基于小波變換的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷.pdf

1、異步電動(dòng)機(jī)具有較高的性價(jià)比和良好的環(huán)境適應(yīng)性，作為主要的動(dòng)力設(shè)備廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)及工業(yè)生產(chǎn)中。然而在實(shí)際中，當(dāng)電機(jī)運(yùn)行時(shí)間過長(zhǎng)、過載或頻繁地起、停時(shí)，其轉(zhuǎn)子將很容易發(fā)生斷條或端環(huán)開裂等故障。若能檢測(cè)出電機(jī)轉(zhuǎn)子早期的故障征兆，并及時(shí)進(jìn)行維修，則能避免意外停機(jī)及惡性事故的發(fā)生，對(duì)于安全生產(chǎn)具有重要的意義。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵在于能否準(zhǔn)確地提取出電機(jī)轉(zhuǎn)子的故障特征。
　　電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，其故障信號(hào)中常包含大量突變、短時(shí)沖擊、奇異的非平穩(wěn)

2、成分。傳統(tǒng)的信號(hào)處理技術(shù)（如Fourier變換）無法實(shí)現(xiàn)對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的有效分析。近十年來，從傅里葉變換基礎(chǔ)上發(fā)展起來的小波變換，具有多分辨率分析及良好的時(shí)頻局部性，并可通過時(shí)窗和頻窗的靈活變換來突出信號(hào)的不同頻率成分，在非平穩(wěn)信號(hào)分析中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，非常適合用于電機(jī)故障特征的提取。本文通過對(duì)異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障特征機(jī)理的研究，并結(jié)合小波變換理論，提出了基于小波變換的異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷新方法。
　　在電機(jī)起動(dòng)過程中，針對(duì)小波脊線

3、法在轉(zhuǎn)子故障特征提取中的局限性，提出了基于改進(jìn)小波脊線的轉(zhuǎn)子故障特征提取新方法。利用改進(jìn)的小波脊線法對(duì)實(shí)驗(yàn)室測(cè)量到的電機(jī)定子起動(dòng)電流信號(hào)進(jìn)行處理，較好地提取出了轉(zhuǎn)子故障特征，并有效地克服了小波脊線算法在迭代過程中容易發(fā)散及計(jì)算速度較慢的缺陷，提高了轉(zhuǎn)子故障診斷的有效性。
　　在電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行中，研究了應(yīng)用Mallat算法提取轉(zhuǎn)子故障特征的可行性問題。同時(shí)，基于電機(jī)轉(zhuǎn)子發(fā)生故障時(shí)，其定子電流的相位信息也將隨之改變的現(xiàn)象，提出了將定子電