（控制科学与工程专业论文）小波变换在电机故障诊断中的应用研究.pdf

煳嘲 独创性声明 本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。 ， 签名：童函聋 日期：兰里! l 皇 关于论文使用授权的说明 本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的 全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制 手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有 关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息 服务。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 研究生( 签名) ：童丽聋导师( 签名) ：气劫叶日期沙j ， ( 注：此页内容装订在论文扉页) 摘要 随着现代科学技术的进步和电气化程度的提高，电机作为一种重要的机电 产品，己被广泛地应用于工业生产的各个领域，电机发生故障和停止运行，不 仅会损坏电机本身，而且会影响整个系统的j 下常工作，甚至危及人身安全，造 成巨大的经济损失。通过对电机状态的监测和分析，可以及早发现故障和预防 故障的进一步恶化，减少突发事故造成的停产损失，并为实现状态检修创造条 件。 在电机出现故障时，伴随着很多信号特征，其中利用这些信号对设备进行 诊断，是对设备进行故障诊断较有效的方法。电机在运行过程中的振动特征信 息常常反映系统的运行状态和变化规律，对振动信号进行采集分析处理是进行 系统状态监测和故障诊断的重要手段。传统的基于傅里叶变换的频谱分析法是 振动信号分析中最常用的分析方法，且在电机出现故障时，故障信号中往往含 有大量的时变、短时突发性质的成分，但傅里叶分析方法仅适应于分析平稳信 号，这一缺陷限制了它在设备故障诊断中的应用。而近些年发展迅速的时频分 析法可以有效地应用于非平稳信号的分析。其中小波变换，作为一种时频分析 方法，在对非平稳信号进行分析时，特别是有突变的信号进行分析时，效果显 著。 本文首先介绍了电动机故障诊断的研究现状、概念、方法及电动机常见的 故障类型。其次，详细介绍了振动分析法，小波变换的原理及在电机故障诊断 中的应用基础知识。最后，将小波变换，振动分析法及l a b v i e w 相结合运用于 故障诊断，设计了系统的软硬件平台，实现了故障信号魄检测与小波分析功能， 通过此平台对电机常见的一些故障信号进行仿真分析，实验结果表明该方法表 现出良好的时频分析效果，能有效的检测故障信号的特征。 关键词：电机故障，振动分析，小波变换，l a b v i e w a bs t r a c t u n d e rt h eb a c k g r o u n do fe l e c t r i f i c a t i o na sw e l la st h ea d v a n c eo fs c i e n c ea n d t e c h n o l o g y , m o t o r ，a sa ni m p o r t a n tb r a n do fm a c h i n e r yp r o d u c t s ，h a sb e e nw i d e l y a p p l i e di na l la s p e c t so fi n d u s t r y a si sw e l lk n o w n ，w h e nm o t o rr u n si n t ot r o u b l eo r b r e a k d o w n ，i tw i l ln o to n l yc a u s ed a m a g e st oi t s e l f , b u ta l s op r e v e n tt h ew h o l es y s t e m f r o mn o r m a l l yw o r k i n g ，e v e nt h r e a t e np e r s o n a l s a f e t y , e n d i n gw i t ht r e m e n d o u s e c o n o m yl o s s h o w e v e r ，b yt h ew a yo fm o n i t o r i n ga n da n a l y z i n gt h es t a t eo fm o t o r ， w ec a nt i m e l yf i n dp o t e n t i a lp r o b l e m sa n ds t o pt h e mf r o mb e i n gw o r s e ，r e d u c i n gt h e l o s sb r o u g h ta b o u tb yt