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文檔簡介
1、<p><b> ?。?0_ _屆)</b></p><p><b> 本科畢業(yè)設計</b></p><p> 電機故障振動的一種方法的設計</p><p> 所在學院 </p><p> 專業(yè)班級 電氣工程及其自動化
2、 </p><p> 學生姓名 學號 </p><p> 指導教師 職稱 </p><p> 完成日期 年 月 </p><p><b> 摘 要</b></p>
3、;<p> 隨著現(xiàn)代科學技術的發(fā)展和電氣化程度的提高,電機已是工業(yè)生產(chǎn)和日常生活中最主要的原動力和驅動裝置,已被廣泛地應用于工業(yè)生產(chǎn)的各個領域。電機一旦發(fā)生故障,不僅會損壞電機本身,嚴重時還會使電機突然停機、生產(chǎn)線崩潰,給人們造成巨大的經(jīng)濟損失和災難性后果。因此,通過對電機的監(jiān)測和分析,可以及早發(fā)現(xiàn)故障和預防故障,減少突發(fā)事故造成的損失,并為實現(xiàn)檢修創(chuàng)造條件。如果能夠設計出一種故障診斷系統(tǒng),在電機運行時就能判斷出電機的運
4、行狀態(tài),及時發(fā)現(xiàn)電機故障,這將在很大程度上避免更大的損失發(fā)生。</p><p> 基于離散DCT變換分析的過程監(jiān)測方法,由于充分利用了離散DCT變換分析算法在數(shù)據(jù)量壓縮方面的優(yōu)勢,利用離散DCT變換分析進行故障監(jiān)測和診斷已經(jīng)得到較廣泛的研究。</p><p> 本文首先介紹了電機故障診斷的目的和意義,在理論上詳述了DCT變換的原理和算法。接著本設計給出了感應電機的三維正交軸X,Y,Z方
5、向的振動樣本。對正常模式,軸承故障模式,軸承、轉子故障模式各取樣本,采用離散DCT變換,提取振動信號的特征,并采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練并識別,經(jīng)測試得出,該方法對感應電機故障診斷具有很好的實用性和有效性。</p><p> 關鍵詞:感應電機,故障診斷,數(shù)字信號處理,人工神經(jīng)網(wǎng)絡</p><p> Motor fault the design of a method of vibrati
6、on</p><p><b> Abstract</b></p><p> With the development of modern science and technology and a higher level of electrification, electrical, industrial production and daily life, an
7、d drive the main driving force has been widely used in industrial production in various fields. Motor in the event of failure, not only will damage the motor itself, but affects the whole system works, and even endanger
8、the personal safety, resulting in huge losses. Through the monitoring and analysis of the motor, you can prevent early detection of fai</p><p><b> 朗讀</b></p><p> 顯示對應的拉丁字符的拼音</p
9、><p> Keywords: Induction motor, fault diagnosis, digital signal processing, artificial neural network</p><p><b> 目錄</b></p><p><b> 摘 要I</b></p><
10、;p> AbstractII</p><p><b> 1 緒論4</b></p><p> 1.1異步電動機故障診斷的研究背景及意義4</p><p> 1.2電機故障診斷技術5</p><p> 1.2.1電機故障診斷技術概述5</p><p> 1.3電機故障診斷
11、技術研究的現(xiàn)狀7</p><p> 1.3.1目前常見的幾種電機故障類型[26]9</p><p> 1.3.2 信號處理技術與診斷方法在故障診斷中的研究現(xiàn)狀9</p><p> 1.4課題研究的主要內容11</p><p> 1.4.1主要研究工作11</p><p> 本論文主要做了如下研究工作
12、:11</p><p> 1.4.2 論文結構11</p><p> 2離散余弦變換及BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法的理論基礎12</p><p> 2.1離散DCT變換概述[34]12</p><p> 2.2正交變換特性13</p><p> 2.3 DCT原理13</p><p&g
13、t; 2.3 DCT算法14</p><p> 2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡16</p><p> 3基于DCT分析的故障診斷實驗與分析17</p><p> 3.1實驗問題與數(shù)據(jù)描述17</p><p> 3.2 特征提取與分析診斷23</p><p><b> 3.2.123</b
