基于小波分析电机故障诊断研究

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1、测量与检测技术《电气自动化)2009年第31卷第3期Measurement&DetectingTechnics基于小波分析的电机故障诊断研究兰州理工大学电信学院(甘肃兰州730050)杨新华来帅山西昆明烟草有限责任公司(山西太原030012)张丽娟摘要：交流异步电机是广泛使用的能量转换装置，对其常见故障进行分析及诊断，提高电机故障的在线诊断水平，具有明显实用价值。文章利用小波包分析算法提取出电机故障特征向量，并针对轴承故障特征，提出峭度值指标计算和小波包分析相结合的算法，分析获得轴承故障特征频率，由此确定故障的类型。仿真结果证明了该方法的有效性。关键词：故障诊断故障特征

2、小波包【中图分类号】TM930．1【文献标识码]A【文章编号]1000—3886(2010)03．0067—03FaultDiagnosisforMotorBasedOnWaveletPacketAnalysis(LanzhouUniveni~ofTechnology,LanzhouGansu730050，China)YangXinhuaLaiShuai(ShanxiKunmingTobaccoLimitedLiabilityCo．，TaiyuanShanxi030012，China)ZhangLijuanAbstract：Inductionmotoriswidelyu

3、sedinenergyconversion，itscommonfaultanalysisanddiagnosisandimprovingmotoronlinefaultdiagnosishasobviouspracticalvalue．Inthispaper，waveletpacketanalysisalgorithmwouldextractthecharacteristicsoftheelectricalfaultvector，andforbearingfaultcharacteristics，thealgorithmofcombinationofKurtosisva

4、luesandwaveletpacketanalysishasbeenputouttodeterminethetypeoffault．Thesimulationresultsprovetheefectivenessofthemethod．Keywords：faultdiagnosisfaultfeatureswaveletpacket0引言广，它将小波分析没有细分的高频部分信号作进一步的分解l2J。电机出现故障时，故障信号中往往含有大量的时变、短时突发2．1小波包算法性质的成分n1。因此可以通过检测、分析故障信号，获得电机的故小波包的定义是在多分辨率分析的基础上提出来的

5、，而多分障信息。传统的信号分析方法，如傅立叶变换，是一种纯频域分辨率分析的实质是将两个相邻分辨率之间的信号进行逐级分解。析，缺乏空间局部性，不能满足对轴承故障信号分析的要求。而小小波包分解的基本思想是：把信号投影到一组互相正交的尺度函波分析和小波包分析法具有良好的时频局部性，能够将信号在任数和小波函数构成的子空间上，从而将信号在不同尺度上展开，以意频段进行划分，从而使在不同频段的各种故障特征信号更加容便提取信号在不同频带的特征，同时也将信号在各个尺度上的时易被识别和提取J。基于小波包分析处理非平稳信号的优越性，本域特征完整的保留下来。文选用小波包分析对电机故障信号进行分

6、析，并在MATLAB中对设共轭正交镜像滤波器系数分别为：k=ho(U)和舒=h。(n)；分析结果进行了验证。定义一列递归函数U(t)，满足双尺度方程：1电机故障类型f(f)=∑ho(k)V(2t一)电机集电气与机械部件于一体，故障原因复杂，种类繁杂，征{【z(1)(￡)=∑h。(k)U(2t一)兆呈多样性，既有机械故障的一般特性，又有电气部件、磁场等故EZ障特性。大量的故障结果分析显示：轴承类故障占42％，绕组类占则，函数集合{(t)，n：0，1，2⋯}是由基函数UO(t)=西(t)40％，绝缘类故障占5％J。可见，电机轴承故障是导致电机失效的所确定的小波包。由此，小波

7、包fu(t)j是包括尺度函数／to(t)和主要原因之一。因此本文模拟了电机滚动轴承故障，应用小波包分小波函数“。()在内的一个具有一定联系的函数的集合。析方法对异步电动机的轴承故障特征进行提取，利用峭度值计算经振动传感器采集到的故障信号，通过前置滤波、信号调理后和和小波包分析相结合的方法，确定电机的故障类型。送A／D转化成数字信号，为了能使数字信号在计算机上实现小波实验研究表明，电机振动量是检测电动机故障的非常好的状包分解，我们设{S，kml为离散序列，定义算子态监测参数，在不影响电动机运行的条件下对其振动信号进行频凡{＆}0)=hk一(