h ea c c i d e n to fb r e a k d o w na n dc r e a t i n gf a v o u r a b l ec o n d i t i o n s t or e g u l a rm a i n t e n a n c ea n dr e p a i r t h ep r e s e n c eo fm o t o rf a i l u r ei s i n v a r i a b l ya c c o m p a n i e db yal o to fs i g n a l c h a r a c t e r i s t i c s ，l i k et h ev i b r a t i o ns i g n a lg e n e r a t i n gd u r i n gt h em o t o ro p e r a t i o n ，w h i c h c a nb eu s e dt oq u i t ee f f e c t i v e l yd i a g n o s et h ef a u l to f d e v i c ea n dm o n i t o rm o t o rs t a t e a st h ev i b r a t i o ns i g n a le x i s t i n g d u r i n gm o t o rf a i l u r ea l w a y sc o n s i s t so fv a r i o u s t i m e v a r y i n ga n ds h o r t t o mi n g r e d i e n t s ，t h ea p p l i c a t i o no ft h em o s t 。c o m m o n s p e c t r u ma n a l y s i sb a s e do nf f t ，o n l ya d e q u a t ei ns t a t i o n a r ys i g n a lp r o c e s s i n g ，i s l a r g e l yr e s t r i c t e d i nt h e t e r r i t o r y h o w e v e r ，av a r i e t yo ft i m e - f r e q u e n c ya n a l y s i s d e v e l o p i n gf a s ti nr e c e n ty e a r s ，i sq u i t ee f f e c t i v ei nn o n - s t a t i o n a r ys i g n a lp r o c e s s i n g p a r t i c u l a r l y , w a v e l e tt r a n s f o r mh a sb e c o m ea na p p r o a c ht od e a lw i t ha b r u p ts i g n a l s w i m s t r i k i n ge f f e c t a sf o rt h et h e s i s ，a tt h ev e r yb e g i n n i n g ，i ti n t r o d u c e st h ed e f i n i t i o n ，t h em e t h o d a n dt h ec u r r e n tr e s e a r c hs i t u a t i o no fm o t o rf a i l u r ed i a g n o s i sa sw e l la st h eo r d i n a r y c l a s s i f i c a t i o no fm o t o rf a u l t s i na d d i t i o nt ot h a t ，i td i s c u s s e st h ep r i n c i p l eo fv i b r a t i o n a n a l y s i sa n dw a v e l e tt r a n s f o r m ，a n dt h ee l e m e n t a r yt h e o r yo nm o t o rf a i l u r ed i a g n o s i s l a s t l y ，a l s ot h em o s ti m p o r t a n t l y ，b a s e do nt h ec o m b i n a t i o no fw a v e l e tt r a n s f o r m ， v i b r a t i o na n a l y s i sa n dl a b v i e w ，i tb u i l d st h es y s t e m a t i cs o f t w a r ea