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基于小波包的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分析論文
0 引 言
旋轉(zhuǎn)機(jī)械主要是指需要依靠旋轉(zhuǎn)動(dòng)作來實(shí)現(xiàn)一定功能的機(jī)械，常見的旋轉(zhuǎn)機(jī)械有壓縮機(jī)、汽輪機(jī)、風(fēng)機(jī)、發(fā)電機(jī)等，在國防科技、居民生活、工業(yè)生產(chǎn)中占據(jù)重要位置。其工作狀態(tài)的好壞，對(duì)工作人員的人身安全以及企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益有著直接的影響。因此確保旋轉(zhuǎn)機(jī)械正常運(yùn)行就變得相當(dāng)重要。
旋轉(zhuǎn)機(jī)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(biāo)不能達(dá)到，產(chǎn)生故障的原因形式各異，我們所觀察到的故障特征信息也不相同。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)就是對(duì)故障設(shè)備進(jìn)行采樣，然后對(duì)采樣信息分析處理，最終判斷出故障部位的一門技術(shù)。
振動(dòng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的固有的特征表象，振動(dòng)信號(hào)中含有大量的機(jī)械原始信息，通過獲取故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)，進(jìn)行故障診斷是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)中的一個(gè)重要手段。
傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)中常使用傅里葉變換(FFT)來對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行分析，不過傅里葉變換不能把故障信號(hào)中的微弱信息顯現(xiàn)出來，不能對(duì)故障信號(hào)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(jiān)測(cè)正常信號(hào)中夾雜的瞬時(shí)異常信號(hào)并對(duì)其進(jìn)行分析。
1 小波算法分析及小波濾波重構(gòu)
1.1 小波算法分析
用小波基的方法對(duì)離散的隨即信號(hào)分析，分解到不同的頻段上面，其主要方法時(shí)把前一級(jí)i的第m個(gè)信號(hào)段分割為次一級(jí)i+1的第2m-1和2m兩個(gè)子信號(hào)段。
1.2 小波濾波重構(gòu)
首先用小波分析對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行高通濾波，取得高頻頻段，令其為小波系數(shù)B1，對(duì)采樣信號(hào)采用低通濾波，得到低頻頻段，令其系數(shù)為A1，如此重復(fù)對(duì)低頻段進(jìn)行分解。
文章采用db5對(duì)采集故障信號(hào)使用3層小波分解，并使用軟閾值方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行降噪處理，首先選擇小波和小波分解的層次，計(jì)算信號(hào)S到第N層的小波分解;其次高頻系數(shù)的閾值選擇。對(duì)于從第1層到第N層的每一層，選擇一個(gè)閾值，并且對(duì)高頻系數(shù)用軟閾值進(jìn)行處理;最后根據(jù)第N層的低頻系數(shù)和從第1層到第N層的經(jīng)過修改的高頻系數(shù)，計(jì)算出信號(hào)的小波重建。
2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷原理及依據(jù)
在旋轉(zhuǎn)機(jī)械眾多故障中，轉(zhuǎn)子不平衡，轉(zhuǎn)子碰磨以及轉(zhuǎn)子不對(duì)中是最常見的三種故障。根據(jù)長期研究發(fā)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)往往具有周期性質(zhì)，當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生故障時(shí)，它的表征頻率與轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)頻率相關(guān)聯(lián)，常為旋轉(zhuǎn)頻率的整數(shù)倍或者分?jǐn)?shù)倍。因此，旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷其中一個(gè)重要方法就是研究轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)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(jù)統(tǒng)計(jì)轉(zhuǎn)子不平衡，轉(zhuǎn)子不對(duì)中，轉(zhuǎn)子碰擦三種故障在所有故障中占70%以上，因此對(duì)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(yàn)就是對(duì)這三種狀況進(jìn)行模擬還原。對(duì)實(shí)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，分析并得出相應(yīng)結(jié)論。試驗(yàn)電機(jī)轉(zhuǎn)速n=1500r/min，采樣頻率為1000Hz，采集N=1024個(gè)連續(xù)點(diǎn)進(jìn)行分析。
4 結(jié) 論
此次實(shí)驗(yàn)是以小波算法為理論基礎(chǔ)，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行頻譜分析，可以看出小波算法能夠?qū)π盘?hào)頻帶進(jìn)行劃分，放大信號(hào)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(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障處理分析中，對(duì)所采集信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，為實(shí)踐提供了理論依據(jù)，在實(shí)際應(yīng)用中有一定的使用價(jià)值。
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