基于AR參數(shù)模型和小波分析的電機(jī)故障診斷.pdf

1、電機(jī)故障診斷技術(shù)是一門近年來興起的包含很多新科技內(nèi)容的綜合技術(shù)。在電機(jī)帶負(fù)荷運(yùn)行中，或不拆卸情況下，根據(jù)電機(jī)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的各種信息，通過對電機(jī)狀態(tài)參數(shù)的檢測和分析，它能夠判斷電機(jī)是否存在故障及故障的位置和原因，并可對電機(jī)未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。為了提高以電機(jī)作為動(dòng)力的生產(chǎn)設(shè)備的可靠性，在電機(jī)的不同應(yīng)用場合和不同運(yùn)行狀態(tài)下，研究其故障診斷理論和技術(shù)是非常必要的。
　　 本文在充分了解電機(jī)的工作原理、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)、目前常用的電機(jī)故障診斷方法

2、和有關(guān)電機(jī)振動(dòng)故障診斷基礎(chǔ)上，利用先進(jìn)的信號處理和分析技術(shù)—小波分析和AR(autoregressive)參數(shù)模型兩種方法，通過理論仿真和分析采集的實(shí)時(shí)電機(jī)信號，驗(yàn)證了這兩種方法在電機(jī)故障診斷中的實(shí)用性，具有重要的實(shí)際意義。
　　 研究了常用的幾種小波基函數(shù)及其對信號分析的影響和小波變換理論。鑒于小波變換具有多分辨率的特性和比傅里葉變換更強(qiáng)的特征提取能力，本文根據(jù)信號特點(diǎn)，選擇合適的小波基函數(shù)db5，利用小波變換對電機(jī)進(jìn)行故障診

3、斷。重點(diǎn)闡述了小波變換在非平穩(wěn)信號中的去噪、消除奇異值點(diǎn)，深入的分析了利用小波分析的重構(gòu)信號的疊加功率譜檢測信號中包含的微弱信號的頻率成分。通過仿真信號和電機(jī)振動(dòng)信號實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對比分析，對原始信號的等效功率譜和重構(gòu)信號的等效功率譜相應(yīng)的能量進(jìn)行對比，確定故障頻率，從而準(zhǔn)確找出電機(jī)故障。
　　 本文將AR模型的現(xiàn)代譜理論引入到電機(jī)的故障診斷數(shù)據(jù)分析中，建立信號的AR模型，計(jì)算出模型參數(shù)，進(jìn)而計(jì)算出信號的功率譜估計(jì)。給定仿真信號，分

4、析比較采用不同方法輸出的譜估計(jì)結(jié)果，驗(yàn)證了選擇Levenson-Durbin法快速有效地求解Yule-Walker方程在求解AR模型參數(shù)法中的優(yōu)越性。針對實(shí)時(shí)采集的電機(jī)信號，由采集信號得到能量信號，以抽樣間隔10抽取新樣本，對新序列進(jìn)行AR參數(shù)模型譜估計(jì)，發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)較短時(shí)，AR參數(shù)模型譜估計(jì)也能呈現(xiàn)出信號中所含有的所有頻率成分，并可求出其響應(yīng)的頻響函數(shù)，是預(yù)測分析電機(jī)狀態(tài)未來發(fā)展趨勢的重要手段，也是非常值得我們研究的一種現(xiàn)代譜估計(jì)方法。