14、></p><p><b> 3.2.223</b></p><p> 3.3實驗結果23</p><p><b> 4 結論23</b></p><p> 4.1全文總結23</p><p> 4.2研究展望24</p><p&
15、gt;<b> 參考文獻24</b></p><p> 致謝錯誤!未定義書簽。</p><p><b> 附錄26</b></p><p><b> 1 緒論</b></p><p> 1.1異步電動機故障診斷的研究背景及意義</p><p&
16、gt; 隨著現(xiàn)代科學技術的進步、生產(chǎn)系統(tǒng)的發(fā)展和設備制造水平的提高,生產(chǎn)系統(tǒng)中所采用的電機數(shù)量不斷增加,單機容量也在不斷提高,顯而易見,電機的正常工作對保證生產(chǎn)制造過程中的安全、高效、敏捷、優(yōu)質及低耗運行意義非常重大。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,因此對電機故障的診斷要求十分迫切。通過對電機常見故障的診斷和分析,可以及早發(fā)現(xiàn)故障和預防故障的進一步惡化,減
17、少突發(fā)事故造成的停產(chǎn)損失,防止對人員和設備安全的威脅,并為實現(xiàn)狀態(tài)檢修創(chuàng)造條件;還可為設計制造者提供經(jīng)驗,積累數(shù)據(jù),有助于電機性能及可靠性的改進;同時對電機故障定位、決策及維修都是極其重要的[1]。</p><p> 大型電機在系統(tǒng)中有著重要的地位和作用,一般除應采取各種積極的維護措施消除或減少故障隱患之外,在故障初期便能可靠地診斷出故障的類型和成因是最理想的解決方法。為了能在電機有早期故障征兆時采取積極主動的
18、調節(jié)措施,防止故障的進一步惡化,應配備故障在線監(jiān)視、檢測和智能診斷系統(tǒng),通過對各種電氣量或非電氣量的連續(xù)監(jiān)視,分析早期故障征兆信號,并結合智能診斷系統(tǒng)進行判別。在電機故障初期便能捕獲到故障信息,為實現(xiàn)合理的狀態(tài)檢修創(chuàng)造條件,這是電機最為理想的診斷和保護措施[2][3]。但早期故障微弱信號的獲取和智能診斷系統(tǒng)的準確性,特別是在信號處理技術和特征提取環(huán)節(jié)上還存在很多困難,使得這種方法還未能取得理想效果并真正進入實用化階段,一般只能靠定期停機
19、檢修來消除故障隱患[4]。鑒于此,科學工作者研究了多種診斷方法并將它們應用于電機的故障診斷。電機發(fā)生故障時,信號中往往含有大量的時變、短時沖擊、突發(fā)性質的成分,由此看來,電機等電力設備的故障診斷,其應用效果必然會受到傳統(tǒng)信號處理技術的限制,尋找一種有效的信號處理技術成為電機故障診斷的迫切要求[5]。電機測試技術的發(fā)展與電機工業(yè)的發(fā)展密切相關,隨著經(jīng)濟的飛速發(fā)展,</p><p> 電機故障診斷技術是上世紀70年
20、代興起的一門新技術,能在帶負載運行的情況下,通過對電機狀態(tài)參數(shù)檢測和分析,判斷設備是否存在異常或故障,并判斷故障的位置、原因以及故障的劣化趨勢,從而可以確定合理檢修時間和方案。這門技術的出現(xiàn),已在各生產(chǎn)部門和技術領域發(fā)展迅速并取得了很大成效,促進了電機維修體制的一次變革,使電機維修體制由傳統(tǒng)的事后維修和預防維修方式,逐步變?yōu)轭A知維修(或狀態(tài)維修) [8]。由于減少了事故停機損失,提高了設備運行的可靠性,降低了維修費用,其優(yōu)越性已為越來越
21、多的技術人員所認識。目前這項技術正在崛起,應用領域不斷擴展。</p><p> 但早期故障微弱信號的獲取和智能診斷系統(tǒng)的準確性,特別是在信號處理技術和特征提取環(huán)節(jié)上還存在很多困難,使得這種方法還未能取得理想的效果并真正進入實用化階段,一般只能靠定期停機檢修來消除故障隱患[9]。正弦波供電且穩(wěn)態(tài)運行時鼠籠式異步電動機的故障特征和故障診斷方法已經(jīng)比較成熟;動態(tài)變速過程中,信號中出現(xiàn)大量的時變、短時沖擊、突發(fā)性質的成
22、分,這使得電機故障診斷和保護中廣泛應用的基于穩(wěn)態(tài)信號的傳統(tǒng)分析方法,如Fourier變換、最大值算法、最小二乘法與遞推最小二乘法等產(chǎn)生了較大誤差[4],不利于故障的及時診斷與保護的啟動。異步電機的大部分故障來自于轉子[5],其診斷也是比較困難的,對異步電機轉子繞組故障進行深入機理分析和準確診斷的研究具有重要意義。因此,如何防止電機故障的發(fā)生,能夠提前對嚴重故障進行預測,并研制出相應的故障診斷系統(tǒng),已經(jīng)成為目前工程領域的研究課題,具有重大
23、的理論意義和經(jīng)濟價值。尋找一種有效的信號處理技術成為電機故障診斷的迫切要求。</p><p> 1.2電機故障診斷技術</p><p> 1.2.1電機故障診斷技術概述</p><p> 電機診斷是設備診斷技術的一個部分,但是由于電機的工作原理和結構上的種種特點,其診斷方法和采用的檢測技術和其它設備的診斷有所不同。根據(jù)電機的工作原理,在它內部存在著幾個相互關聯(lián)
