小波分析在异步电机故障诊断中的应用研究

小波具有优良的时频局部化特性,其多分辨率性质可逼近细化频谱,对故障信号提取有突出的作用.文章系统论述了小波分析在故障诊断中的研究和应用,阐述了用小波分析处理信号的诊断故障方法.通过计算机仿真验证了该方法在电机故障诊断中的可行性.     

基于倒频谱分析的电机故障检测

介绍了倒频谱分析的基本原理及在电机故障检测中的应用。对于电机运行过程中所形成的耦合故障导致故障类型识别困难的问题,提出了运用倒频谱分析与小波分解相结合的电机故障检测方法。它能将功率谱上成族的边频带谱线简化为更易于观察的单根谱线,将两者优势相结合,实现电机耦合故障分离和故障特征提取,为电机复合故障诊断提供了新的途径和方法。     

基于倒频谱分析的电机故障检测

介绍了倒频谱分析的基本原理及在电机故障检测中的应用.对于电机运行过程中所形成的耦合故障导致故障类型识别困难的问题,提出了运用倒频谱分析与小波分解相结合的电机故障检测方法.它能将功率谱上成族的边频带谱线简化为更易于观察的单根谱线,将两者优势相结合,实现电机耦合故障分离和故障特征提取,为电机复合故障诊断提供了新的途径和方法.     

一种利用融合相关谱的异步电机故障诊断方法

为提高异步电机故障诊断的可靠性,针对故障特征频谱分量小信号、多成分、难识别的问题,提出一种异步电机融合相关谱故障诊断方法.该方法基于多源信息融合的思想,采用电机定子电流和振动信号的融合相关谱特征作为转子断条及定子匝间短路故障的诊断依据.通过将含有相同故障频率分量的特征信号作融合相关分析,建立不同信号间的相关关系,能够有效抑制单一信号频谱中与故障识别不相关的频谱分量,使得电机故障特征频率分量更加突出,降低故障识别难度.通过仿真分析,揭示了融合相关谱特征频率与电机故障类型的对应关系,实现了转子断条及定子匝间短路故障的快速诊断,并与单一信号频谱分析进行对比,验证了该方法的有效性和实用性,对于异步电机运行状态的准确监测具有重要意义.     

基于相关分析的感应电机定子故障诊断方法研究

分析了感应电机定子线圈短路故障时的振动特征及定子电流的谱特性，指出由于受电机固有不对称等因素的影响，单纯利用振动谱分析或定子电流信号频谱分析(MCSA)诊断定子线圈短路故障，不能得到准确可靠的诊断结果；提出了一种基于相关分析的感应电机定子故障诊断方法，能有效提取电机定子故障时的特征信息，利用该方法可提高故障识别的精度；实验结果证实，基于相关分析得到的谱特征可以作为感应电机定子线圈短路故障诊断的依据。     

基于线调频小波变换的电机故障信号消噪方法

电机故障信号包含大量白噪声和有色噪声 ,消噪是故障信号分析、诊断、处理的前过程 ,消噪的效果直接影响到后期工作。小波变换在电力系统的故障信号处理中得到广泛地应用 ,然而 ,小波变换只能消除白色噪声 ,对有色噪声不起作用。线调频小波变换是窗口Fourier变换和小波变换的推广 ,它不仅具有小波变换良好的时频局部性特点 ,而且它的时频窗口比小波变换的时频窗口更加灵活。本文应用线调频小波变换对电机故障信号进行消噪 ,效果明显。线调频小波变换在电力系统故障信号处理方面必将得到广泛的应用     

基于电磁转矩小波变换的感应电机转子断条故障诊断

该文提出了一种基于感应电机启动电磁转矩信号的转子断条故障诊断新方法。利用复值小波变换中的小波脊线提取出启动电磁转矩中故障特征在电机启动过程中的频率变化规律，检测出转子断条故障。同时，小波系数的模反映了信号在对应尺度上的能量大小，所以对应故障特征脊线上的小波系数模反映了该故障特征转矩的幅值变化规律。基于此，定义了脊线一小波能量谱的概念。将故障特征转矩对应的脊线一小波能量谱作为故障严重程度因子，即可根据其与转子连续断条根数的关系给出感应电机转子故障严重程度的表示方法。实验结果证明该方法是可行的。     

