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1、第19卷第6期电力系统及其自动化学报Vol.19No.62007年12月ProceedingsoftheCSU2EPSADec.2007①基于小波与参数区间估计法的电机故障诊断1211谷爱昱,杨志宏,肖琳君,张敬春(1.广东工业大学自动化学院,广州510006;2.美的威灵电机制造有限公司,顺德528311)摘要:为利用电机噪声信号对电机进行出厂故障诊断,采用小波分析技术对小功率异步电动机噪声信号进行多分辨率分析。从能量分布出发,结合概率论参数区间估计法获得不同故障各频段能量区间,对电机进行故障诊断。实验证明,不同故障的各频段能量
2、区间不同,根据能量分布区间可以有效地诊断电机故障类型。关键词:电机;噪声;小波;区间估计;故障诊断中图分类号:TM301.4文献标识码:A文章编号:100328930(2007)0620040203FaultDiagnosisforElectricMotorBasedonWaveletandIntervalEstimate1211GUAi2yu,YANGZhi2hong,XIAOLin2jun,ZHANGJing2chun(1.CollegeofAutomation,GuangdongUniversityofTechnology,
3、Guangzhou510006,China;2.GuangdongWellingMotorManufacturingCo.,Ltd.,Shunde528311,China)Abstract:Inthispaper,wavelettheoryisappliedinnoisedetectionforelectromotorinordertocompletefaultdiagnosisofmicro2powerinductionmotor.Multi2resolutionanalysisisadopted,andthemethodsof
4、energyspectrumandintervalestimateareusedtodiagnoseelectromotorfaults.Experimentsresultsshowthatdifferentfaultshavedifferentenergyinterval,somotorfaultscanbediagnosedeffectivelybytheproposedmethod.Keywords:electricmotor;noise;wavelet;intervalestimate;faultdiagnosis2L(R
5、),如果满足可容性条件1前言^∞(X)ûû7∫dX<∞(1)电机出厂故障诊断非常重要。对于小功率异2∞ûXû^步电动机,特别是单相异步电动机,目前大部分电7(t)是函数7(t)的傅里叶变换,则称7(t)为一机生产厂家采用噪声检测方法。利用电机产生的噪个基本小波或小波母函数。7(t)经伸缩和平移得[1]声信号,可以对电机进行故障诊断。到一簇函数小波变换分辨率在时频平面上是变化的,具有1t-b7a,b(t)=7()(a,b∈R,a≠0)良好的局部化特性,较之短时傅里叶变换有更大的aa柔性,很适合探测非平稳随机信号并展示其成(2)[2～
6、4]分。本文利用小波分析技术的多分辨率特性,称{7a,b}为连续小波,其中a改变小波的形状;b改从复杂的电机噪音信号中提取故障声音信号特征,变小波的位移。并从能量角度出发,结合数理统计理论的参数区间在实际应用时主要是使用连续小波的离散形估计方法对电机进行故障诊断。式,由基本小波生成的二进制离散小波函数定义为mö2m7m,n(t)=27(2t-n)(m,n∈Z)(3)2小波分析原理与能量分布特征提取小波的多尺度分析(multiscalanalysis)即多分辨2设L(R)为平方可积函数空间,函数7(t)∈率分析(multiresol
7、utionanalysis),是Mallat在构①收稿日期:2006211213;修回日期:2007201218基金项目:广州市科技攻关项目(050084)第19卷第6期谷爱昱等:基于小波与参数区间估计法的电机故障诊断·41·造正交小波基时提出来的概念,因为单一尺度的小对于已知n个样本,但是总体均值未知同时总波变换难以区分复杂多变的信号,只有通过多尺度体方差未知的情况下,区间估计法求得的置信区间的分解,才能更全面、精确地提示信号的内在特是(X-t1-A(n-1)Sön。X+t1-A(n-22[5～7]征。小波分解的过程就是信号通过
8、Mallat算法n1进行层层分解,可以用小波分解树形象地表示,以1)Sön),X=n6xi是样本均值,S=i=1三层分解为例,如图1所示。n121ö2(6(xi-X))是样本标准差,1-A是置n-1i=1[9]信度(一般地,A取较小值)。因此,求取
