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1、214机床与液压2006.No.l0基于SVD方法的弱故障特征提取方法l2l23张克南!陆扬!谢里阳!郑进文!万年红"l.东北大学机械工程与自动化学院!沈阳ll0004$2.西安交通大学机械工程学院!西安7l0049$3.上海宝钢工业检测公司!上海20l900#摘要I利用电流法诊断电机及其拖动设备故障时较弱的故障特征频率分量往往被电网工频所淹没本文运用了一种有效的弱故障特征提取方法即通过奇异值分解singuiarvaiuedecomposition简称SVD方法剔除电网工频主分量从而对信号中的弱特征频率特别是靠近电网工频的特征频率实
2、现有效地提取数值仿真计算和现场实际信号的应用结果都表明应用SVD方法可以非常有效地达到这一目的关键词I电流法奇异值分解故障诊断电网频率中图分类号IT~l33.3文献标识码IA文章编号Il00l-388l(2006)l0-2l4-3AnewmethodforextractingtheweakfaultsymptomsofcurrentsignalviasVDl2l23Z~ANGkenanLUyangXIELiyangZ~ENGjinwenWANNianhongl.SchooiofmechanicaiEngineeringandAuto
3、mationNortheasternUniversityShenyangll0004China2.SchooiofmechanicaiEngineeringXianjiaotongUniversityXian7l0049China3.ShanghaibaosteeiIndustryInspectionCorp.Shanghai20l900ChinaAbstractWhiieusingmCSAmotorcurrentsignaianaiysistodiagnosethemechanicaifauitstheweakfauitsympt
4、omsareof-tensubmergedbypowerfreguency.Anewmethodforextractingtheweakfauitsymptomsofcurrentsignaiinthecaseofcurrentdiagno-siswaspresented.bymeansofSVDsinguiarvaiuedecompositionmethodthepowerfreguencywaseffectiveiyeiiminatedmeanwhiietheweakfeatureswereeffectiveiyextracte
5、d.ThecomputersimuiationandapracticaiappiicationweredescribedwhichindicatesSVDmethodcaneiiminatethepowerfreguencyandextracttheweakfauitsymptomsveryeffectiveiy.KeywordsmotorcurrentsignaianaiysisSinguiarvaiuedecompositionFauitdiagnosisPowerfreguency70引言本文采用SVD方法来消除电网工频的干扰
6、利电动机及其拖动系统在工业生产中大量使用保用SVD分解技术对电流信号构成的分解矩阵进行证其正常的工作状态对于工业生产有着重要意义电SVD分解根据SVD分解理论电流信号被分解到l一系列不相关的相空间由于电网频率在电流信号中流法作为一种电机及其拖动设备故障诊断的新方法相比于传统的振动分析方法2具有信息集成度具有绝对能量且与故障频率不相关故电网频率被分高传递路径短信噪比高等优点特别在一些无法解到第一主分量对应的相空间中这样就可以实现电在设备上安装传感器或运行状态下无法靠近的场合网工频干扰的剔除本文对SVD去除电网工频干扰理论进行了研究并用
7、模拟数据进行了SVD剔除电在控制室里拾取电流却十分方便因此电流法诊断设网工频干扰的实验最后用现场实际数据验证了方法备的故障在特定的情况下具有明显的优势的有效性在电流法诊断中电机拖动设备的故障信息以对31SVD的基本理论电网频率调制的方式反映在电流信号上电网频率给定一个NXM阶矩阵A其奇异值分解是指是电流信号中具有绝对能量的主分量同时由于电网NXNTMXMT4存在矩阵U。RUU=I和V。RVV=I波动的影响造成一些低频的故障特征频率在电流以及E=diagOOO0p=minN信号中被电网频率所淹没因此在电流法诊断中如l2pM使得何消除S
8、0~Z工频干扰是一个重要的问题TA=UEVl目前消除S0~Z电网频率的主要方法是滤波一S其中U和V分别是nXn阶和mXm阶正交矩阵种是陷波滤波法它是在频域中实现的设计多吸令A=diagOOOO是按降序排列的l23p收点具有一定阻带宽度
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