n dh a r d w a r e ，o n w h i c ht h es i m u l a t i o na n da n a l y s i so ft h ec o m m o nf a u l ts i g n a l sa r ef i n i s h e d ，a n dt h e e x p e r i m e n t a lr e s u l t sp r o v et h er e m a r k a b l ee f f e c t so ft h em e t h o dm e n t i o n e da b o v e k e y w o r d s ：m o t o rf a i l u r e ，v i b r a t i o na n a l y s i s ，w a v e l e tt r a n s f o r m ，l a b v i e w u 摘要i a b s t r a c t i i 第1 章绪论l 1 1 课题研究的背景及意义1 1 2 电机故障诊断的国内外研究现状2 1 3 虚拟仪器技术在电机故障诊断系统中的应用4 1 4 本论文主要研究内容和结构安排5 第2 章电机振动故障诊断简介二。7 2 1 电机故障诊断技术及常见故障。7 2 2 电机故障诊断方法简介。8 2 3 电机故障的振动诊断法9 2 4 本章小节11 第3 章小波变换理论与电机学应用1 2 3 1 小波变换理论基础1 3 3 1 1 傅罩叶变换1 3 3 1 2 短时傅里叶变换1 4 3 1 3 连续小波变换1 5 3 1 4 离散小波变换1 7 3 1 5 多分辨率分析18 3 1 6 常用小波函数简介19 3 2 小波变换在电机故障诊断中的应用2 3 3 2 1 小波变换应用到信号消噪方面2 3 3 2 2 小波变换运用到电机运行过程中突变点的检测2 4 3 3 本章小结2 5 第4 章振动故障检测分析的软硬件设计2 6 4 1 硬件部分2 6 4 1 1 传感器部分2 6 4 1 2 信号调理部分2 8 4 1 3 数据采集卡部分3 0 4 2 软件部分3 3 4 2 1 虚拟仪器技术及l a b v i e w 简介3 4 4 2 2l a b v i e w 程序部分3 5 4 2 本章小结3 7 第5 章实验仿真与结果分析3 8 5 1 小波除噪3 8 5 2 小波变换分析电机的突发振动3 9 5 2 1 小波变换确定突变点发生的时刻3 9 5 2 2 小波变换确定交越突变点发生的时刻4 0 5 3 本章小结4 1 第6 章总结与展望4 2 6 1 全文总结4 2 6 2 进一步的研究工作与展望4 3 致谢4 4 参考文献。4 5 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文4 7 i v 汽机等动力设备 维护及实现小型 ，且电机的种类 也在不断被创新，从最初的直流电机发展到后来的异步电机、同步电机等等， 各种新式电机也被使用到车船、制造、工矿等领域。电机的小型化也使电机进 入了人们的日常生活，包括各种医疗设备、生活用品、消费电子设备等。随着 电机的不断创新，也推动了电机技术智能化的发展。近年来，电机的重要性更 显突出，由于能源危机的问题，石油的价格不断飚升，使一向以使用内燃机为 主的汽车业也把目光投向了电机领域。新型的燃料电池汽车被研发，一样少不 了电机技术的辅助。 由于电机能使用电能工作，因此与电机配套的能量变换设备，即电机驱动 器也随着电机的发展而被不断改进。电机驱动器要配套满足电机所面临的各种 负载性质、电能质量、工作效率等问题，同时电机驱动器也必须能保持长期的 稳定。而对于任何装置的使用来说，都无法避免出现故障和问题，电机以及其 驱动器也一样面临这个问题。因此，在电机运行过程中，如果有合适的监测系 统，来监测电机的运行状态，看是否稳定，同时观察电机的各种参数是否在合 理的范围之内，这也是保证生产质量和安全的必要措施。因此就提出了电机的 故障监测与诊断技术。 所提出的电机的故障监测与诊断技术是设备的状态监测与故障诊断技术的 仅在电机方面的应用分支，它还运用在其它很多方面。它是一项新起的技术， 发展只有二十多年时间，它主要提出在不影响设备正常运作的情况下，通过一 定的手段和技术，对设备的运行状态和参数进行实时的了解，监测和分析，判 断设备是否在j 下常工作，有没有异常和故障，从而给工作人员以警告，并告知 故障的位置特征等信息，以保证设备能正常运行。 电机的状态监测与故障诊断技术是指实时监测一些参数，这些参数主要是 指电机的工作电流，电压，转速，噪声信息，振动信息，温度等与电机运行相 武汉理上人学硕+ 学位论文 关的信息，如果电机出现故障或者有出现故障的迹象，就会判断出故障，并对 电机的运行做出相应的调整，使电机能重新的进入正常的工作轨道。这项技术 的发展使得了传统的出了故障再维修方式变成了快出故障时就进行维修，从而 可以避免了一些恶性事故的发生。 