基于小波分析的高速牽引電機(jī)軸承故障診斷研究.pdf

1、近年來(lái),高速列車(chē)的出現(xiàn)對(duì)高速牽引電機(jī)軸承的工作狀態(tài)提出了嚴(yán)格的要求。國(guó)外機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入實(shí)用化階段。我國(guó)故障診斷技術(shù)也有20多年的發(fā)展,不論在故障診斷理論和方法上,還是在工程實(shí)踐及監(jiān)測(cè)診斷產(chǎn)品的研發(fā)中,都需要加速發(fā)展。本文采用小波的希爾伯特變換、小波包變換、EMD經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)高速牽引電機(jī)軸承故障診斷的時(shí)頻分析及故障識(shí)別方法進(jìn)行了深入研究,并采用LabVIEW與Mmlab相結(jié)合的方法開(kāi)發(fā)了診斷平臺(tái)。
　　

2、 (1)小波和Hilbert變換相結(jié)合的高速牽引電機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷方法的研究。
　　 首先利用Daubechies小波對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行小波的分解,然后提取出包含故障特征信息的分解層。對(duì)選取的小波層進(jìn)行快速傅里葉變換并提取出特征頻率。與理論上的特征頻率進(jìn)行對(duì)比,有效判定軸向線性裂紋故障類(lèi)型。
　　 (2)小波包方法在高速牽引電機(jī)滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用研究。
　　 提出了在小波包分解后的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行以能量為依據(jù)的最佳

3、節(jié)點(diǎn)方法。并采取均值與方差和為閾值的小波包去噪方式對(duì)信號(hào)去噪和重組。選取小波包進(jìn)行快速傅里葉變換,提取出特征故障頻率,能簡(jiǎn)便有效地判定軸向線性裂紋故障類(lèi)型。
　　 (3)將小波包和EMD(Empirical Mode Decomposition)分解二者有機(jī)結(jié)合,探索研究其在高速牽引電機(jī)軸承故障診斷中的應(yīng)用。
　　 將小波包、EMD分解應(yīng)用到高速牽引電機(jī)軸承故障診斷中。在診斷前,首先進(jìn)行小波包去噪,接著進(jìn)行EMD分解,然

4、后選擇與原始信號(hào)相關(guān)系數(shù)最大的一層再次進(jìn)行的小波包分解,并選取合適的小波包進(jìn)行頻譜分析,最后進(jìn)行故障狀態(tài)識(shí)別。該方法雖能診斷出軸向線性裂紋故障特征,但達(dá)到分解平衡耗時(shí)較長(zhǎng),不易與本文程序結(jié)合。
　　 (4)試驗(yàn)臺(tái)組合以及實(shí)驗(yàn)研究。
　　 利用實(shí)驗(yàn)臺(tái)、數(shù)據(jù)采集設(shè)備,并根據(jù)小波分析理論進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。分別采用小波的Hilbert變換、小波包分解和EMD經(jīng)驗(yàn)分解的方法對(duì)軸向線性裂紋故障軸承診斷進(jìn)行實(shí)用分析,總結(jié)出本文最有效的診斷