24、而又不可截然分割的工作系統(tǒng)。因此,電機診斷需涉及較多技術領域?! ‰姍C的功能是把機械能轉化變成電能(發(fā)電機)或將電能轉換成機械能(電動機)。因此,除永磁電機外,其他電機都有兩套電路,通過磁場相互耦合,在定、轉子問的氣隙內實現(xiàn)能量交換,實現(xiàn)機、電能量轉換。因此,電機中大都存在相互獨立的電路和一個耦合電路的磁場?! ‰姍C繞組是實現(xiàn)能量轉換的核心部件,繞組內導體之間,繞組對地之間均有不同的電壓。電機內不同的電壓是由不同的絕緣材料組成的絕緣
25、結構來隔離的。電機內不同絕緣結構構成了一個整體,這就是電機的絕緣系統(tǒng)。</p><p> 電機在進行能量交換的過程中,往往會產(chǎn)生電損耗、機械損耗和介質損耗。這些損耗最終都變成熱能散逸出來,并由冷卻介質帶走,這就是電機的發(fā)熱和冷卻。電機的冷卻是通過軸上風扇、強制鼓風或密封的冷卻系統(tǒng)來實現(xiàn)的。電機內的通風溝、風扇、擋風罩以及鼓風機、冷卻器、過濾器等構成了電機的通風系統(tǒng)[10]?! 【C上所述,電機內部至少包括如下幾
26、個獨立的、又相互關聯(lián)的工作系統(tǒng):(1)電路系統(tǒng);(2)磁路系統(tǒng);(3)絕緣系統(tǒng);(4)機械系統(tǒng);(5)通風散熱系統(tǒng)?! ‰姍C運行中出現(xiàn)的故障,將會涉及這些獨立的工作系統(tǒng),因而電機的診斷比一般機械設備診斷涉及的技術領域更廣,包括電機學、熱力學和傳熱學、高電壓技術、材料工程、機械診斷學、電子測量學、信息工程技術、計算機技術等多個知識領域。由于電機存在幾個相互關聯(lián)的工作系統(tǒng),故障起因和故障征兆往往表現(xiàn)出多元性,這為電動機故障診斷增加了難度。
27、對電機進行診斷時,必須熟悉診斷對象。</p><p> 一般地,故障診斷要經(jīng)歷以下步驟:</p><p> 1.用傳感器檢測設備的狀態(tài)信號,獲得設備運行狀態(tài)的原始信息,如溫度、電壓、電流、振動等能量信號或煙霧、銹蝕等物質狀態(tài)信號。能夠反映設備故障的信號很多,若將所有信號都加以處理并參與故障診斷,勢必增加工作量,對診斷的實時性不利,因此選擇最能表征診斷對象工作狀態(tài)的信號。</p&g
28、t;<p> 2.從檢測的原始信號中提取故障特征。對通過檢測而獲得的設備狀態(tài)信號進行處理,并消除噪聲,以獲得最能反映各種故障的特征信號,作為故障診斷的征兆。</p><p> 3.根據(jù)故障征兆和相關診斷信息的分析,進行設備運行狀態(tài)的識別,制定診斷決策。將待檢模式與己知模式進行比較,實現(xiàn)狀態(tài)分類。</p><p> 對應于診斷過程中的信號檢測、征兆提取和狀態(tài)識別這三個步驟
29、,設備故障診斷主要內容包括以下幾個方面,如圖1-1所示:</p><p> a)用合適的特征信號及相應的觀測方式,在設備合適的部位,測取有關設備故障的特征信號。</p><p> b)采用合適的征兆提取方法與裝置,從特征信號中提取設備有關狀態(tài)的征兆。</p><p> 圖1-1 故障診斷主要內容[11]</p><p> c)采用合適
30、的狀態(tài)識別方法與裝置,依據(jù)征兆進行推理和識別設備的有關狀態(tài),包括不正常的狀態(tài)。</p><p> d)采用合適的狀態(tài)趨勢分析方法與裝置,依據(jù)征兆與狀態(tài)進行推理而識別出有關狀態(tài)的發(fā)展趨勢,包括故障的早期診斷與預測。</p><p> 系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測主要應用于系統(tǒng)設備運行過程中對實時運行狀態(tài)初步的識別。其主要功能是在系統(tǒng)運行過程中,對系統(tǒng)的各種狀態(tài)變量及其信息進行檢測,同時需要對得到的信息進
31、行及時的分析、判斷,并結合系統(tǒng)現(xiàn)有的特性及其歷史正常過程對系統(tǒng)的實時工作狀態(tài)做出評價的過程。系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測為進一步的故障診斷做必要的信息和數(shù)據(jù)準備,是故障診斷系統(tǒng)運行的前提及實現(xiàn)自動化測試、診斷的基礎。</p><p> 1.3電機故障診斷技術研究的現(xiàn)狀</p><p> 設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術是一種了解和掌握設備在使用過程中的狀態(tài),確定其整體或局部正?;虍惓#缙诎l(fā)現(xiàn)故障及其原因
32、,并能預報故障發(fā)展趨勢的技術。它的實質是了解和掌握設備在運行過程中的狀態(tài)、評價、預測設備的可靠性,早期發(fā)生故障,并對其原因、部位、危險程度等進行識別,預報故障的發(fā)展趨勢,并針對具體情況做出決策[12]。電機故障診斷技術是設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術的一個部分。</p><p> 設備診斷技術是20世紀60年代后半期首先在美國出現(xiàn)的,而它被應用于電機是在20世紀80年代。1986年,P.J.Taver與J.Penm
33、an提出了電機狀態(tài)監(jiān)測的概念[13] [14]。20多年來,隨著傳感器、計算機、光纖、信號處理技術等的迅速發(fā)展與應用,電機故障診斷技術有了較大的發(fā)展。</p><p> 目前,用于電機故障診斷的技術有:</p><p> 1.在線放電檢測法[15]:高壓電機定子的許多電氣故障都呈現(xiàn)出放電現(xiàn)象加劇的趨勢。利用電機定子出線端或定子繞組中性點引出線的電流互感器和高頻檢測儀,可辨別各種故障,但