电机状态监测与故障诊断为电机的维修工作提供了强大的技术支持，在衡 量电机的运行状态中，电机振动的信息是必不可少的一项重要指标，电机的振 动参数直接影响了生产加工工艺的精度以及以电机为动力机构的交通工具的安 全可靠性，也是电机故障诊断中重要的一个研究方向。由于目前电机的运行速 度、产品的加工精度不断被提出高要求，因此电机的故障诊断系统，特别是电 机的振动监测系统也面临着更加实时化、处理高速化智能化的发展。另外，电 机的使用范围跨度极大，所面对的使用者专业不同，这就要求了电机的诊断系 统必须大众化、通用化，而且电机的故障诊断技术的研究和运用，对于各种事 故发生的避免，经济损失的减少等方面都具有重大的意义。 当然对于电机设备来说，由很多部分组成，所以产生故障的原因有很多， 且故障的信号也多种多样，传统的故障信号处理的方法，是利用f f t 变换等频 域分析法，但是对于突变的故障信号，这种方法就无法检测故障，由于小波变 换具有时域分析特性，可以对突变的故障信号进行检测，本文主要研究小波变 换束分析突变的故障信号的，从而验证了小波变换可以运用到突变的故障信号 诊断中。 1 2 电机故障诊断的国内外研究现状 “诊断 这个词我们最早是在医学上看到的，它跟故障的诊断有很大的相 似性，我们对设备进行检查就好像是在医学上对人的身体进行检查，当发现了 设备有异常，就像在人体检查中查出了症状，这时我们就需要对设备的异常信 息进行诊断，找出故障的部位，程度和类型等信息，这个过程就跟对人体的症 状进行判断分析一样，找出故障后，就确定了故障，然后就要“对症下药”，对 故障进行处理。 故障诊断这个技术最早是用于( 机械) 设备方面，它主要指实时监测设备 的运行状态及当发现了故障能够及时诊断出故障的部位程度等信息。现在随着 科技和社会的发展，设备的管理和维修技术也得到了巨大发展，从而也推进了 故障诊断技术的发展。 2 理t 大学硕士学位论文 电机等设备也作为工科农业的重头戏出现在各行 际上各国也意识到故障诊断技术的重要性，也在 大力发展故障诊断技术。其中超级大国美国将诊断技术广泛地应用在航天、军 事等重要领域，且现在发展到世界领先地位，成为其它各国学习的榜样。其它 科技发展大国也意识到故障诊断的重要性，由科技工作者的不懈努力为故障诊 断技术的发展做出具大贡献。英国在很早就注重故障诊断技术，早在六七十年 代英国就成立了一个叫做机器保健和状态监测的协会( m h m g & c m a ) ，此时就 拉开了英国研究故障诊断技术的序幕，与美国不同，英国具有世界领先地位的 方向是在摩损摩擦，汽车和飞机发电机方面的状态监测和故障诊断。科技大国 日本也在七十年代开始歼发故障诊断技术，在1 9 7 6 年把具体的研究运用到实践 中，发展至今，日本也在钢铁、化工和铁路这些领域处于世界领先地位。相对 于上面的科技大国相比，我国的故障诊断技术起步较晚，1 9 7 9 年才初步接触故 障诊断技术，但通过科研人员的不断努力，现在我国的故障诊断技术已在电力、 化工、冶金等行业得到了较好的应用。由此可见，故障诊断技术作为一门新起 的行业，虽然只发展了短短几十年，但通过各国科研人员的不断努力，已应用 于人造卫星、飞机自动驾驶、大型电网系统、航天飞机、汽车、冶金、化工等 各种领域中。 由于设备的故障多种多样，很复杂，而且设备的故障与征兆表现形式间的 关系也很复杂，不同的故障表现形势不样，有时表现形势在肉眼看来是一样 的，其实际的故障不同，这就使设备的故障诊断又有新的特征即探索性。由于 故障诊断的过程很复杂，有时如果只用一种方法的话，可能无法能实现故障诊 断，这时就需要几种方法相结合，共同协作，诊断故障。目前随着故障诊断技 术的发展，出现了很多方法，其中最基本的有：( 1 ) 传统的故障诊断方法：所 谓传统的诊断方法，是利用各种物理的，化学的知识和原理及现象，分析在故 障出现时，伴随出现的各种光、电、磁、声、热、射线、化学等各种物理和化 学的现象来判断故障。这种方法形象，快速，但只能够检测部分故障。( 2 ) 故 障的智能诊断方法t 所谓智能的诊断的方法，是在上述传统的故障诊断方法的 基础上，加上人工智能的理论和方法，利用计算机去完成以前人做的事情，包 括获取故障特征信息、数学计算、逻辑判断等，其中专家系统是实现人工智能 的重要形式，目前已广泛应用于故障诊断中，且取得了很好的效果。( 3 ) 故障 诊断的数学方法：故障诊断作为一门新起学科，目前还在发展中，将其与各种 有效的数学工具相结合，可以故障诊断更精确，时效性更高。如基于模式识别 武汉理工大学硕士学位论文 的诊断方法、基于模糊数学的诊断方法，以及神经网络，小波变换等数学分支 都可以应用在故障诊断中。 随着科技和社会的发展，电机的运用也越来越广泛，与我们的生活关系越 来越密切。电机不仅应用到各行各业中作为良好的驱动器，在我们的生活中也 广泛运用，如普通人家中的家用电器很多都运用了电机，如空调，电冰箱，洗 衣机，风扇等，每个家庭都少不了电机为我们服务。 目前，用于电机故障诊断的方法很多，主要有：电流分析法，振动诊断， 绝缘诊断，温度诊断，换向诊断，振声诊断技术。