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基于HHT变换的电机故障诊断研究

周粉利  
【摘要】: 随着现代科学技术的进步和电气化程度的提高,异步电动机作为一种重要的机电产品,已被广泛地应用于工业生产的各个领域,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。通过对电机状态的监测和分析,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,并为实现状态检修创造条件。 当异步电机出现故障时,故障信号中往往含有大量的时变、短时突发性质的成分,传统的信号分析方法如Fourier、Gabor变换、小波变化、Wigner-Ville/Cohen类时频分布等,都不能有效地提取电机的故障特征。因为它们本质上都是为针对傅立叶分析的全局积分变换的缺陷而采取的改进方法,其理论的依据依旧是局部化了的傅立叶分析,严格的说,这些改进方法都不能完全满足分析非线性非平稳过程的苛刻要求。HHT(Hilbert-Huang Transform)方法彻底的突破了传统的Fourier分析框架的限制,被认为是近年来对以傅立叶变换为基础的线性和平稳过程分析的一个重大突破。 本文首先介绍了异步电动机故障诊断的研究现状、概念、方法及异步电动机的工作原理、异步电动机常见的故障类型。其次,详细介绍了Hilbert-Huang变换及Hilbert-Huang变换中两个重要的概念,采用极值延拓的方法处理经验模式分解(EMD分解)中的边界点,有效的减小了边界效应的影响。然后详细分析了三相鼠笼式异步电动机气隙偏心和转子断条故障的特征机理。最后,将HHT算法引入鼠笼式感应电机动态和静态故障诊断,通过分别对电机三相平均瞬时功率和单相电流进行HHT分析,验证了三相平均瞬时功率分析能更清晰的分离出电机故障特征频率,并且提出了使用频率重心法处理边际谱的方法,进而得到更符合实际情况的信号频谱。实验结果表明该方法具有良好的突出故障特征的效果。


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