcecdiⅡgsofⅡ1eCSEE、，0125No22Nov2005@2005ChinSocforElecEng文章编号：0258-8013(2005)22．0158一05中图分类号：TM46文献标识码：A学科分类号：47040小波包分析技术在大型电机转子故障诊断系统中的应用于志伟，苏宝库，曾鸣(哈尔滨工业大学控制工程系，黑龙江省哈尔滨市150001)APPLIeATl0NoFⅥ，AVELETPACKETINFAUIjrDIAGNoSI

2、SSYSTEMoFLARGESCALEDCMoTORRoToRYUZhi—wei，SUBa0-1(Ll，zENGMing(D印anmentofcon仃olEn舀nee曲＆HarbinIns帆teofTechnology，Harbin150001，Heilon翻iangProvince，Cllina)ABSTRACljTho”ghtheanalysisofmD【0rdriVe8ys屺mandmcchanicaI8ystemfai】uremechallism，twotyPefauhsignar5cha

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8、，提出了两种敌障信号基于小波包分析的特征提取方法。一个是渐进性故障信号的特征提取方法，控制器误差信号通过小波包分解与重构，最后在最低频段的节点得到了已经去噪的故障信号。另_爪是振动信号频带能量的特征向量提取方法．动平衡系统的振动信号被分解到独立的频段，不同频带内的信号能量变化反映了系统机械运行状态的改变，每个能量成分被提取形成特征向量用于故障诊断。试验与仿真结果表明这种基于小波包分析的故障方法具有算法简单、可行的优点。关键词：精密离心机；小波包；故障诊断：误差信号；特征向量：频带1引言精密离心机属

9、于高精度加速度测试系统，作为高G值的大型高速旋转机械，任何事故都可能导致严重的安全问题，因此主轴电机转子驱动系统及机械系统的故障诊断和安全保护尤为重要。小波包分析是小波分析的改进，它兼顾了短时傅里叶变换和小波变换的优点，利用小波包分解的多分辨分析思想，把信号分解到不同频带内进行处理，这对处理不连续、突变和非平稳的信号具有很多优点fl。】。小波包分解实质上是对信号的多带通滤波，一般来说，正常运行状态与故障状态下系统输出信号的各频带成分是不同的，在这种情况下，通过分析系统结构和故障机理可找出系统故障的

10、特征频率，根据这些频率分量的变化确定故障是否发生直至找出故障原刻”4】。而且对于精密离心机这类大型旋转机械，故障信号往往还具有较明显的时域特征，这些特征主要表现在相位的变化以及信号的时间间隔变化上。由于噪声和机械系统调制的影响，时域波形的这些故障现象常常被掩盖起来。所以基于这一点，本文提出了基于小波包分解+时域分析+故障识别的诊断方法。2电机驱动系统的故障机理精密离心机采用无刷直流力矩电机作为驱动元件，用于转子位置检测的旋转变压器给出转子的万方数据第22期于志伟等：小波包分析技术在