本课题主要是对电机的振动 开展电机故障诊断的研究，可以借鉴振动诊断技术这种方法。 对于采集的电机振动信息，可以通过时域和频域对信号进行处理分析。电 机振动的频率和强度等信息是分析电机振动的主要参数，而目前分析信号的频 率和强度最直观的方法是傅里叶变换。傅里叶变换虽然建立了从时域到频域的 通道，但它并没有将时域和频域组合成一个域，大多数的时间信息在频域是不 容易得到的，且傅里叶变换后的频谱只显示出任一频率在信号内的总强度，而 不能得到谱分量的时间信息，所以用傅里叶变换分析平稳信号是足够了，但是 对于非平稳信号的分析，傅里叶变换就不能胜任了。而小波变换能改进傅罩叶 变换这一缺点，小波分析是时频分析，可以在时域和频域两个域内揭示信号的 特征，且小波变换对不同的频率成分采用不同的时间分辨，通过伸缩和平移运 算，达到高频处时间细分，低频处频率细分。本课题中对电机振动信号进行分 析处理时，采取小波变换作为信号分析处理的方法，突显出小波变换时频分析 的优点。 1 3 虚拟仪器技术在电机故障诊断系统中的应用 虚拟仪器是一种以全新的理念来设计和发展的仪器，主要用于自动测试、 仪器设计和数据分析等领域，与传统的仪器相比，虚拟仪器具有性价比高，高 效，开放，功能强大，编程简单等特点，且在数据采集方面具有广泛的应用。 随着电机故障诊断的研究发展，我们把虚拟仪器技术运用到对故障信号的采集 分析处理中，一台p c 机，配上数据采集卡，信号调理电路，及l a b v l e w 软件 就能够开发出一套完整的数据采集分析处理系统，可以完全取代传统仪器，且 利用计算机网络，可以实现远程控制，数据共享等。可以进行小波分析的工具 有很多，其中较强大的工具软件有l a b v l e w 和m a t l a b ，现在很多人在进行小 4 武汉理= 人学硕十学位论文 波变换时采用的方法有l a b v i e w 和m a t l a b 两个软件结合起来，在l a b v i e w 中 和m a t l a b 无缝连接，插入m a t l a b 的编程语言；和直接采用m a t l a b 进行分析的 方法。这两种方法虽然都能实现，但是程序复杂性增大。本系统的软件部分直 接使用l a b v i e w 软件进行编程，在l a b v i e w 中运用小波工具包进行小波变换 和故障信号的分析，且l a b v i e w 可以编写出良好的人机界面程序，这都提出了 很适合直接运用的方法。 本课题就是采用小波变换理论研究电机的振动信息，同时结合虚拟仪器的 使用，降低系统构建的成本，提高了系统的可移植性，也利用n i 的实时处理方 案提高了系统的实时性，所以利用虚拟仪器软件结合计算机强大的处理速度进 行实时的电机振动分析和故障诊断具有非常现实的意义。 1 4 本论文主要研究内容和结构安排 一个故障诊断系统主要由故障信号的检测，故障信号的特征提取，故障信 号的状态识别和故障信号的诊断几部分组成。故障诊断系统的结构图如图l l 所 示。由于对于故障诊断系统而言，包含的内容很多，本文主要对其中两个方面 进行研究，即故障信号的检测和信号特征提取，即虚线框里的内容。 图1 1故障诊断系统的结构图 通过对电机的振动信号的采集，并将小波变换方法和虚拟仪器技术运用于 系统的研究中，实现对电机中含有突变的故障信号进行检测和分析，体现了小 波分析的良好时频分析特性。本文的主要研究内容如下： ( 1 ) 介绍电机故障诊断的国内外现状，确定本文的主要研究对象是电机故 5 数据采集卡等；软件部分包括数据采集卡配置，小波变换实现数据处理分析等。 ( 5 ) 实验结果和讨论：对本系统进行实验仿真，模拟电机突发的振动故障 信号，用本系统提出小波变换方法进行仿真，以验证小波变换能否对突发的振 动故障信号进行分析，确定故障信息。 ( 6 ) 总结与展望，对全文的工作进行了总结，并提出进一步需要开展的工 作。 6 武汉理f 大学硕士学位论文 第2 章电机振动故障诊断简介 2 1 电机故障诊断技术及常见故障 随着科技的发展和电能的广泛运用，电动机和发电机已成为当前运用最广 泛的驱动装置和供电设备。从电能的生产来看，现在世界上7 0 的电能是由发 电机产生的；而从使用来看，世界上电能的6 0 以上都是由电动机消耗，或者 由电动机做功转化为机械能消耗的。现在随着对电机的研究深入，电机的种类 及功能越来越多，电机作为驱动器的场合越来越多，大多数大型设备的运行都 是由电机驱动的，现在，各行各业甚至我们的居家生活都离不开电机，随处可 以见到电机用于各种场合为人类的发展进步服务。 由于电机广泛运用在各行各业，且在国民生产生活中扮演着重要的角色， 电机经常在一个系统中作为重要的驱动器，来支撑整个系统的运行。既然电机 在一个系统中那么重要，占据着系统核心骨架的地位，并且使用的环境各异， 负载的性质也不尽相同，那么电机出现故障会时有发生，特别在一些环境恶劣， 负载冲击性很大的场合，发生电机故障的频率更高。