34、是,由于電機內部復雜的空間結構和繞組接頭處的反射和局部諧振,確定基準發(fā)電噪聲電平較為困難,在線放電檢測的應用受到限制。</p><p> 2.定子電流檢測法[16]:主要利用定子部分或者轉子部分的故障會引起電流信號的諧波分量發(fā)生變化,通過頻譜分析,尋找該故障獨有的特征頻率及幅值的變化,可以實現(xiàn)對故障的檢測,但是,由于定子電流信號比較復雜,因此需要進一步研究和尋找新的特征指標。</p><p&
35、gt; 3.振動檢測法[17]:當電機發(fā)生某些故障時,例如定子繞組故障,會引起定子鐵芯上的徑向力變化,從而引起機體的異常振動,通過振動分析可以對其進行診斷。但是由于電機的傳遞路徑比較長,以及各種環(huán)境因素的干擾,使信號的信噪比較低,判斷效果不是十分理想。</p><p> 4.磁通檢測法[18] [19]:主要利用探測線圈來檢測電機的軸向漏磁通,當定子繞組故障時,磁通在徑向和圓周方向發(fā)生變化,通過這些變化來識別
36、故障。</p><p> 5.絕緣檢測法[20] [21]:利用各種電氣試驗和特殊診斷技術,對電機的絕緣結構、工作性能和是否存在缺陷做出結論,并對絕緣剩余壽命做出預測。</p><p> 6.溫度檢測法[22]:各種溫度檢測方法和紅外測溫技術,對電機各部分溫度進行檢測和故障診斷。</p><p> 7.振聲檢測法[23]:是對診斷的對象同時采集振動信號和噪聲信
37、號,分別進行信號處理,然后綜合診斷,因而可以大大提高診斷的準確率,因此,振聲檢測和診斷廣泛地受到重視和應用。對電機的故障診斷來說,振聲診斷同樣具有重要價值。</p><p> 電機的故障往往通過電機的運行表現(xiàn)出來,因此異步電機故障的分析一般通過對其運行狀態(tài)特性的分析來進行。從八十年代開始,國內外的學者對電機的故障診斷進行了大量的研究,從分析方法上來講一般有[24]:理論分析、試驗研究、仿真研究等。</p&
38、gt;<p> (1)理論分析:理論分析是應用一定的基本物理規(guī)律,對所分析的對象進行理論分析研究,得出其運行規(guī)律的數(shù)學表達式,然后依靠數(shù)學知識和實際運行條件進行理論計算,得出所需要的分析結果的研究方法,其結果是一種數(shù)學解析表達式。</p><p> (2)試驗研究法:試驗研究法是進行電機故障分析的重要方法之一,它是在實驗室通過模擬電機進行故障動態(tài)模擬試驗的研究方法。對于那些不便于試驗、難以建立數(shù)
39、學模型的故障分析,使用這種方法比較有優(yōu)勢,但是要模擬各種電機故障,還是比較困難的,存在一定的局限性。</p><p> (3)仿真研究:分為基于物理模型的物理仿真和基于數(shù)學模型的數(shù)字仿真。在電機故障分析中應用較多的有場路耦合法、坐標變換法和多回路法。我國著名學者高景德、王祥珩教授進行了系統(tǒng)的研究和發(fā)展,完整地建立了在電機分析中具有重大意義的多回路理論[25],為電機分析做出了杰出的貢獻。以單個線圈為基礎的多回路
40、分析法不僅可以研究現(xiàn)在己有方法所能研究的問題,而且可以解決諸如電機內部故障、特殊結構電機等電機內部不對稱問題。</p><p> 1.3.1目前常見的幾種電機故障類型[26]</p><p> 電機故障分為軸承故障和導條斷裂故障2類。</p><p><b> ?。?)軸承的故障 </b></p><p> 軸承是
41、各種類型電動機的關鍵部件,其運行狀態(tài)直接影響電動機的運行性能和使用壽命。統(tǒng)計表明:軸承故障約占電動機故障的40%~50%。軸承故障的原因主要有軸系不平衡、角對中不良以及對中不良、軸承偏心、徑向軸承損傷、支承松動、軸承支承剛度水平、垂直方向不等等。</p><p> ?。?)導條斷裂故障 </p><p> 異步電動機在運行過程中,轉子導條受到徑向點磁力,旋轉點磁力,離心力,熱彎曲撓度力
42、等交變應力的作用,加之轉子制造缺陷,導致導條故障。對繞線式異步電動機而言,轉子繞組擊穿、開焊、匝間短路等是轉子常見故障,引起轉子故障的原因有轉子質量偏心、轉子上部件松動等。</p><p> 1.3.2 信號處理技術與診斷方法在故障診斷中的研究現(xiàn)狀</p><p> 用于電機故障診斷的信號有振動、噪聲、溫度、壓力、電流、電壓等,統(tǒng)稱為檢測信號。檢測信號中蘊含著能反映設備運行狀態(tài)的重要信
43、息,但是一般情況下難以直接觀察出信號的特征,必須采用合適的方法對原始信號進行處理以提取敏感的能反映故障征兆的特征[27]。故障信號處理技術就是對這些檢測信號進行加工、變換,提取出對診斷有用的能反映故障的特征量,所以信號處理技術在整個故障診斷中起著十分重要的橋梁作用。目前常用的信號處理方法分信號時域分析方法、信號頻域分析方法和時頻分析方法[28]。</p><p> 檢測信號如振動、噪聲、溫度、壓力、電流、電壓等
44、,蘊含了反映電力設備運行狀態(tài)的重要信息,但一般情況下很難直接觀察出信號的特征,應該采用合適的方法對檢測信號進行處理以提取敏感的反映故障征兆的特征[29]。故障信號處理技術就是對這些檢測信號進行加工、變換,提取出對診斷有用的特征量,所以信號處理技術在整個故障診斷過程中是起著重要的橋梁作用。在電機故障診斷中主要有時、頻分析方法,神經(jīng)網(wǎng)絡方法以及基于證據(jù)理論的方法。</p><p><b> 信號時域分析方
