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文檔簡介
1、隨著科技的發(fā)展以及現(xiàn)代化技術的進步,在生產過程自動化領域內到處可見異步電動機的身影,保障電動機安全可靠運行、降低經濟消耗、防止工作人員受到意外傷害、使系統(tǒng)能及時處于安全運行狀態(tài)防止故障進一步擴大,特別是對電動機進行早期故障預防和診斷變得非常重要。
電機正常運行的原始信號處于平穩(wěn)狀態(tài),一旦發(fā)生故障就會打破平穩(wěn)狀態(tài),在故障信號中就會出現(xiàn)很多瞬時的突發(fā)性信號成分,以往的Fourier方法雖然能實現(xiàn)對信號的分析和處理,但無法分析和處理
2、瞬時的突發(fā)性信號,所以不能很好的應用到電機的故障診斷中。小波變換對局部信號的分析能力以及多分辨率的功能,使得它能從信號的整體出發(fā),也能針對信號的某一局部出發(fā),去實現(xiàn)對信號的分析和處理,因此小波變化在電動機的故障診斷中的應用極其廣泛。本文首先將以往的Fourier和小波變換進行對比,得出小波變換在電機的故障診斷中能使診斷結果更加準確的結論,其次,由于小波包變換能夠阻止噪聲并且能夠將信號進行傳遞,可以比擬成帶通濾波器,所以能夠對信號進行消噪
3、處理,本文通過具體事例證明小波包在信號的消噪處理中更有明顯的效果,最后,本文較為詳細介紹異步電動機的工作原理,以及發(fā)生故障的原因和狀態(tài),得到不同故障下的頻率特性。由于電機發(fā)生故障時,其振動信號中會發(fā)生不同程度的變化,包括振幅大小、振動方式以及振動信號的頻率,且每種故障對應的振動變化也會不同,因此根據這種相互對應的關系作為故障診斷依據,將振動信號應用小波包方法進一步分解和重構處理,能夠得到每個頻段部分的能量特征值,根據能量特征值的差異得到
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