基于断电残压的PMEM和WPA转子断条故障诊断研究

针对转子断条故障诊断存在故障信号难以提取,受负载波动影响等诸多不足之处,提出断电残压最大熵功率谱分析和小波包分解的故障诊断方法.建立转子断条故障断电残压模型;通过最大熵功率谱分析法得到故障电机断电残压频谱,利用小波包分解电机断电残压信号,并计算对应频段节点系数的能量.仿真结果表明,断电残压可以有效避免外界因素的干扰,小波包分解得到的子频带能量变化率可以诊断故障.该方法简单可靠,为工程实际提供了新的方法思路.     

小波包分析在汽轮机转子振动故障诊断中的应用

针对汽轮发电机组振动的频谱特点,提出了基于小波包变换的汽轮机转子振动故障诊断方法,它较一般的小波变换更能反映振动信号所包含的频谱成分及能量。根据Bently实验台所采集的4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征。实验分析表明,基于小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状况;根据不同故障发生时的频谱特征,识别出不同的故障,从而进行汽轮机转子振动故障诊断。该方法比基于Fourier变换的故障特征提取方法更有效,适合于机械故障诊断。     

HHT方法在转子振动故障诊断中的应用

传统的振动故障诊断主要是基于频谱分析的方法，而Hilbert-Huang变换得出的时频图是分析故障信号奇异性的有效工具，也是非平稳信号比较有力的分析工具。Hilbert- Huang变换方法以经验模态分解为基础，使信号变换后得到的瞬时频率具有物理意义。该文通过几种时频分析方法如魏格纳-维尔(Wigner-Ville)分布、小波变换等比较，发现Hilbert-Huang变换的时频分析更能够清楚给出时频分布情况，准确反映系统的固有特性。对转子实验台几种典型振动故障信号进行了分析研究，结果表明，利用Hilbert-Huang变换的时频分析不仅能直观检测信号中的微弱奇异成分，而且可以有效地进行故障诊断，实现早期故障预报。该方法为旋转机械状态检测和故障诊断提供了新的手段。     

Zoom-Prony方法及其在转子断条故障严重程度定量估算中的应用

在基于定子电流信号分析的感应电动机故障诊断中,通过求基波两侧由转子断条故障引起的边频分量的幅值、相位和频率,可以进行故障严重程度的定量估算.由于Prony方法对噪声非常敏感,而实际电动机电流信号包含丰富的谐波和噪声,且故障特征分量的幅值很小,直接应用Prony方法很难估算出故障特征分量的参数.本文提出Zoom-Prony方法,将Prony方法与选带细化技术(Zoom技术)相结合,对转子断条故障特征频率附近的小频段进行局部放大分析,估算这两个边频分量的参数,提高了计算的准确性,缩短了计算时间.此外,由于故障特征频率与基频过于靠近且幅值相差太大,边频分量常常被基频分量所掩盖而无法得到正确的结果,因此本文通过两次应用该方法来消除基频分量的影响.仿真与实验验证了这一方法的有效性.     

基于PPCA-1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承的非线性、非平稳故障特征提取不足的问题,提出了融合概率主成分分析(PPCA)及1.5维Teager能量谱的故障特征分析方法。首先对信号进行概率主成分分析,通过对信号降维重构信号,提取信号故障特征主成分,去除强背景噪声干扰;然后对重构信号进行1.5维能量谱分析,从而获得轴承故障特征谱信息。利用所提方法对滚动轴承模拟数据及实验数据进行分析,结果表明与集合经验模态分解(EEMD)包络谱相比,采用PPCA与1.5维能量谱的分析方法在进行滚动轴承故障高阶倍频提取时具有一定的优势。     

基于改进小波变换的故障电弧检测方法的研究

为了有效避免因故障电弧而引发的电气火灾,对故障电弧的故障检测进行了深入研究。故障电弧检测最常用的方法是小波变换,但是它存在着频谱混叠的问题。针对这一问题,提出一种基于添加节点前奇抽取的抗频谱混叠的改进小波变换算法,并利用多种负载进行验证,从而优化故障电弧检测,最后得到了准确度高、计算简单、实用性好的串联故障电弧检测方法。根据UL1699搭建了故障电弧实验平台,并基于此平台进行电弧发生实验。根据实验仿真结果的验证,改进小波变换解决了小波变换的频谱混叠问题,提高了故障电弧检测的精度,有效地减少故障误报率。     

