基于小波熵的電機(jī)故障診斷.pdf

1、隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和提高,電機(jī)已被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。電機(jī)設(shè)備在工作中容易發(fā)生故障,一旦發(fā)生故障,會(huì)帶來(lái)巨大的損失甚至危及人身安全。因此,電機(jī)的正常工作對(duì)保證生產(chǎn)制造過(guò)程中的安全、高效、優(yōu)質(zhì)、以及低耗運(yùn)行意義非常重大。通過(guò)對(duì)電機(jī)常見故障的診斷和分析,可以及早發(fā)現(xiàn)故障和預(yù)防故障的進(jìn)一步惡化,減少突發(fā)事故造成的停電損失。故障檢測(cè)技術(shù)中,關(guān)鍵的問(wèn)題為故障特征信號(hào)的分析及故障信號(hào)的提取,它直接關(guān)系到故障診斷的準(zhǔn)確性和故障早期預(yù)報(bào)的

2、可靠性。
　　 本文提出了小波分析技術(shù)、小波熵以及基于概率論的小波熵帶的知識(shí)在電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用。由于電機(jī)有時(shí)是幾種故障同時(shí)發(fā)生,尤其對(duì)短時(shí)低能量的瞬變信號(hào),采用傳統(tǒng)信號(hào)處理方法提取其位置信息難以奏效,采集到的信號(hào)也是包含了多種故障特征的信號(hào)特征,當(dāng)電機(jī)發(fā)生故障時(shí),運(yùn)用傳統(tǒng)的傅里葉變換不能有效提取電機(jī)的故障特征信息,而小波分析作為一種時(shí)頻分析方法,能夠具有表征信號(hào)局部特征的能力,能夠通過(guò)時(shí)頻窗的靈活來(lái)對(duì)信號(hào)的特征信息提取。