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1、2008,35(7)运行与保护xEMCA基于小波包分析的电机故障检测王芳,鲁顺昌(西华大学电气信息学院,四川成都610039)摘要:电机是一种复杂的旋转机械,故障种类多而且难以辨别。为了对电机的常见故障进行正确、快速地检测,在分析电机故障特征的基础上,对采集来的电机振动信号的时域和频域进行了小波包分解;利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波系数重构,诊断故障发生的类型。仿真试验结果表明:小波包分析是对电机故障进行检测的有效方法,同时也给出了一种思路,为电机故障实时检测提供了理论依据。关键词:故障检测;振动信号;小波包分析;重构系数+中图分类号:TM307.1
2、文献标识码:A文章编号:167326540(2008)0720053204FaultDetectionforMotorBasedonWaveletPacketAnalysisWANGFang,LUShun2chang(InstituteofElectricalandInformationEngineering,XihuaUniversity,Chengdu610039,China)Abstract:Itisdifficulttoidentifyvariousfaultsofelectricmotors.Tomakethecommonelectricalfaul
3、tdetec2tioncorrectandquick,onbasisofanalyzingthemotorfaultcharacters,thevibrationsignalisdecomposedbywaveletpacketwhichindicatessignalcharacterbothintimedomainandfrequencydomain.Withtheuseofthewaveletcoeffi2cient,ineachfrequencybranchreconstructedcoefficientiscalculatedsoastodiagnos
4、ethefaulttype.Thesimulationresultsshowthattheproposedmethodhasabetterperformanceinrapidityandvalidity.Italsoprovidesanewwayandtheorypromotiononfurtherelectricmotorsfaultdetectionresearch.Keywords:malfunctiondetection;vibrantsignal;waveletpacketanalysis;reconstructedcoefficient辨率差的不足
5、,能对多分辨率分析没有细分的高0引言频部分进一步分解,是一种更为精细的分析方法,电机工作过程中,其动态信号尤其是振动信具有更高的频率分辨率,能有效诊断出电机故障[223]号中,包含了丰富而且重要的、反映电机运行状态的类型。的信息,通过分析、研究这些信息,可进一步了解1电机的故障特征和掌握电机的运行状态,为电机的故障诊断提供可靠的依据。当电机产生电磁故障、轴承不对中振动是所有设备在运行过程中普遍存在的现或轴承损坏等故障时,会产生不同的振动,引发不象。电机和其他设备一样,在运转过程中都会发[1]同的噪声。本文通过对振动信号的小波包分生不同程度的振动。对于每种类型和
6、规格的电析来识别故障。研究表明:将小波变换应用到实机,在稳定运行时,振动都有一种典型特性和一个际工程中,有一个重要问题需要解决,即小波分解允许限值。当电机出现故障时,其振动的振幅、形的层数。分解的层数少了,诊断的效果不明显,可式和频谱都会发生变化,不同的故障以特定的频能会产生误诊;分解的层数多了,运算量增加,不率振动,因此振动能客观反映电机运行状态。引利于实际应用。如果采用多分辨率小波分析对电起电机振动的原因很多,产生振动的部位和振动机故障进行诊断,虽然能够对故障信号进行一定的特征也各有不同,把电机各种原因引起的振动程度的时频分析,但它每次只对信号的低频部分特
7、征和有关因素综合考虑,其主要表现为机械效进行逐次分解,高频段的频率分辨率较差。小波应和电磁效应。包分解正好弥补了多分辨率分析高频部分频率分(1)机械振动。当电机转子不平衡、滚动轴—53—运行与保护xEMCA2008,35(7)承异常、滑动轴承异常及安装、调整不良等都会引小波包重构公式为:起机械振动,其中以转子不平衡最为常见。当电xm,j-1(n)=6…h(n-2k)x2m,j(k)+k机转子质量分布不均匀时,会产生重心位移,不平衡的质量在旋转时将产生单边离心力6…g(n-2k)x2m+1,j(k)(2),引起变化k的支撑力,导致电机运行不稳定。转子失去平衡式中
8、:xm,j(n)———数字信号f(n)