如果突发出现了一些故障， 导致电机无法正常运转或者运转失控，那对一个系统，一条生产线，一个工程 的影响是具大的，损失是无法估量的，这会导致整个生产过程都无法正常进行， 将在经济和时间等方面的影响及损失都是具大的，电机损坏后，维修也是需要 花费一定时间和金钱的，因此，能不能实现对电机运行状态进行实时监测和故 障诊断，以保证电机能正常可靠的运行呢? 经过各国科技人员的研究，一门新 起的学科因此诞生，这就是电机的状态监测与故障诊断学科，这是一门主要研 究如何对电机的运行状态进行监控，保证电机及其所驱动的负载能可靠的运行， 并且对出现的故障进行相应诊断的学科，它将电机故障维修由传统的事后维修 技术变成了提前预防技术。 自第一台电机问世以来，电机已发展有一百多年的时间了，这期间电机无 论在种类，还是在驱动能力等方面都有巨大的发展。电机的种类繁多，按照不 同的方法分类，电机可分为不同的种类。电机按照能量的转换方向，分为电动 机和发电机，所谓电动机，是将电能转化为机械的，而发电机，是将机械能转 换为电能。其中电动机又可以分为很多种类：按照电动机工作电源的性质分类， 7 武汉理r 大学硕士学位论文 可以分为直流电动机和交流电动机，直流电动又包括有刷直流电动和无刷直流 电动机，交流电动机按照工作的交流电的相数，又分为单相电动机和三相电动 机；电动机按照结构和工作原理又分为同步电动机和异步电动机，其中同步电 动机又有永磁同步电动机，磁阻电动机和磁滞同步电动机，异步电动机有感应 电动机和交流换向器电动机。电动机还可以按照运转速度、转子的结构、控制 方式、起动及运行方式等方法进行分类。 由此可见，电机的种类繁多，但它的工作原理都是基于电磁感应定律和电 磁力定律。它们都是主要由定子和转子组成。电动机常见的故障有：( 1 ) 定子 铁心故障，产生的原因主要有定子铁心短路或定子铁心松动；( 2 ) 绕组绝缘故 障，产生的原因主要有绕阻绝缘磨损，绝缘破损等；( 3 ) 转子本体的故障，由 于转子在运行时要承受各种复杂的变力，很容易产生各种故障；( 4 ) 转子绕阻 的故障，主要由断条和端环开裂，绕阻匝间短路等原因；( 5 ) 一些间接原因， 如电源的电压和频率波动等原因，负载产生的原因，电机安装环境和场所产生 的原因，运行条件的原因，电动机选型不当引起的故障等。对于发电机的故障， 经统计7 0 的故障属于电气故障，如定子绕阻过热，定子绝缘损伤，转子绕阻 故障和转子本体故障及冷却系统故障等。由此可见，电机的故障主要是由于电 气故障造成的。 、 2 2 电机故障诊断方法简介 电机是个复杂的设备，在运行的过程中，有很多参数可以用来检测电机的 运行状态是否正常，如电压，电流，转速，磁通，振动信息，噪声信息，感应 电动势，温度等。研究者可以通过监测这些物理量，来检测电机的运行状态， 由于各类电机的工作原理又有所区别，因此在采用诊断方法前，需根据每类电 机的不同特点，选择适合的诊断方法。目前应用于电机故障诊断的检测方法有： ( 1 ) 电流分析法：所谓电流分析法，是检测负载电流的幅值，波形及频谱 分析，从而诊断电机故障的原因和程度。如可以通过电流检测法，判断电机是 否存在转子绕阻断条、定子绕阻故障等。 ( 2 ) 振动诊断法：所谓振动诊断法，就是通过检测电机的振动信息，经过 相应的信号处理和分析后，判断故障出现的位置，原因和程度等，且为故障提 供相应的解决方法。 ( 3 ) 绝缘诊断法：所谓绝缘诊断法，是通过对绝缘结构做各项检测和试验， 武汉理f ：大学硕士学位论文 考验绝缘是否可靠，是否有足够的电气和机械强度，是否在各种工况和环境条 件下都能可靠运行，还可以推断绝缘的老化程度，并推算出绝缘结构的使用剩 余破坏强度和剩余寿命。 ( 4 ) 温度和红外诊断法：由于电机的许多故障都是其以热状态异常的方式 表现出来的，所谓温度和红外诊断法，是通过检测电机的红外辐射信号，从而 获取电机的热状态情况，进而根据这种热状态特征，做出设备有无故障，故障 的属性，出现的部位及严重程度的判断，从而实现早期发现故障，并诊断故障 及其原因，预测故障发展的趋势。 ( 5 ) 噪声诊断法：由于电机运行时会产生一些不可避免的噪声，电机运行 于不同的状态，其噪声也是有所区别。噪声虽然作为一种有害的信息，我们要 尽量降低电机的噪声，但在另一方面，噪声作为电机做机械运动发出的一种固 有信号，表示着电机的本身结构和运行状态信息，我们完全可以利用噪声信号 来对电机的运行状态及故障做监测。 ( 6 ) 振声诊断法：所谓振声诊断法，是将电机的振动诊断法和噪声诊断法 相结合，一起用于电机的故障诊断中。通过同时采集电机的振动和噪声信息， 并经过信号处理和分析，然后对电机故障进行诊断，这样大大提高了准确率， 因此，振声诊断法在电机故障诊断中得到了大量运用。 ( 7 ) 换向诊断法：所谓换向诊断法，主要针对直流电机换向进行监测，通 过机械和电气检测等方法，诊断出影响换向的原因和找出改善换向的方法。 