针对矿井通风机故障信号的动态非平稳、能量微弱等特点,提出基于谐波小波变换的故障诊断方法,克服了传统诊断方法中存在的信号遗漏与频泄现象。以BDK-6-NO18轴流式通风机为研究对象,利用谐波小波变换的优势,成功从振动信号中提取出设备故障特征信号。
【基于谐波小波分析的矿井通风机故障诊断】是一种高级的故障检测技术，针对矿井通风机在运行过程中可能出现的动态非平稳、能量微弱的故障信号。矿井通风机是煤矿安全生产的关键设备，其正常运行对于保障矿工安全至关重要。当通风机出现异常时，振动信号会呈现出复杂的非平稳特性，这是识别故障的重要线索。
传统的故障诊断方法可能因为信号遗漏和频域泄露等问题，无法准确捕捉到这些微弱的故障特征。为解决这一问题，谐波小波分析被引入到故障诊断领域。谐波小波变换具有强大的时域局部分析能力，它的“盒型”频谱和优良的滤波特性使得它能有效提取出局部微弱的信号，同时避免信号遗漏和频率泄露，极大地提高了故障诊断的精度和可靠性。
在具体应用中，以BDK-6-NO18轴流式通风机为例，通过谐波小波变换，可以从振动信号中成功分离出故障特征，从而实现对通风机健康状况的精确评估。振动信号是检测通风机故障的主要手段，通过分析振动信号的频率、振幅和时间变化，可以识别出如轴承磨损、叶片损坏等潜在问题。
此外，文件中还提到了利用无线传感器网络和云神经网络进行故障诊断的方法。例如，在液压泵的故障诊断中，结合ZigBee无线传感器网络，可以扩大监测范围，提高数据融合能力。通过部署振动、温度和压力传感器，以150 Hz的采样频率收集液压泵的状态信息，然后利用正态云神经网络对这些数据进行处理，可以准确识别液压泵的各种故障，如吸不上油、泵盖螺丝松动、吸入管道堵塞、泄漏和噪音过大等，从而及时采取维修措施，防止液压系统的故障和经济损失。
总结来说，谐波小波分析结合先进的传感器技术和智能算法，为矿井通风机的故障诊断提供了有效工具，不仅提升了诊断的准确性和效率，还降低了因设备故障造成的风险。这种方法在工业设备健康管理领域具有广泛的推广价值。
