基于小波包的旋轉機械故障分析論文

基于小波包的旋轉機械故障分析論文

　　0 引 言

　　旋轉機械主要是指需要依靠旋轉動(dòng)作來(lái)實(shí)現一定功能的機械，常見(jiàn)的旋轉機械有壓縮機、汽輪機、風(fēng)機、發(fā)電機等，在國防科技、居民生活、工業(yè)生產(chǎn)中占據重要位置。其工作狀態(tài)的好壞，對工作人員的人身安全以及企業(yè)的經(jīng)濟效益有著(zhù)直接的影響。因此確保旋轉機械正常運行就變得相當重要。

　　旋轉機械發(fā)生故障主要是指它的動(dòng)態(tài)性能下降，相關(guān)技術(shù)指標不能達到，產(chǎn)生故障的原因形式各異，我們所觀(guān)察到的故障特征信息也不相同。旋轉機械故障診斷技術(shù)就是對故障設備進(jìn)行采樣，然后對采樣信息分析處理，最終判斷出故障部位的一門(mén)技術(shù)。

　　振動(dòng)是旋轉機械故障的固有的特征表象，振動(dòng)信號中含有大量的機械原始信息，通過(guò)獲取故障時(shí)的振動(dòng)信號，進(jìn)行故障診斷是旋轉機械故障診斷技術(shù)中的一個(gè)重要手段。

　　傳統的故障診斷技術(shù)中常使用傅里葉變換(FFT)來(lái)對故障信號進(jìn)行分析，不過(guò)傅里葉變換不能把故障信號中的微弱信息顯現出來(lái)，不能對故障信號進(jìn)行了特定時(shí)間點(diǎn)位抑或固定頻率段的放大分析。而小波變換具有“變焦”特性，在低頻段可用高頻率分辨率和低時(shí)間分辨率(寬分析窗口)，在高頻段，可用低頻率分辨率和高時(shí)間分辨率(窄分析窗口)，適合于監測正常信號中夾雜的瞬時(shí)異常信號并對其進(jìn)行分析。

　　1 小波算法分析及小波濾波重構

　　1.1 小波算法分析

　　用小波基的方法對離散的隨即信號分析，分解到不同的頻段上面，其主要方法時(shí)把前一級i的第m個(gè)信號段分割為次一級i+1的第2m-1和2m兩個(gè)子信號段。

　　1.2 小波濾波重構

　　首先用小波分析對采樣信號進(jìn)行高通濾波，取得高頻頻段，令其為小波系數B1，對采樣信號采用低通濾波，得到低頻頻段，令其系數為A1，如此重復對低頻段進(jìn)行分解。

　　文章采用db5對采集故障信號使用3層小波分解，并使用軟閾值方法對信號進(jìn)行降噪處理，首先選擇小波和小波分解的層次，計算信號S到第N層的小波分解;其次高頻系數的閾值選擇。對于從第1層到第N層的每一層，選擇一個(gè)閾值，并且對高頻系數用軟閾值進(jìn)行處理;最后根據第N層的低頻系數和從第1層到第N層的經(jīng)過(guò)修改的高頻系數，計算出信號的小波重建。

　　2 旋轉機械故障診斷原理及依據

　　在旋轉機械眾多故障中，轉子不平衡，轉子碰磨以及轉子不對中是最常見(jiàn)的三種故障。根據長(cháng)期研究發(fā)現旋轉機械的振動(dòng)信號往往具有周期性質(zhì)，當旋轉機械發(fā)生故障時(shí)，它的表征頻率與轉子的旋轉頻率相關(guān)聯(lián)，常為旋轉頻率的整數倍或者分數倍。因此，旋轉機械故障診斷其中一個(gè)重要方法就是研究轉子旋轉頻率與故障時(shí)的表征頻率。

　　3 小波包故障診斷具體案例實(shí)究

　　據統計轉子不平衡，轉子不對中，轉子碰擦三種故障在所有故障中占70%以上，因此對這三種狀況進(jìn)行實(shí)例研究具有很重要的意義，本次試驗就是對這三種狀況進(jìn)行模擬還原。對實(shí)驗中的數據進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，分析并得出相應結論。試驗電機轉速n=1500r/min，采樣頻率為1000Hz，采集N=1024個(gè)連續點(diǎn)進(jìn)行分析。

　　4 結 論

　　此次實(shí)驗是以小波算法為理論基礎，對實(shí)驗結果進(jìn)行頻譜分析，可以看出小波算法能夠對信號頻帶進(jìn)行劃分，放大信號頻段的分辨率，最終分析出發(fā)生故障的具體部位。把小波變換應用于旋轉機械故障處理分析中，對所采集信號進(jìn)行頻譜分析，為實(shí)踐提供了理論依據，在實(shí)際應用中有一定的使用價(jià)值。

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