本系统主要采取振动诊断法，来进行故障诊断，通过振动传感器，实时采 集电机运行过程中的振动信号，并通过小波变换分析采集的信号，对突发的振 动故障信号进行检测，确定故障信息的时间位置等信息。 2 3 电机故障的振动诊断法 电机故障的振动诊断法是指将电机的振动信息作为故障诊断的依据，通过 对电机的振动信息进行采集，分析和处理，为电机的故障诊断提供有力的依据。 下面分别介绍振动诊断法的原理。 振动是设备运行过程中普遍存在的现象，特别对于旋转的设备，对电机而 言，不论是在正常运行时还是在故障的状态，在运行的过程中都会产生振动信 息，机械运动不停，振动也不会停止。对于正常的振动并不可怕，但对于异常 的振动，如果不及时采取措施处理，则会促使设备连接部件松动，材质疲劳而 9 武汉理t 大学硕士学位论文 导致设备损坏。近年来，利用振动监测和诊断故障的方法，受到国内外各行各 业专家的重视，由于振动监测时，很多故障都有明显的特征，所以广泛应用于 设备诊断中，对于电机的故障诊断也不例外。电机运行过程中，伴随着振动信 息，我们可以通过振动信息来检测电机的故障。伴随电机的振动，经常出现的 故障有：定子引起的振动，它主要包括定子铁心和定子绕阻引起的振动；机座 引起的振动；转子引起的振动，它主要包括弯曲振动和扭转振动；轴承引起的 振动。 一一定子引起的振动 一机鹰引起的振动 i 电机振动卜_ 一 一转子引起的振动 叫轴承引起的振动 图2 1 ( 1 ) 定子引起的振动 电机定子异常产生的振动主要是电磁振动，它包括定子铁心和绕阻引起的 振动两方面。如电网三相电压不平衡，接触不良导致定子磁场的不对称，这就 会造成定子铁心的产生椭圆型，三角形，四边形等振型。在电机运行过程中， 定子绕阻由于受到电流与漏磁通的作用力，热胀冷缩力等，这都将使定子电磁 振动和电磁噪声加大，在这时，会产生除2 f 外，谐波成份中有4 f ，6 f 8 f 的振 动频率。 ( 2 ) 机座引起的振动 机座引起的振动主要包括通过定子铁心与机座传来的电磁振动引起机座的 倍频振动。及转子振动的激振力引起的振动。 ( 3 ) 转子引起的振动 转子的振动产生的原因有：转子绕阻故障引起的电磁振动；转子运行过程 中的冷热不均及电磁不平衡造成的振动；电机转子质量不均匀，产生重心位移， 转子零部件脱落和移位，冷却风扇不平衡等引起的振动；转子固有的振动特性。 这些都可以造成转子的振动。 l o 武汉理j ：大学硕士学位论文 ( 4 ) 轴承引起的振动 轴承引起的振动主要有油膜涡动，油膜振荡产生的振动这主要是由于油膜 动压不稳造成的。造成轴承振动有很多原因，总结下主要原因如下：轴承主要 部件的制造精度造成的，如滚动体的椭圆度、架孔中的间隙等都是造成轴承的 重要的振动源，这些部件过大过小都会导致轴承的振动。轴承与端盖等的轴承 的配合精度也是造成振动的一个原因。还有轴承的润滑脂的稀稠程度也会影响 系统的振动，及轴承的安装方法也是造成振动原因。 2 4 本章小节 本章首先简要介绍了电机故障诊断技术的由来、发展及重要性，及电机常 见的故障；接着介绍了几种常用的电机故障诊断方法，如电流分析法、振动诊 断法、绝缘诊断法等方法；最后重要介绍了本系统采取的故障诊断方法，即振 动诊断法，介绍了电机振动诊断的原理，及电机运行过程中产生振动的原因。 武汉理工人学硕七学位论文 第3 章小波变换理论与电机学应用 人们对信号的研究最早始于对信号的时间域特性的研究，经典的牛顿力学 所研究的简谐振动中关于横波和纵波的研究，声学中关于各种波形的研究以及 最初的电磁学中关于信号的振幅、频率和相位的研究都是基于信号的时域特性 的，目前常见各种信号的最基本定义都是基于时域信号定义的。但是随着对信 号研究的深入化，特别是电磁学的飞速发展，人们对电信号的研究深入到高频 阶段，同时人们发现时域研究虽然在简单的信号研究中非常直观，但是对于复 杂的信号则很难做出直观的研究，因此人们就提出了从另一个领域频域对信号 研究的思想，最初对信号的频域研究是建立在傅里叶变换基础之上的。傅里叶 变换将信号的时域表达式进行适当的展开，得到处于频域的等效表达式，为此 人们可以更清楚细致的研究信号的组成。 傅里叶变换是信号研究史上的一次革命，在很长的一段时期内帮助人们 更清楚的认识了由信号组成的现实世界。近年来，随着人们对信号研究的新 的需求，越来越多的时候需要同时在时域和频域来研究同一个信号，特别是 频域的研究中加入时间轴。但是经典的傅里叶变换只能在一个域内进行分析， 或者是时域或者是频域，同时傅里叶变换对于复杂的变化的信号研究起来存 在困难，因此人们提出了短时傅里叶变换的概念。短时傅里叶变换近似于最 小二乘法的原理，是在经典的傅里叶变换基础上增加一个时间窗口，认为长 时间信号在该窗口内的部分是恒定的，在这个窗口内进行傅里叶变化，然后 结合时间窗和每个窗内的变换结果得出了含有时间轴的傅里叶变换结果。对 于随时间变化不过于剧烈的信号，短时傅里叶变换是适用的，然而由于时间 窗的宽度是恒定的，因此短时傅里叶变换的分辨率恒定，对与高频的信号， 一般变化剧烈，因此需要短时傅罩叶变换具有较高的时间分辨率，即时问窗 宽度要窄；对于变化较平稳的低频信号则需要有更高的频率分辨率，因此时 间窗较宽。