45、法</b></p><p> 自適應濾波、時域平均與自相關分析是常用的幾種時域消噪方法,這些方法在消噪的同時保留了信號的時域特征,可用于分析信號特征。時間序列模型參數(shù)與統(tǒng)計分析參數(shù)(如方差、自相關系數(shù)等)是常用的信號時域特征參數(shù)提取方法,這些參數(shù)可用于電機故障診斷。</p><p> 2. 信號頻域分析方法</p><p> 以離散余弦變換(DCT
46、)為核心的經(jīng)典信號處理方法在故障診斷中發(fā)揮了巨大的作用,它包括:頻譜分析、相關分析、相干分析、傳遞函數(shù)分析.細化譜分析、時間序列分析、倒譜分析、包絡分析等[30]。常用的特征參數(shù)就是DCT譜和AR譜,DCT譜的幅值和相位充分反映了信號的各個組成頻率成分;AR譜是現(xiàn)代譜分析方法的代表,特別適于分析短序列隨機信號的功率譜。</p><p> (1)短時功率譜方法</p><p> 短時功率
47、譜分析的基本思想是用一固定的滑動窗沿時間軸將信號截取,劃分為短片段,允許前后片段之間有部分數(shù)據(jù)重疊,計算每一段短信號的功率譜,將計算結果按時間順序排列就可以觀察出信號頻譜結構的時變特征。短時分析方法突出了信號的局部特征,已在電機監(jiān)測、故障診斷中得到一定的應用。</p><p><b> (2)時頻分布方法</b></p><p> 量子物理學家Wigner和Vil
48、le首次提出了Wigner-Ville時頻分布,Classen等人系統(tǒng)地研究了這種方法在信號時頻分析中的應用,L.Choen提出的Choen類時頻分布統(tǒng)一了在此之前所提出的各種時頻分布,即各種時頻分布都可以表示成原信號的時頻分布與一核函數(shù)的時頻分布的二維卷積(已經(jīng)證明短時功率譜也是一種時頻分布),時頻分布的性能是由核函數(shù)所決定的。信號的時頻分布具有很高的時頻分辨率。但它不是待分析信號的線性函數(shù),所以多頻率成分信號的時頻分布中包含有嚴重的
49、交叉干涉項,交叉干涉項的存在使時頻分布容易受到噪聲的干擾,如何減少時頻分布中的交叉干涉項也是目前研究的熱點[31]。</p><p><b> (3)小波分析方法</b></p><p> 小波分析是近年來出現(xiàn)的一種新的信號時頻分析方法。它通過一個變尺度滑動窗沿時間軸對信號進行分段截取和分析,與短時Fourier分析很相似,但小波分析中的滑動窗特性不是固定的,而是
50、隨著尺度因子而改變:在時問—頻率相平面的高頻段,滑動窗的時窗寬度變窄而頻窗寬度變寬,具有較高的時間分辨率和低的頻率分辨率,在時間—頻率相平面的低頻段,滑動窗的時窗寬度變寬而頻窗寬度變窄,具有較低的時間分辨率和高的頻率分辨率。由于良好的時頻局部化特征,小波變換可以準確地抓住瞬變信號的特征,對信號中短時高頻成分進行準確定位,也能對信號中的低頻緩變趨勢進行估計,這一點正是小波分析的精華所在.在離散小波變換的基礎上Wickerhauser進一步
51、提出了小波包分析方法[32],可以根據(jù)信號特征靈活地調整分析結果在各頻段的時間分辨率和頻率分辨率。小波分析方法已在電機監(jiān)測、故障診斷中得到一定的應用。</p><p> 3.人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法</p><p> 人們探索進化求解的原理來解決問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是基于這種思想來模擬生物大腦的信息處理功能而構成的計算模式。由于神經(jīng)網(wǎng)絡具有快速并行處理、聯(lián)想記憶、自組織和自學習以及非線性映射的
52、能力,同現(xiàn)有的動態(tài)信號處理、模糊邏輯、專家系統(tǒng)等診斷技術相結合,為故障信號分析與處理、故障模式識別、故障診斷領域專家知識的組織和推理等提供了新方法[33]。</p><p> 1.4課題研究的主要內容</p><p> 1.4.1主要研究工作 </p><p> 本論文主要做了如下研究工作:</p><p> (1)對于電機故障的多變
53、量數(shù)據(jù),提取振動信號,濾去高頻成分,提取核心特征,利用了離散DCT變換很好的能量壓縮性能,分析處理多變量數(shù)據(jù)集。</p><p> (2)在實驗室成功搭建了實驗平臺,利用電機的歷史正常運行數(shù)據(jù)構造了數(shù)字信號模型,并設計實驗用正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)檢驗數(shù)字信號模型的有效性,驗證了使用離散DCT變換分析方法進行實驗可行性。</p><p> (3)對異步電動機的正常歷史數(shù)據(jù)進行分析,建立相應數(shù)
54、字信號模型,確定數(shù)字信號模型的相關參數(shù),并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱進行識別并分類,對異步電動機的狀態(tài)進行監(jiān)測,實現(xiàn)異步電動機運行時狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集和顯示,從而實現(xiàn)電機故障的分析。</p><p> 1.4.2 論文結構</p><p> 本論文共分了四個章節(jié)對課題研究進行了敘述。</p><p> 第一章為引言部分,主要介紹了課題的背景和意義,故障診斷技術的概念、
