基于盲源分離和小波分析的電機(jī)聲頻故障診斷研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，電機(jī)在生產(chǎn)中和日常生活中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。電機(jī)產(chǎn)生故障時(shí)不僅會(huì)損壞電機(jī)本身，而且會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)或者家用電器的正常工作，甚至危及人身安全，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。通過(guò)對(duì)常見(jiàn)故障的診斷和分析，可以及早發(fā)現(xiàn)故障和預(yù)防故障的進(jìn)一步惡化，減少突發(fā)事故造成的停產(chǎn)損失，并為實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修創(chuàng)造條件。 電機(jī)的故障診斷和維護(hù)與電機(jī)本身一樣由來(lái)已久，電機(jī)設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中，不僅會(huì)產(chǎn)生振動(dòng)，還會(huì)發(fā)出強(qiáng)烈的噪聲，

2、機(jī)械設(shè)備的噪聲信號(hào)中蘊(yùn)涵著豐富的設(shè)備狀態(tài)信息，所以噪聲信號(hào)同樣能夠應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的故障診斷。如果機(jī)械的聲音突然發(fā)生了變化，就往往說(shuō)明機(jī)械有了故障，需要進(jìn)行修理。隨著近年對(duì)噪聲的要求日益嚴(yán)格，電機(jī)的噪聲成為影響電機(jī)壽命和市場(chǎng)效益的重要因素。 本文詳細(xì)的研究了盲源分離技術(shù)和小波變換在電機(jī)聲頻故障診斷中的研究應(yīng)用。由于電機(jī)發(fā)生故障時(shí)，往往是多種故障同時(shí)發(fā)生，這時(shí)采集到的聲音信號(hào)包含了多種故障的信號(hào)特征，如何將這多種信號(hào)混合在一起的信號(hào)

3、，最大可能獨(dú)立分離開(kāi)，是正確診斷出故障的前提條件。本文采用了較為成熟的盲源信號(hào)分離理論，采用一種己知的盲源分離算法，對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行了分離，取得不錯(cuò)的效果。由于電機(jī)發(fā)生故障時(shí)，故障信號(hào)中往往含有大量的時(shí)變、短時(shí)沖擊、突發(fā)性質(zhì)的成分，傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法，如Fourier變換，不能有效地提取出電機(jī)的故障特征。而小波變換作為一種時(shí)頻分析方法，它在時(shí)頻域都具有表征信號(hào)局部特征的能力，能通過(guò)時(shí)頻窗的靈活變換來(lái)突出信號(hào)的不同頻率成分。 本