煤矿机电
煤礦機電
매광궤전
COLLIERY MECHANICAL & ELECTRICAL TECHNOLOGY
2015年
2期
75-79,82
,共6页
许允之%方永丽%褚鑫%贾立敬%陈鲁娜%李晓波%陈奎
許允之%方永麗%褚鑫%賈立敬%陳魯娜%李曉波%陳奎
허윤지%방영려%저흠%가립경%진로나%리효파%진규
小波包%小波分析%转子断条故障%故障特征量
小波包%小波分析%轉子斷條故障%故障特徵量
소파포%소파분석%전자단조고장%고장특정량
基于定子电流信号对异步电动机进行故障诊断时,其转子断条故障特征频率分量常被电流的基频分量淹没.尽管小波变换具有频率越高,相应的时间分辨率也越高的特点,但频率域上的分辨率却降低成了它的弱点.而小波包技术能同时对上一层的低频部分和高频部分进行细分,并根据被分析信号的特征,自适应的选择相应的频段,使之与信号频谱相匹配,从而提高时域分辨率.用小波包分析法对所采集信号处理,可作为电动机故障诊断输入特征向量的分解后的频段能量特征值.实验表明,采用小波包技术可快速、准确地诊断出电动机故障,其效果良好,也为电动机故障在线实时诊断提供了理论依据.
基于定子電流信號對異步電動機進行故障診斷時,其轉子斷條故障特徵頻率分量常被電流的基頻分量淹沒.儘管小波變換具有頻率越高,相應的時間分辨率也越高的特點,但頻率域上的分辨率卻降低成瞭它的弱點.而小波包技術能同時對上一層的低頻部分和高頻部分進行細分,併根據被分析信號的特徵,自適應的選擇相應的頻段,使之與信號頻譜相匹配,從而提高時域分辨率.用小波包分析法對所採集信號處理,可作為電動機故障診斷輸入特徵嚮量的分解後的頻段能量特徵值.實驗錶明,採用小波包技術可快速、準確地診斷齣電動機故障,其效果良好,也為電動機故障在線實時診斷提供瞭理論依據.
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