小波变换技术在电机故障诊断上的应用

第16卷 第6期2006年11月

黑 龙 江 科 技 学 院 学 报

Jour nal ofH e il o ng jiang Institute o f Sc i e nce&Tec hno l o gy

V o.l 16N o .6

N ov .2006

文章编号:1671-0118(2006)06-0349-03

小波变换技术在电机故障诊断上的应用

付家才, 姜 喆

(黑龙江科技学院电气与信息工程学院,哈尔滨150027)

摘 要:电机失效的主要原因是电机轴承故障,以电流信号为基础的谱分析方法,反映故障的谐波分量幅值较小,容易被基频和电流噪声淹没。采用小波变换技术对电机轴承类故障进行诊断,将传感器采集到的振动信号用db10、db1、db5正交小波基进行4层小波分解,并对第1层细节信号d 1作

H il b ert 包络和谱分析。实验结果表明:小波分解方法能够检测出轴承故障的特征频率,db1正交小波基得到的故障频率最为明显,与传统方法相比,小波技术在电机故障诊断中具有很大优越性。关键词:小波变换;AR M;信号处理 中图分类号:TM 307.1

文献标识码:A

Appli c ati o n ofwavel e t tr ansf or m t echnol o gy i n mot or f ail u re di a gnosi s

FU J iacai , JI ANG Zhe

(Co llege o f E lectron i c and Infor m ation Eng i neeri ng ,He ilong jiang Instit ute o f Sc i ence and T echno l ogy ,H arbin 150027,Chi na)

Abst ract :The m ai n reason w hy the m o tor fa ils is the m otor bearing fa ilure .The chart ana l y sism eth od based on the current signa,l gives less re flecti o n o f t h e har m on ic w ave co m ponen t a m plitude of fa il u re ,w it h the resu lt that the funda m enta l frequency and the current crack li n g are m ore li k ely to be subm erged .The m oto r fa il u re diagnosis usi n g the w avelet transfor m technology per m its t h e co ll e ction of the v i b ration si g na l using the senso rw ith the perpend i c u lar w avelet basic of db10,db1,db5m aki n g four layer w ave l e t deco m posi n g ,and to d 1m aking the H il b ert package chart o f the first layer deta il si g na.l The experi m en t resu lt sho w s that the w ave let -deco m posi n g m ethod can checkou t the characteristic frequency o f bearing fail u re ,and the use of the db1perpendicu lar wavelet o ffers t h e obv ious failure frequency .The w ave l e t technique has a great advantage over t h e conventi o na lm ethod i n the m otor fa ilure diagnosis .

K ey w ords :w avelet transfor m ;AR M;si g na l d isposal

收稿日期:2006-10-24

0 引 言

电机工作过程中发生故障或失效的潜在可能性随着运行时间的延长逐渐增大。由于电机的工作原理和结构上的种种特点,其诊断方法和采用的检测技术与其他设备的诊断有所不同。传统的电流分析法中采用的是通过采集定子电流,利用傅立叶变换作频谱分析。但在实际应用中,由于定子电流中能

反映故障的谐波分量幅值往往较小,容易被基频及

电流噪声所淹没。因此,基于电流信号的谱分析方法用于轴承故障检测的准确性仍有待于进一步研究。

小波及小波分析是近几年来在傅立叶变换基础上发展起来的一种新的数学方法。它突破了传统傅氏变换在时域没有任何分辨率的限制,具有良好的

时频分析特性,特别适合于非平稳信号的处理。它可以对指定频带和时间段的信号成分进行分析,在时域和空域上同时具有良好的局部化性质,可以聚

焦到信号的任何细节[1]。文中就小波变换技术在电机故障检测中的应用作了一些尝试性的研究。

1 小波变换的基本原理

设f(t)是一个能量有限的信号,其傅氏变换为[2]

F(f)= +-f(t)exp[-j2 f t]d t。

它对某个函数g(t)的卷积定义为

f(t)*g(t)=(f*g)(t)= +-f(t)g( -t)d t。令u f(t)=exp[-j2 f t],v i(t)=g( -t),则上述两种变换可视为信号f(t)与两个不同函数族{u f(t)}和{v i(t)}的内积。对于傅氏变换,{u f(t)}是由u(t)=exp[-j2 f t]经过各种尺度f放缩而成:

u f(t)=u(ft)。

而{v i(t)}是由v(t)=g(-t)经过不同量 的平移而成:

v i(t)=v(t+ )=g( -t)。

小波变换将这二者结合在一起,设f(t)是一个能量有限的信号,其小波变换的定义即为f(t)与小波函数族ab(t)的内积,即:

W f(a,b)=!f,ab∀=1

a

+-f(t)t-b

a

d t。

因此,小波变换的含义就是把母小波函数(t)做位移b后,再在不同尺度a下与待分析信号f(t)做内积。其中,a、b为连续变量。a为伸缩因子或尺度因子;b为平移因子,根据应用领域不同选取不同的a、b值。(t)称为母小波,ab(t)为(t)经过不同尺度的放缩a和平移b而成。

由上述可见,小波变换把信号f(t)映射为尺度a和平移量b的二元函数。如果固定尺度参数a,则小波变换是信号f(t)在某一固定频带内随时间t的演变;如令尺度a变化,则小波变换反映的是信号f(t)在不同频带内随时间t的变化。因此,只要取适当的函数(t),就有可能观察到信号的局部频率特性以及这种局部特性随时间的演变。

2 测试系统及功能

2.1 系统构成

测试系统如图1所示。试验在一电机故障测试仪上进行。其核心部分###数据采集系统,主要由振动传感器、噪声传感器、电荷放大器、磁带记录仪等构成。振动信号和噪声信号经过放大、滤波、A/D 转换后进入

CPU进行预处理,并将采集的电机状态信号传给上位计算机,利用其强大的分析功能进行分析,同时扩充自己的故障库。

系统由数据采集和处理电路、外存储电路、液晶显示电路、键盘接口电路、串行通信接口及报警电路组成,系统硬件结构如图2所示。

2.2 系统功能

该系统采用LPC2292单片机作为整个系统的工作核心[3],通过它对系统进行控制。其信号处理过程主要分为三个部分:信号检测部分、信号处理部分和故障处理(输出、显示、报警)部分组成。具体工作过程为:电流传感器采集电机工作时的定子电流感应信号,并对电机定子电流信号分析,即通过对采集的信号进行小波分析,得到电机故障的特征向量,最后通过检测到的故障的特征频率成分与已知的电机故障库进行故障比较诊断,确定出电机的电气故障类型。其中,键盘与液晶显示模块配合使用主要用来设置参数、提示故障诊断操作过程、显示处理的频谱及小波处理后的波形。工作时,通过控制片选信号来控制是否发送数据。具体的工作过程由软件来控制。另外通过与上位机通讯,即可实现数据的存储和输出打印,对一些复杂的信号,还可以与一些高级的计算机诊断专家系统进行通讯,将采集的电机状态信号传给上位计算机处理。由于距离较近,采用通用的MAX232A串口芯片进行串口通信。

系统软件由主程序、键盘中断、液晶显示管理、振动测试等模块组成。该软件运行时,系统上电复

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