基于小波包和EMD相結(jié)合的電機軸承故障診斷.pdf

1、電機是現(xiàn)代社會生產(chǎn)中應(yīng)用最廣泛的一種驅(qū)動機械，隨著現(xiàn)代化科學技術(shù)的進步和生產(chǎn)系統(tǒng)的不斷發(fā)展，電機在生產(chǎn)中發(fā)揮著越來越重要的作用。異步電動機尤以其結(jié)構(gòu)簡單、制造成本低廉、可靠性高、使用壽命長、維修方便等特點廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)、生活等領(lǐng)域中。電機的故障和停止運行，不僅會損壞電機本身，而且會影響整個生產(chǎn)系統(tǒng)的正常工作，甚至會危及人身安全，造成巨大的經(jīng)濟損失和惡劣的社會影響，因此對電機故障的診斷要求十分迫切。
　　 電機故障中幾乎一半的故障

2、與軸承有關(guān)，這是因為軸承是電機中工作條件最為惡劣的部件，它起著承受載荷和傳遞載荷的作用。由于受到載荷、安裝、潤滑狀態(tài)等因素的影響，運轉(zhuǎn)一段時間后會產(chǎn)生各種不同類型的故障。因此滾動軸承是電機中較為薄弱的環(huán)節(jié)，其運行狀態(tài)是否正常往往直接影響到整臺機器的性能。
　　 本文以電機軸承為研究對象，針對電機滾動軸承的內(nèi)圈故障、滾動體故障及其組合故障進行分析，詳細地闡述了電動機故障的機理，分析了造成各種故障的原因，得出了幾種常見故障的頻率表現(xiàn)

3、。在實驗中，我們采集了電機故障軸承的振動信號進行分析。
　　 故障檢測技術(shù)中，信號故障特征的分析與提取是故障診斷的關(guān)鍵，直接關(guān)系到故障診斷的準確性，電機的故障信號是非平穩(wěn)信號，傅里葉變換不能有效地提取電機的故障特征，小波變換具有良好的時頻局部性，能夠?qū)⑿盘栐谌我忸l段進行劃分，本文采取小波包變換提取信號的故障特征信息。又由于小波包對噪聲信號具有較好抑制作用，消噪特性非常明顯，本文通過比較小波與小波包對信號的消噪效果，證明小波包對信

4、號具有最優(yōu)的降噪效果。
　　 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EMD)是一種基于信號局部特征的新的信號處理方法，通過它可得到使瞬時頻率有意義的時間序列——基本模態(tài)分量(IMF)，特別適合于非線性、非平穩(wěn)信號的分析處理，并獲得表達信號特征的信息。
　　 本文將二者的優(yōu)點結(jié)合起來，提出一種小波和EMD相結(jié)合進行軸承故障診斷的新方法，該方法能夠突出表現(xiàn)電機軸承在故障狀態(tài)下的振動信號產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特征并將其有效地提取出來，克服了快速傅立葉變換的局限性