这就要求短时傅里叶变换需要根据不同的信号来不断变化时间窗 大小，由于变换时间窗需要运算，这就导致了短时傅里叶变换很难满足快速 复杂多变的信号的分析。虽然后来的提出了最优窗口化的短时傅里叶变换 g a b o r 变换，但是仍是选出一个固定的窗口来适应信号需求，仍然无法满足 多变信号的分析要求。 1 2 武汉理丁大学硕十学位论文 1 9 7 4 年法国工程师提出的小波变换理论则弥补了短时傅里叶变换这一缺 点。小波变换是一种“多分辨率变换技术”，小波变换提出了一种固定面积的窗 口，但是其形状可以改变，因此就可以适应不同的分辨率需求。小波变化理论 相当于对信号的局部放大，非常适合高度复杂的信号以及需要时频域分析的信 号。信号处理中最难分析的偶发信号的频域分析必须与时间轴结合，这样才可 以更好的认识信号发生的机理以及找出近似的周期性特征，小波变化则是分析 这种偶发信号做好的研究方法。 3 1 小波变换理论基础 3 1 1 傅里叶变换 提出小波变换必须从傅里叶变换逐步入手。傅里叶变换的提出源自于天文 学的研究，人们发现自然界复杂的信号极有可能是许多简单的基本元素信号的 组合。傅里叶提出了任何信号都可以分解为正弦函数和余弦函数的组合的形式， 如式3 - 1 所示。 厂( x ) ：鲁+ 巍a kc o s k x + 反s i n h 】 ( 3 1 ) 其中a k 和玩是信号叠加的加权值，为了表示出信号分量的幅值。 铲妻r 4 m ) c o s k x d x ( 3 - 2 ) 砍= 昙r ”似) s i n k x d x ( 3 - 3 ) 傅里叶对上述原理简化得到了傅里叶变换，其定义式为： 厂( 刃) = 陟( x ) e - 妇d x , i = 行 ( 3 4 ) 三 最初的傅罩叶变换是适用于连续信号的连续傅里叶变换，随着现在数字信 号处理技术和采样技术的发展，出现了适应离散信号的离散傅罩叶变换。离散 傅里叶变换的原理就是引入采样点的概念，利用采样点拟合出时域连续函数的 最佳逼近多项式s ( x ) ，再将s ( x ) 代入傅里叶变换的定义式3 4 ，即可得到该是与 函数的离散傅里叶变换结果。 武汉理t 大学硕十学位论文 3 1 2 短时傅里叶变换 由傅里叶变换的定义式可以看出傅旱叶变换的结果不包含时域信息，即傅 里叶变换的结果只能分析频域信息和幅度信息，得到的是幅频图。另外傅里叶 变换的前提是f ( x ) 是作为一个连续稳定的函数出现的，在整个傅旱叶变换的时 期内不会发生变化，因此傅里叶变换是无法分析非周期性的变化信号的。然而， 对于非周期性的信号，其在某一个狭窄的时间段内可以认为信号为稳定的，同 时在该时间段内是周期性的。因此可以对于该时间段内的信号进行傅里叶变换， 其原理如图3 1 所示。这个狭窄的时间段称之为“时间窗”，拥有时间窗的傅里 叶变换就是短时傅里叶变换( s h o r t t i m ef o u r i e r t r a n s f o r m ) ，其原理示意图如图 3 1 所示。 o 内周 信号 图3 1短时傅罩叶变换原理示意图 短时傅里叶燹抉的定义式为 氘f ) 2 砑1 肌矿妣f = 扛 ( 3 - 5 ) 其中l ，l 表示时间窗区域的长度，如果继续定义 办) 2 南撕 ( 3 - 6 ) 则可以将式3 - 5 表示为 厂( 即) = 工g ( x ) 厂( 功e d x ，f - 厅 ( 3 7 ) 由定义式可见。短时傅罩叶变换是频率和时间二者的函数，因此可以得出 1 4 武汉理i ：人学硕士学位论文 包含时间信息的傅罩叶变换结果，简单的说就是可以清楚的知道某个频率的信 号出现的时间点。 然而从短时傅里叶变换的定义式还可以看出时间窗的宽度一旦定义就无 法在傅里叶变换过程中更改，因此也就出现了一个分辨率的问题。当信号f ( x ) 处于低频时，若时间窗长度过长，则会出现变换结果的分辨率较高，但是在 高频时，由于信号的变化剧烈，导致在该时间窗内可能出现几个表达式的信 号，导致了不能继续在该时间窗内适用傅旱叶变换；如果时间窗长度取得较 短，则可以保证在高频时每个时间窗内仅包含一种表达式的信号，然而在低 频内，则会出现信号的变换结果分辨率低下的情况。因此可知，短时的傅里 叶变换仅仅适应于某一个频域范围，而不能用于分析宽带的频域跨度大的非 周期性信号。 3 1 3 连续小波变换 小波变换的概念首先要提出母小波或者称基本小波，基本小波是进行小波变 换的基础。定义妙( ) 是函数矽( f ) 的傅里叶变换结果，当y ( 缈) 满足条件 【哗弛国 o ，f ( t ) 实数空间内有限可积。由于内积在数学上表示的意义是两个函 数的相似程度，因此小波变换也就表示了待分析的函数与基本小波的相似程度， 选择不同的基本小波，则变换的结果也就不同。在分析时，选择合适的小波很 重要。伸缩因子a l 时，表示放大基本小波去观察待分析信号的全部或者大部 分。当o a l 式则表示缩小基本小