基于小波分析的异步电机故障诊断

由于现代科学技术的进步、生产系统的不断发展，发电设备单机容量也在不断增大。因此，电机的正常工作对保证生产制造过程中的安全、高效、优质及低耗运行意义非常重大。电机发生故障和停止运行，不仅会损坏电机本身，而且会影响整个系统的正常工作，甚至危及人身安全，造成巨大的经济损失。因而故障的早期诊断和预警要求日益紧迫，通过对电机常见故障的诊断和分析，可以及早发现故障和预防故障的进一步恶化，减少突发事故造成的停产损失。现有的电机故障诊断技术，是基于电气量和非电气量的变化规律的认识和总结上逐渐发展起来的。具体来说，电机故障诊断技术包括发现异常、诊断故障部位、分析故障类型三个基本环节，以及信号采集、信号处理、故障源分离和故障模式识别、诊断决策等四项内容。 本文主要研究了小波变换理论，从原理上分析了小波变换与其它变换如傅立叶变换、短时傅立叶的特点。鉴于小波变换具有多分辨率的特性和比傅立叶更强的特征提取功能，本文利用小波变换对电动机进行故障诊断。重点阐述了在非平稳信号去噪原理和常用的方法，深入地分析了浮动阈值去噪法，利用改进的浮动阈值法既不需要先验知识，只需程序计算就可实现。结合具体试验数据进行了六层小波分解，分别对每层