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变频涡旋压缩机振动信号分析

李泽宇  
【摘要】:近年来,变频涡旋压缩机已经被广泛应用于空调、制冷、空气压缩、发动机增压及增压泵等领域,其工作性能的好坏直接关系到系统的工作运行质量,而振动参数是衡量变频涡旋压缩机性能的重要指标,因此对振动信号的分析处理是整个压缩机测试系统中非常重要的一个环节。 由于变频涡旋压缩机振动小,噪声低,工作频率随外界工况的不同而变化,再加上各种噪声的干扰,使得变频涡旋压缩机振动信号的分析处理要比一般旋转机械的复杂许多,而传统的这些信号处理方法已经很难达到理想的效果。 本课题在结合变频涡旋压缩机自身振动的特点,引入了当下工程信号处理中应用非常广泛的小波包理论,通过它能对信号的低频部分和高频部分同时进行分解,具有更加精细的局部分析能力,来完成对变频涡旋压缩机振动信号的前期处理。本文在小波包去噪处理中的两大难点进行了重点分析,第一个就是阈值函数的选取,提出了一种在语音信号处理中被应用的改进阈值函数,并将它的去噪效果与传统的阈值去噪函数进行了对比分析。第二个就是阈值的量化处理,详细介绍了四种阈值量化规则,并通过Matlab中的小波包工具函数和仿真信号,对这四种规则做了比较分析。从中得出利用这种改进的小波包阈值函数能达到更好的消噪效果。为了完成变频涡旋压缩机故障信号的包络提取,本文引入了EMD包络算法,通过Hilbert谱图和Hilbert边际谱图来判断故障频率,继而完成故障信号的诊断。 通过以上两种理论在不同场合应用的成功范例,由此将二者结合起来应用到变频涡旋压缩机振动信号的分析处理中,解决了压缩机在信号的后期处理中,容易把低频部分(有用信号)忽略,也容易把信号的高频部分(故障成分)当成噪声去除的问题,从而给性能的判定和故障的诊断带来更好的效果。文中最后通过实测信号,借助Matlab软件进行仿真分析,验证了上述理论。


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