基于小波變換與經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的電機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)處理方法的研究.pdf

1、電機(jī)是現(xiàn)代工業(yè)過程中重要的動(dòng)力能源和驅(qū)動(dòng)設(shè)備，電機(jī)轉(zhuǎn)子故障會(huì)直接影響到電機(jī)的功能精度、可靠性和持久性。轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)包含轉(zhuǎn)子運(yùn)行重要信息，分析轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)獲取電機(jī)運(yùn)行特征是目前研究的熱點(diǎn)問題之一。
　　 本文根據(jù)電機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)性特點(diǎn)，針對(duì)傳統(tǒng)的傅里葉變換不能完全滿足故障信號(hào)特征提取的要求，重點(diǎn)研究小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂图辖?jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的處理、分析方法。主要內(nèi)容如下:
　　 1)針對(duì)轉(zhuǎn)子非平穩(wěn)振

2、動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，研究了小波變換基本理論，給出了小波變換對(duì)非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)消噪的步驟，仿真實(shí)驗(yàn)說明了小波變換有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的消噪。針對(duì)振動(dòng)信號(hào)中出現(xiàn)的突變部分，深入研究了小波變換的奇異性檢測(cè)原理，給出了振動(dòng)信號(hào)奇異點(diǎn)定位方法的具體步驟。小波變換分解的細(xì)節(jié)圖中，振動(dòng)信號(hào)的奇異部分檢測(cè)效果并不明顯，提出了采用細(xì)節(jié)信號(hào)相乘的方法，有效地實(shí)現(xiàn)了對(duì)振動(dòng)信號(hào)奇異點(diǎn)的準(zhǔn)確定位。
　　 2)針對(duì)小波變換在分辨率上存在模糊和小波基、降噪閾值的選取

3、等問題，提出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的基本理論，給出了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法的基本步驟，論證了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法具有的完備性和正交性，實(shí)現(xiàn)了對(duì)振動(dòng)信號(hào)趨勢(shì)項(xiàng)的提取。針對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解自適應(yīng)濾波方法，實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該方法在低信噪比情況下，有效地去除了噪聲部分，提取出振動(dòng)信號(hào)的頻率成分。為了準(zhǔn)確提取轉(zhuǎn)子故障信號(hào)中的分?jǐn)?shù)倍頻率成分，提出了先將信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，再對(duì)固有模態(tài)函數(shù)求Hilbert邊際譜的方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)轉(zhuǎn)子故障類型的準(zhǔn)確判斷。
　　 3)針對(duì)經(jīng)

4、驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解時(shí)出現(xiàn)的模態(tài)混疊現(xiàn)象，提出了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法，給出了該方法的具體步驟。仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了此方法能夠有效地解決模態(tài)混疊現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上詳細(xì)地分析了小波變換、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)消噪中的適用性，證實(shí)了集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)方法能有效地消除噪聲、抑制脈沖干擾，很好地保留信號(hào)的振動(dòng)特性，實(shí)現(xiàn)對(duì)振動(dòng)信號(hào)的消噪。
　　 4)以LabVIEW為軟件開發(fā)平臺(tái)，配合轉(zhuǎn)子振動(dòng)模擬試驗(yàn)臺(tái)、傳感器、信號(hào)