基于小波能量谱分析的电机故障诊断

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1、第18卷第3期电力系统及其自动化学报Vol.18No.32006年6月ProceedingsoftheCSU-EPSAJun.2006基于小波能量谱分析的电机故障诊断张敬春,谷爱昱,莫慧芳(广东工业大学自动化学院,广州510090)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,利用傅里叶变换对噪声信号分析很难得出满意的结果。为了对小功率异步电机的常见故障进行正确快速地声频诊断,采用小波分析技术对小功率异步电机的几种常见故障噪声进行了多分辨率分析,从能量分布的角度出发,快速且较为准确地诊断出电机故障,诊断效果明显好于傅里叶分析。表明小波分析是对电机故障

2、进行声频诊断的有效方法,同时也提供了一种思路,为电机故障在线实时诊断提供了理论依据。关键词:电机;小波;噪音;故障诊断;能量谱中图分类号:TM301.4文献标识码:A文章编号:1003-8930(2006)03-0055-04FaultDiagnosisforElectricMotorBasedonWavelet-EnergySpectrumZHANGJing-chun,GUAi-yu,MOHui-fang(CollegeofAutomation,GuangdongUniversityofTechnology,Guangzhou510090,China)Abst

3、ract:ItisdifficulttoidentifyvariousfaultsofelectricmotorsbyusingFFTtoanalyzethenoisesignal.Thispaperintroduceswavelettheoryandappliesittothecommonfaultdiagnosisofmicro-powerinductionmotor.Severaltypesoffaultnoiseareanalyzedwithmulti-resolutionanalysis.Theresultsshowthattheproposedmet

4、hodhasabetterperformanceinrapidityandvalidity.Italsoshedslightonfurtherresearch.Keywords:electricmotor;wavelet;noise;faultdiagnosis;energyspectrum1前言2小波小功率异步电动机,特别是单相异步电动机2.1采用小波的原因在家用电器中应用十分广泛。由于家用电器要求低传统的基于傅立叶变换的FFT频谱分析对平噪音和高可靠性,生产厂家在出厂前要进行噪音和稳随机信号分析和处理很有效,然而它只对信号中振动检测,发现、识别、区分这些不正

5、常噪音对减少的正弦成分进行统计,实际的振动诊断信号中可能运行中可能出现的机械及电气故障隐患非常重包含早期的微弱信号与大量的非平稳信号,比如摩[1]要,因此电机出厂试验就成为家用电器生产中一擦、旋转失速、机械松动、电磁故障等。利用基于傅项十分重要的工作。目前,电机故障诊断的基本原立叶变换的频谱分析显得无能为力。后来采用加窗理主要有四种,详细内容见参考文献[2]。这些故障FFT也就是STFT(短时FFT)。它的基本思想是把都会产生不同的噪音,而噪音通常被认为是有害信信号分成很多段,每段近似为平稳信号。但是号。噪音本身也是一种信号,它包含了设备故障特STFT是单分辨率

6、的分析方法,适用于分析具有固征信号如力、加速度及这些变化的振幅特征并转化定不变带宽的突变信号,无法对非平稳信号进行完成噪音表现出来。本文就是利用这些噪音信号作为全的分析。近年来兴起的小波分析技术具有良好的分析对象,采用小波分析方法,根据噪音信号能量时频局部化特性,不仅可以分析平稳的随机信号,的分布差别诊断出电机故障的。还可以分析非平稳的随机信号。因此,小波分析迅收稿日期:2005-06-02;修回日期:2005-07-05·56·电力系统及其自动化学报2006年6月速成为故障诊断中比较理想的信号处理工具。从图1可以看出,多分辨率分析只对低频部分小波分析方法中两

7、个重要方面是积分小波变进行进一步分解。因为对大多数信号来说,低频部换和小波级数。小波变换可以解决有奇异变化的信分更重要,它包含信号特征和变化趋势。本文利用[6]号,小波分解可以把高频和低频波按不同的波带分了多分辨率分析进行故障诊断。[3]解清楚。3电机故障噪音特性分析及故障诊断2.2小波原理简介∞电机工作过程中,其动态信号尤其是振动信号满足条件∫(t)dt=0的函数(t)叫作小-∞中包含丰富而且重要的反映电机运行状态的信息,波(Wavelet),又称为母小波。由(t)通过平移与通过分析研究这些信息,可进一步了解和掌握电机[3,4]放缩产生函数簇的运行状态,

8、为电机的故障诊断提供可靠

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