55、意義及其研究現(xiàn)狀,以及主要研究工作和論文結構。</p><p> 第二章介紹了論文的理論基礎知識,重點介紹了信號處理過程監(jiān)控技術中的離散DCT變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和基本知識,包括其推導過程及性質。</p><p> 第三章為實驗部分,主要介紹了實驗系統(tǒng)平臺的設計與搭建,并在實驗平臺上應用離散DCT變換分析方法對一臺三相異步電動機進行操作,用離散DCT變換分析方法提取數(shù)據(jù)信息,構造了
56、較為準確的DCT分析模型,并通過大量實驗,給出了各個實驗圖和數(shù)據(jù),特征提取分析實現(xiàn)離散DCT變換分析方法的處理數(shù)據(jù), 并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱進行識別并分類,基本實現(xiàn)了對異步電動機運行狀態(tài)的診斷分析。</p><p> 第四章為結論部分,對本課題進行了總結,對后續(xù)的研究工作進行了展望,并指出了本論文研究的不足之處。</p><p> 2離散余弦變換及BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法的理論基礎<
57、;/p><p> 2.1離散DCT變換概述[34]</p><p> 自1974年Ahmed、Natarajan和Rao首次提出離散余弦變換(DCT,Discrete Cosine Transform)以來,DCT已廣泛地應用在圖象及數(shù)字信號處理中,特別是在數(shù)據(jù)壓縮領域,因為DCT基向量類似于正交變換中的最佳變換——卡南.洛伊夫變換(KLT)。正交變換重要的應用是數(shù)據(jù)壓縮,而其關鍵是給信號
58、以有效的表達方式,即將一組離散信號(N個采樣植)由時域映射到N維變換域,使其能量在變換域中更集中于某一區(qū)域。即,與在時域相比,該信號在變換域中的編碼只需用較少的比特數(shù)表示,而不致引起明顯誤差,從而剔除了信息冗余度,壓縮了數(shù)據(jù)量。在均方誤差最小的意義下,獲得數(shù)據(jù)壓縮的最佳變換是卡南.洛伊夫變換(KLT),它使得信號在變換域中各值之間互不相關。但KLT的變換矩陣是由原信號的協(xié)方差矩陣的本征矢量組成且沒有快速算法,在硬件上難以實現(xiàn),所以沒有得
59、到廣泛的應用,一般只做理論分析。對眾多的具有快速算法的正交變換(DFT、WHT、HT、DCT等等)的研究結果表明,DCT的性能最好,最接近KLT的正交變換,同時,它所產(chǎn)生的混疊現(xiàn)象較之DFT、WHT等要小得多,是一種高效的變換編碼方式。</p><p> 所有的DCT都遵循下面的變換模式:</p><p> 該模式是由Wang觀察得到的。四種不同dct實例的核函數(shù)分別是由:</p
60、><p> dct-i: </p><p> dct-iI: </p><p> dct-iii: </p><p> dct-IV: </p><p> 定義。其中除了外,。</p>
61、<p><b> 2.2正交變換特性</b></p><p> DCT是正交變換的一種。它是通過正交變換把圖象從空間域轉換到能量比較集中的變換域,然后對變換系數(shù)進行量化、編碼,從而達到壓縮數(shù)據(jù)的目的。</p><p> 正交變換之所以能夠壓縮數(shù)據(jù),主要有以下性質:</p><p> 1.交變換具有熵保持性,即通過正交變換后
62、并不丟失信息。</p><p> 2.變換具有能量保持性,并能把能量重新分配與集中。這就有可能采用熵壓縮法來壓縮系數(shù),即在質量允許的情況下,舍棄一些能量很小的系數(shù),而對能量較大的系數(shù)分配較多的比特,對能量較小的系數(shù)分配較少的比特,從而使數(shù)據(jù)有較大的壓縮。</p><p> 3.去相關性,可使高度相關的空間樣值變?yōu)橄嚓P性較弱的變換系數(shù),從而減</p><p>
63、少空間樣值之間冗余度。</p><p> 常見的正交變換有DFT(離散傅立葉變換)、DWHT(離散沃什——哈達瑪變換)、DCT(離散余弦變換)、ST(斜變換)、K-L(卡南一洛伊夫變換)等。目前,在圖象數(shù)據(jù)的壓縮編碼方案中廣泛采用DCT變換,有以下幾個原因:一是DCT變換接近最佳K—L變換。因為K—L變換能產(chǎn)生非相關的變換系數(shù)(非相關變換系數(shù)對壓縮極為重要),可以單獨處理各系數(shù)而不損失壓縮效率,但K—L變換至今
64、沒有快速算法,因此,因此無法用硬件來實現(xiàn)。二是用DCT而不用DFT的原因在于,DFT要進行復數(shù)運算,一次復數(shù)相當于四次實乘和二次實加,因而DFT需要的運算量很大,難于滿足實時圖象處理的要求,而DCT是一種實數(shù)域的變換,需要的運算量比DFT要少很多。</p><p><b> 2.3 DCT原理</b></p><p> 正向一維離散余弦變換的定義由下式表示:<
65、;/p><p><b> ?。?-1)</b></p><p> 其中,當u=0時,,否則。式中是第u個余弦變換系數(shù),u是廣義頻域變量,;是時域N點序列,。</p><p> 反向一維離散余弦變換的定義由下式表示:</p><p><b> ?。?-2)</b></p><p&g