基于滑动峭度法和Teager能量谱的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于滑动峭度法和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号进行滑动峭度计算,获得一个反应冲击信号偏离高斯分布的峭度时间序列,然后通过计算该峭度时间序列的Teager能量谱识别轴承故障特征频率及其倍频成分。应用该方法分析了滚动轴承模拟信号和实测信号,准确诊断出滚动轴承元件故障,证明了该方法的有效性。     

小波包能量谱和功率谱分析在水电机组故障诊断中的应用

小波包克服了小波分析在高频空间分辨率差的缺点,能够给信号提供更加精确的分解。因此在小波包分析的基础上,从能量和功率分析的角度出发,阐述了在水电机组故障诊断中采用小波包能量谱和功率谱分析相结合的信号特征提取的方法。通过对实验及电厂振动故障信号的提取与分析,表明小波包能量谱和功率谱分析相结合的信号特征提取方法准确而高效,是一种应用价值较高的信号特征提取方法,并能为机组故障的准确诊断提供依据。     

基于改进Hilbert谱分析的STATCOM并补线路保护方法

希尔伯特-黄变换可以对非线性非平稳信号的特征进行提取,但由于噪声的干扰对经验模态分解(EMD)过程和结果影响很大,存在严重的模态混叠现象。针对此不足,提出了首先对原始信号进行归一化相关性甄别和小波包分解预处理技术,对含噪故障信号进行消噪处理后再作HHT分析的改进方法,利用此方法对含静止同步补偿器(STATCOM)的并补线路保护在稳态运行时的测量信号进行分析,结果表明改进HHT方法有效地消除了模态混叠现象。并利用此方法对含STATCOM的并补线路保护在各种故障暂态时的电流信号进行Hilbert谱分析,结果表明,含STATCOM的并补线路故障时的Hilbert谱会发生突变,且区内故障和区外故障时有明显差别。根据此特征构成并补线路单端暂态量保护判据,仿真分析表明,该判据不受故障类型、故障位置、过渡电阻、补偿度以及母线电容变化的影响,具有良好的适应性和灵敏性。文中的分析方法及思路对串补线路暂态保护的应用研究具有一定的参考价值。     

计及谐波次自然频率和VMD的混合线路故障测距

基于行波自然频率的故障测距方法依赖于对主自然频率的准确提取,然而针对架空线-电缆的混合线路时,由于线路波阻抗差异且行波折返射较多,会产生混叠的自然频率频谱。为此,一方面需要有效消除频谱混叠,另一方面仅依靠单一的主自然频率进行测距,其提取结果不能得到保证。基于此,本文提出了一种考虑谐波次自然频率和使用VMD算法的混合线路测距新方法。该方法首先对行波信号进行EMD分解,利用Hurst指数筛选IMF作为VMD分解的模态参数,准确地分解了行波信号;然后引入MUSIC算法对VMD分解结果进行频谱分析,提取出故障信号主自然频率及其谐波次频率;最后利用其对应关系计算出故障距离。针对混合线路的EMTDC仿真分析,验证了该方法能够有效消除频谱混叠,并且提高了基于行波自然频率测距方法的可靠性。     

基于小波能量谱和SSA-GRU的混合直流输电系统故障测距方法

针对混合直流输电系统故障测距存在行波波头难以识别以及固有主频不易提取的问题,提出一种基于小波能量谱和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化的门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)模型的故障测距方案。首先,分析频谱能量与故障距离的相关关系,利用小波包分解提取小波包能量谱特征向量,作为GRU模型输入。其次,搭建和训练GRU模型,挖掘时间序列中的深层次故障信息,并利用SSA的迭代寻优对GRU模型参数进行优化,实现故障距离的快速准确定位。最后,在PSCAD/EMTDC 中搭建混合三端直流输电系统模型,实验结果证明该方法定位精度高、抗干扰能力和泛化能力强,并具有一定的耐过渡电阻能力。