基于Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断 (2010年)

转子断条是笼型异步电机最常见故障之一。基于 Hilbert变换和小波包频带能量分析方法,提出 了一种新的笼型异步电机转子断条故障检测方法。对采集的定子电流信号进行 Hilbert变换,消去定子电流中 包含的直流分量,解决了转子断条故障特征分量容易被基波湮没、难以检测的问题。采用基于小波包频带能量 分析方法,对转子断条故障进行识别。实验结果验证了方法的有效性。 ### 基于Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断 #### 一、引言 转子断条是笼型异步电机常见的故障类型之一，严重影响电机的正常运行和使用寿命。转子断条通常由径向电磁力、旋转电磁力、离心力以及热弯曲挠度力等多种因素综合作用下导致的应力集中所引起。传统的检测方法如基于转矩谐波、轴向磁通等方式存在操作复杂、易受外部干扰等问题，因此基于定子电流信号的检测方法因其便捷性和抗干扰能力而成为一种优选方案。 #### 二、基于定子电流的转子断条故障检测基本原理 基于定子电流信号检测转子断条故障的基本原理在于：当电机出现转子断条故障时，会在定子电流中产生特定的频率分量，这些分量往往与电机的工作频率非常接近，因此很难直接从原始信号中分离出来。为了有效地识别这些特征频率分量，研究者们提出了结合Hilbert变换和小波包频带能量分析的方法。 #### 三、Hilbert变换在转子断条故障检测中的应用 Hilbert变换是一种重要的信号处理技术，主要用于提取信号的瞬时特性。在本文中，通过对采集到的定子电流信号进行Hilbert变换，可以有效地消除信号中的直流分量，从而提高转子断条故障特征频率分量的可识别性。具体步骤如下： 1. **数据预处理**：首先对采集到的定子电流信号进行预处理，包括滤波等操作，以去除噪声干扰。 2. **Hilbert变换**：接着对预处理后的信号执行Hilbert变换，以获取其解析信号。解析信号包含了原始信号的所有信息，并额外附加了一个同相位的希尔伯特包络。 3. **特征提取**：利用解析信号计算出的瞬时幅度和瞬时相位，进一步提取转子断条故障的特征频率分量。 通过以上步骤，可以有效解决转子断条故障特征分量容易被基波湮没的问题，从而为后续的小波包频带能量分析提供更纯净的信号源。 #### 四、小波包频带能量分析 小波包分析是一种多分辨率信号分解技术，它能够将信号分解到多个不同的频带上，并计算每个频带的能量分布。与传统的小波变换相比，小波包分析提供了更精细的频率分辨率，特别适用于分析含有多种频率成分的复杂信号。 在本研究中，采用小波包频带能量分析方法识别转子断条故障，具体步骤如下： 1. **信号分解**：利用小波包分析将经过Hilbert变换处理后的信号分解成多个频带。 2. **能量计算**：对每个频带内的信号计算其能量值。 3. **特征选择**：根据各个频带的能量分布情况，选择具有明显差异性的频带作为故障特征。 4. **故障识别**：通过对比正常状态与故障状态下选定频带的能量分布差异，识别是否存在转子断条故障。 #### 五、实验验证 为了验证上述方法的有效性，研究团队进行了大量的实验测试。实验结果显示，基于Hilbert变换和小波包频带能量分析的方法能够准确地识别出转子断条故障，具有较高的准确率和稳定性。此外，该方法还表现出良好的鲁棒性，即使在存在一定程度的噪声干扰的情况下，也能保持较高的故障识别精度。 #### 六、结论 结合Hilbert变换和小波包频带能量分析的转子断条故障检测方法为笼型异步电机的故障诊断提供了一种新的思路和技术手段。通过实验证明，该方法不仅能够有效地消除定子电流中的直流分量，还能准确地识别出转子断条故障特征频率分量，具有广泛的应用前景。未来的研究将进一步探索如何优化算法性能，提高故障检测的实时性和准确性。