66、t; 其中,各變量含義同(1)式。若定義為變換系數(shù)矩陣,為時域數(shù)據(jù)矩陣,則一維DCT的矩陣定義式可寫成如下形式:</p><p><b> ??;</b></p><p> 正向二維離散余弦變換的定義由下式表示:</p><p><b> (2-3)</b></p><p> 其中;當時,。是
67、空間域象素的坐標,表示空間域二維向量的象素值,是DCT空間的坐標,是DCT空間中的變換系數(shù)值。,,式中表示的陣列為NxN。</p><p> 反向二維離散余弦變換的定義由下式表示:</p><p><b> ?。?-4)</b></p><p> 式中各變量含義同(3)式,若定義為變換矩陣,為空間數(shù)據(jù)陳列,為變換系數(shù)陣列,則二維DCT的矩陣
68、定義式可寫成如下形式:</p><p><b> ;</b></p><p><b> 2.3 DCT算法</b></p><p> FDCT和IDCT的二維變換,可以直接將NxN個數(shù)據(jù)輸入做變換,這種經(jīng)過最優(yōu)化的二維變換算法被稱作直接二維算法。當然,也可以通過多重一維變換來實現(xiàn)二維變換,這是由于二維DCT的可分離屬
69、性,可以先在每一行上進行一維變換,然后在每一列上再做一維變換,這種方法需要2N次N點一維DCT來實現(xiàn)NxN的二維DCT。</p><p> 方程中的系數(shù)因子和在DCT變換中是固定不變的,許多DCT算法在處理該因子時選用不同的因子值或者省略該值。是固定不變的,許多DCT算法在處理該因子時選用不同的因子值或者省略該值。因為一般情況下選定的該值是2的冪,可以在后續(xù)的量化中加以處理,所以不會影響計算的復雜度。實現(xiàn)FDC
70、T和IDCT最直接的方法就是直接計算完全矩陣向量乘法,用該方法執(zhí)行一維DCT需要次乘法和次加法,二維DCT需要次乘法和次加法。盡管該方法需要最多的操作次數(shù),但是最大的優(yōu)點是非常規(guī)則,最適合向量處理器或者深度流水線結構,不會因為計算不規(guī)則導致不能充分利用處理資源。大部分已提出的快速算法復雜度為(1-D DCT)和(2-D DCT)。</p><p> 奇偶分解法是DCT中最明顯的可以減少乘法和加法次數(shù)的方法。該算
71、法利</p><p> 用余弦系數(shù)的對稱性和反對稱性。以8點DCT為例進行說明:</p><p><b> ?。?-6)</b></p><p> 式中表示。觀察(6)式會發(fā)現(xiàn),第一列和最后一列除了符號不同外,數(shù)值一樣;第二列和倒數(shù)第二列也是同樣,其它列以此類推。利用矩陣的對</p><p> 稱性和反對稱性將矩陣
72、分為左右兩部分,則(6)式可重新表示如下:</p><p><b> (2-7)</b></p><p> 此種表達方式只需要計算32次乘法和32次加法,而前面所述完全矩陣向量乘法需要64次乘法和56次加法來完成變換。對(7)式的余弦系數(shù)矩陣的左上角1/4做分解處理,則可以進一步減少乘法的次數(shù)。以8點DCT為例,變換為(8)式只需要22次乘法和28次加法。<
73、/p><p> 利用(7)式計算DCT被稱作一級奇偶分解算法,利用(8)式被稱作全級奇偶分解,或者簡單的稱做奇偶分解算法。在(8)式中,22次乘法里有2次涉及到比例因子,如果將整個余弦矩陣乘以,就可以在改變其他因子</p><p><b> ?。?-8)</b></p><p> 的同時,消除這兩次乘法。這種方法尤其適合二維DCT的行列法。因為
74、在兩次1-D變換中都乘以,對結果的影響相當于乘以2,可以在最后結束時,對結果進行右移一位校正,通常并不消耗額外的時間或者硬件資源。這種方法稱作比例奇偶分解算法。</p><p> 與完全矩陣向量乘法相比,一級奇偶分解算法需要較少的運算,但是不規(guī)則,而全級奇偶分解算法和比例分解算法需要的運算更少,也更不規(guī)則。與現(xiàn)有的其它一些快速算法相比,比例奇偶分解算法不是最快的,但是它的優(yōu)點在于所有的乘法都可以并行執(zhí)行,適于并
75、行或流水線操作,以縮短等待時間。</p><p> 2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡</p><p> 徑向基函數(shù)(radial basis脅ction,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡又稱為局部感知場網(wǎng)絡,是一種三層前饋網(wǎng)絡,一般由3個部分組成:輸入層、隱含層和輸出層。結構如圖2-1:</p><p> 圖2-1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡</p><p> RBF神經(jīng)網(wǎng)
76、絡工作的基本思想是:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的隱含層基函數(shù)采用的是徑向基函數(shù),它是一種局部分布的關于中心點對稱的非線性函數(shù),這樣一旦RBF的中心確定以后,就可以將輸入向量直接映射到隱含層空間,即輸入層和隱含層之間不需要連接權值。隱含層到輸出層的映射是線性的,即網(wǎng)絡的輸出是隱含層單元輸出的線性加權和,此處的權值是網(wǎng)絡的可調參數(shù)。</p><p> 3基于DCT分析的故障診斷實驗與分析</p><p>
