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《基于小波包系數(shù)平均能量的異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷-論文.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第34卷第11期煤礦機(jī)械Vo1．34No．112013年11月CoalMineMachineryNOV．2013基于小波包系數(shù)平均能量的異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷曹海洋。：~,'-fJII11李寶峰(1．中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，江蘇徐州221116；2．江蘇省工程實(shí)驗(yàn)中心，江蘇徐州221116)摘要：異步電機(jī)的轉(zhuǎn)子斷條的特征信號(hào)與基波頻率非常接近，并且幅值很小，很容易被變頻分量湮沒研究了小波包分解和小波包節(jié)點(diǎn)系數(shù)重構(gòu)。以及小波包系數(shù)的平均能量的計(jì)算。然后通過小波包分解提取故障的特征信號(hào)的頻帶向量．最后計(jì)算頻帶向量的小波包系數(shù)平均能量并進(jìn)行歸一化處理．形成故障特征向量。通過特征向
2、量的對(duì)比判斷電機(jī)是否發(fā)生轉(zhuǎn)子斷條故障。并通過Matlab仿真以及實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了這種方法的可行性關(guān)鍵詞：異步電機(jī)；轉(zhuǎn)子斷條；小波包；系數(shù)平均能量中圖分類號(hào)：TM343文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1003—0794(2013)l1—0275—03BasedonAverageEnergyofWaveletPacketCoeficientofAsynchronousMotorRotorFaultDiagnosisCAOHai-yang，LIQing-chuan。。LIBao-feng(1．SchoolofInformationandElectricalEngineering，ChinaUni
3、versityofMiningandTechnology，Xuzhou221116，China；2．JiangsuEngineeringTestingCenter，Xuzhou221116，China)Abstract：Thearticlebreakfaultcharacteristicsignalofinductionmotorisclosetothebasewave~equencyandtheamplitudeissmal1．Soitiseasytoannihilatedby~equencyconvemioncomponent．Thetraditionaldiagnosism
4、ethodscannoteffectivelyextractthecharacteristicsofcomponentsuchasthespectrumanalysis．Articlesstudiedthecoeficientofwaveletpacketdecompositionandwaveletpacketnodereconfiguration，andcalculationoftheaverageenergyofwaveletpacketcoefficients．Thenthroughwaveletpacketdecompositiontoextractthefauhcha
5、racteristic~equencybandofsignalvector，andcomputedthenormalizedaverageenergybandvectorofthewaveletpacketcoefficients，inordertoformfauhfeaturevector．Bycomparingthefeaturevectorjudgethemotorbrokenrotorbarfault．AndthefeasibilityofthismethodisverifiedbyMatlabsimulationandexperimentalanalysis．Keywo
6、rds：asynchronousmotor；rotorbrokenbar；waveletpacket；coeficientofaverageenergy0引言電機(jī)故障是一個(gè)逐漸變化的過程．及早發(fā)現(xiàn)和診斷電機(jī)故障．可以有效地保證系統(tǒng)的正常工作。避免經(jīng)濟(jì)損失。電機(jī)故障時(shí)，定子電流中包含大量的故障信號(hào)。但是由于變頻分量掩蓋，傳統(tǒng)的分析方法(如傅里葉頻譜分析)不能有效提取故障特征圖13層小渡包分解分量。小波分析作為一種信號(hào)處理的方法。在許多1．1小波包分解領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用與傳統(tǒng)方法相比。小波變換小波多分辨率分析中，按照不同的尺度把空間被譽(yù)為“小波顯微鏡”，具有非常好的時(shí)頻特性，可z(R
7、)分解為子空間的正交和，是小波函數(shù)以對(duì)指定的頻段和時(shí)段進(jìn)行放大分析。因此，能夠(t)的小波空間，把尺度空間與用子空間準(zhǔn)確地提取故障特征分量嘗試?yán)眯〔ò治黾冀y(tǒng)一標(biāo)示．即術(shù)．對(duì)定子電流信號(hào)進(jìn)行層次分解，然后計(jì)算各段的小波包系數(shù)的平均能量．通過各個(gè)頻帶能量的對(duì){【W(wǎng)∈一Z(1)i比分析．對(duì)電機(jī)是否存在故障進(jìn)行有效的判斷。則空間的正交分解統(tǒng)一為1小波頻帶能量基本原理o，J∈Z(2)小波分解是把信號(hào)分成低頻與高頻部分．然后定義子空間是函數(shù)(t)的閉包空間，是對(duì)低頻信號(hào)再進(jìn)行分解．高頻部
