基于小波分析的电机故障诊断研究

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1、基于小波分析的电机故障诊断研究【摘要】电机作为现代工业的主要能源动力设备，其作用不言而喻。如果拖动生产设备的电机出现故障，将使生产过程中断，造成巨大的经济损失。因此，针对电机的故障监测与诊断技术的研究，具有重要的理论研究价值和工程实践意义。本文分析了小波分析的特征，进行了基于小波分析的电机故障诊断实证分析。【关键词】小波分析电机故障诊断中图分类号：U472.42文献标识码：A文章编号：从电机启停运行过程中的电流、温度和振动等信号可以提取故障特征信息。其中属于非平稳随机信号的振动信号最能全面反映电机的运行状态。然而实践证明基于傅里叶变换的频

2、域分析方法不能冇效提取电机振动信号中蕴含的故障信息，无法满足故障信号特征提取的要求。小波分析釆用多分辨率分析的方法，时间窗和频率窗可以根据信号的具体形态动态地调整，低频部分采用低的时间分辨率，提高频率分辨率，而在高频部分可以采用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。因此，小波分析广泛应用于时频分析领域。一、小波分析的特征1、采用小波的原因传统的基于傅立叶变换的FFT频谱分析对平稳随机信号分析和处理很有效，然而它只対信号中的正弦成分进行统计，实际的振动诊断信号中可能包含早期的微弱信号与大量的非平稳信号，比如摩擦、旋转失速、机械松动、电磁故障

3、等。利用基于傅立叶变换的频谱分析显得无能为力。后来采用加窗FFT也就是STFT（短时FFT）。它的基本思想是把信号分成很多段，每段近似为平稳信号。但是STFT是单分辨率的分析方法，适用于分析具有固定不变带宽的突变信号，无法对非平稳信号进行完全的分析。近年來兴起的小波分析技术具有良好的时频局部化特性，不仅可以分析平稳的随机信号，还可以分析非平稳的随机信号。因此，小波分析迅速成为故障诊断屮比较理想的信号处理工具。小波分析方法中两个重耍方面是积分小波变换和小波级数。小波变换可以解决有奇异变化的信号，小波分解可以把高频和低频波按不同的波带分解清楚

4、。2、小波基选择的标准在小波分析屮，如何选取最佳的小波基函数目前还没冇一个理论标准。一般是依照小波基函数的属性、被检信号的特征和所作分析的具体要求而定。在小波变换过程中，如果信号所含波形和所选取的小波基函数形状相近，那么这个信号中所包含的和小波基函数波形相近部分的信号特征将被放大，而不同形状特征的其他部分信号将被抑止。而小波变换后的小波系数表明了小波与被处理的信号之间的相似程度。如果小波变换后的小波系数比较人，就表明小波和信号的波形相似程度比较人，反之则比较小。另外，还要根据信号处理的目的来决定尺度的大小，如果小波变换仅仅要反映信号整体的

5、、近似的特性，则往往选用较大的尺度，反映信号细小、细节上的变化选用尺度较小的小波。在实际运用中有一些经验,Morlet小波运用领域较广，可以用于信号表示和分类、图像识别、特征提取；墨西哥草帽小波用于系统辨识；样条小波用于材料探伤；正交小波神经网络的小波基一般选择Daubechies构造的具有紧支集的正交小波；对于数字信号往往选择H且且r或Daubechies作为小波基。二、基于小波分析的电机故障诊断实证分析某振动实验室一三相异步电机由定子铁心、定子绕组、风扇、转子、轴承、转轴、轴承盖和机座等组成。空载时用手持式测速表LZ-30测得其转速n

6、=1585r/min（旋转频率f二26.4Hz）。运彳亍时因振动较大而停机检修。其振动加速度时域信号如图1所示（采样频率为1000Hz,分析频率为500Hz）o图1振动时域信号及其频谱图2小波分解趋势信号a4及其频谱图3小波离散细节信号d4及其频谱故障分析：1、分析图1中的FFT频谱图可以发现电机振动信号主要是基频成分f（26.394Hz）,其谱值为48.62,超过正常水平值10；同时高次倍频成分3f(79.13Hz)、5f(131.88Hz)、2f(52.76Hz)、4f(105.52Hz)、6f(157.25Hz)幅值也不小，由电机的

7、振动特性分析可断定为电机转子质量偏心或部件缺损故障，还伴随着一定的不对屮故障。2、从图1的FFT频谱图中看不出有其它故障，为进一步对电机进行诊断，用小波多分辨率分析，将图1中的时域信号分解到4水平上，小波分解频域空间表示为：其屮频域空间Wj(j=l,2,3,4)对应于小波分解各频道离散细节信号；而频域空间V4対应于小波分解趋势信号a4。图2为小波分解趋势信号a4及其频谱图，其频道范围为0-31.25Hz。图3为小波分解离散细节信号d4,其频道范围为31.25-62.5IIz。从图2频谱图看出：出现基频的分数谐波频率12.16Hz(约为基频

8、的1/2),值为4.36.,为基频的8.9%,可见小波分析在提取弱信号方面冇很强的能力。此外，还冇其次谐波成分36.74Hz(约为基频的2/3倍)，值为5.16。在图3频谱中也出现了36.74