77、; 3.1實驗問題與數(shù)據(jù)描述</p><p> 本文研究感應電機的3類故障模式:正常運轉、軸承故障、軸承、轉子故障。實驗系統(tǒng)如圖3-1所示。</p><p> 圖3-1 傳感器布置與測試系統(tǒng)</p><p> 這里取X方向的振動信號作為故障分析的研究對象,有數(shù)據(jù)分析得,每類故障100個樣本,每個樣本2048個采樣點,采樣頻率是10KHz。每類取前70個位訓練
78、樣本,后30個作為測試樣本。以下個圖為9個方向的振動信號以及所對應的特征向量。</p><p> ?。ˋ)正常運轉——X軸方向振動信號</p><p> (B)正常運轉——Y軸方向振動信號</p><p> ?。–)正常運轉——Z軸方向振動信號</p><p> 圖3-2正常運轉的振動數(shù)據(jù)</p><p> ?。ˋ
79、)軸承故障——X軸方向振動信號</p><p> (B)軸承故障——Y軸方向振動信號</p><p> ?。–)軸承故障——Z軸方向振動信號</p><p> ?。ˋ)軸承、轉子故障——X軸方向振動信號</p><p> ?。˙)軸承、轉子故障——Y軸方向振動信號</p><p> ?。–)軸承、轉子故障——Z軸方向
80、振動信號</p><p> 3.2 特征提取與分析診斷</p><p> 分別取三類故障模式的樣本100個(一個列向量作為一個樣本),即構成一個2048·100的一個大矩陣,并按下列步驟計算求出特征樣本:</p><p> 電機轉子三個方向的振動向量x,y,z互為正交,各對應通道4,5,3。</p><p> (1)現(xiàn)取通道
81、4的信號賦給signal_n由于信號太長,取2048個采樣點為一個樣本,將一列信號轉換為2048行173列的矩陣,然后對此矩陣的每一列即每個樣本作余弦變換即得出了特征向量。</p><p> (2)取特征矩陣的前100列作為樣本矩陣,對每個樣本進行分段,以128個采樣點為一段,共分為16段,并對每個列向量進行取正并求和。</p><p> (3)由于求和后的系數(shù)過大,程序無法運算,故需
82、找到每列最大值,每列數(shù)除以每列最大值即為可運行的系數(shù)。</p><p> ?。?)將每個向量矩陣的前70列作為神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練樣本,后30列作為測試樣本,假設目標向量正常時輸出01,軸承故障為10,軸承、轉子故障為11以方便識別。</p><p><b> 3.2.1</b></p><p><b> 3.2.2 </b>
83、;</p><p><b> ……</b></p><p><b> 3.3實驗結果</b></p><p> 按照上述診斷方法,實驗結果表明:正確診斷率為 。實驗證明基于DCT,神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法的上述三類故障模式診斷是可行的,也是合理的。</p><p><b> 4 結論
84、</b></p><p><b> 4.1全文總結</b></p><p> 電機作為驅動裝置在人們的日常生活和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中占據(jù)了重要的地位,一旦發(fā)生故障,將給人們造成不可估量的損失。因此,對電機進行故障診斷尤為重要。20世紀60年代,故障診斷技術作為一門學科逐漸發(fā)展起來。早期人們依據(jù)對設備的觸摸。對聲音、振動等狀態(tài)特征的感受,憑借工匠的經(jīng)驗,可以判斷
85、某些故障的存在,并提出修復措施。后來,人們又通過測量電機的電流、電壓、振動、溫度等參數(shù)來判斷電機是否處于故障狀態(tài)。離散余弦變換在處理數(shù)據(jù)時可對其降維壓縮的作用,使得基于DCT變換的故障檢測方法在電機故障診斷中得到了較好的應用。</p><p> 本文的主要工作如下:</p><p> 第一,在閱讀了大量文獻的基礎上,詳細介紹了電機故障診斷的研究目的、意義、研究現(xiàn)狀以及存在問題;介紹了電
86、機的故障類型;重點介紹了給出了離散余弦變換的原理和算法,并從故障檢測應用的角度給出了特征向量的提取和神經(jīng)網(wǎng)絡的識別,為數(shù)字信號分析狀態(tài)監(jiān)測方法的應用提供了理論基礎。</p><p> 第二,實驗數(shù)據(jù)的處理,通過大量實驗,給出了各個實驗的振動信號圖、特征向量圖和數(shù)據(jù),應用MATLAB對電機故障的振動信號進行了仿真,用特征提取和神經(jīng)網(wǎng)絡識別分析實現(xiàn)分析方法的處理數(shù)據(jù),基本實現(xiàn)了對異步電動機運行狀態(tài)的診斷分析。<
87、;/p><p><b> 4.2研究展望</b></p><p> 使用離散余弦變換分析方法進行電機故障診斷分析中有一定的可行性,但和實際應用還有一定差距,有待于進一步的研究,主要有:</p><p> (1)繼續(xù)研究故障特征提取方法,只有快速的提取可靠、正確的故障特征,才能準確判斷故障類型。</p><p> (2
88、)文中均在空載狀態(tài)下采集的 故障信號,下一步應考慮電機帶半伏在滿負載時的情況。對采集的數(shù)據(jù)處理時,可采用DCT變換與其他智能技術相結合,例如與模糊邏輯的結合等。</p><p> 由于本人自身水平有限,文中不妥與錯誤之處在所難免,懇請各位專家、老師和同學批評指正。</p><p><b> 參考文獻</b></p><p> [1]沈標正
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