基于小波分析和神经网络的电机故障诊断研究

发布时间：2017-05-18 14:11

  本文关键词：基于小波分析和神经网络的电机故障诊断研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 三相异步电机在社会生产中起着重要的作用,对其进行故障诊断具有重大的经济和社会意义。本文在总结国内外电机故障诊断研究现状的基础上,采用振动-噪声检测法来识别电机是否发生轴承故障,并对异步电机常见故障进行了仿真和诊断。 针对异步电机的工作原理,系统地分析了电机轴承故障、转子断条、转子不平衡、负载波动时的故障机理和故障特征。鉴于电机故障信号含有大量时变、突发性质和短时冲击的成分,傅里叶变换只是一种纯频域的分析方法,仅适用于分析平稳信号,而小波分析在时、频域具有良好的局部化特性,非常适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分。因此本文采用小波分析的方法提取信号的故障特征。 神经网络作为一种自适应的模式识别技术,具有极强的非线性映射能力,在故障模式识别领域中有着越来越广泛的应用。本文将小波包提取的故障特征输入给神经网络,完成训练、测试和诊断。 完成了三相异步电机故障诊断试验,采集了电机正常和轴承故障状况下的振动、噪声数据,并进行了时域指标计算和简单的频域处理。之后我们用小波包的方法提取信号不同频段的能量尺度作为特征向量,建立BP、Elman、RBF三种神经网络完成电机故障诊断,并对三种网络的训练和测试结果进行对比分析,将BP网络确定为最终的电机故障诊断系统,并引用一组国外的电机故障诊断实验数据,用所建立的BP网络进行验证分析。结果表明,小波分析结合神经网络进行电机故障诊断的方法行之有效。 最后,对异步电机常见的三种故障:转子断条、转子不平衡、负载波动进行了信号仿真,经过小波包降噪,利用小波包的分解、重构,结合功率谱等方法完成了对以上故障的诊断。
【关键词】：异步电机 故障诊断 小波变换 小波包 神经网络
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TM307;TP183
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 异步电机故障诊断的意义10
• 1.2 电机故障诊断的研究现状和发展动态10-13
• 1.2.1 研究现状10-13
• 1.2.2 发展动态13
• 1.3 小波分析和神经网络在故障诊断中的应用13-14
• 1.4 异步电机常见的诊断方法14-15
• 1.5 本文主要研究内容和论文构架15-17
• 第二章 电机故障机理分析17-25
• 2.1 电机故障特征17-18
• 2.2 异步电机常见故障类型18-19
• 2.3 滚动轴承故障机理与特征19-21
• 2.3.1 滚动轴承结构19
• 2.3.2 滚动轴承常见故障19-20
• 2.3.3 滚动轴承故障机理分析20-21
• 2.4 转子断条故障机理与特征21-23
• 2.5 转子不平衡故障机理与特征23-24
• 2.5.1 故障原因23-24
• 2.5.2 故障特征24
• 2.6 负载波动故障24
• 2.7 本章小结24-25
• 第三章 小波分析和小波包分析理论25-36
• 3.1 小波分析25-28
• 3.1.1 小波函数的特点25-26
• 3.1.2 连续小波变换26-27
• 3.1.3 离散小波变换27
• 3.1.4 二进小波变换27-28
• 3.2 小波包的基本原理28-32
• 3.3 信号的小波包降噪32-33
• 3.3.1 基本原理32
• 3.3.2 信号的小波包降噪步骤32-33
• 3.4 小波包能量检测技术33-35
• 3.4.1 小波包能量谱33-34
• 3.4.2 提取小波包能量谱的步骤34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 神经网络及其在故障诊断中的应用36-47
• 4.1 神经网络基础36-37
• 4.1.1 神经网络的发展36
• 4.1.2 神经网络的特性36
• 4.1.3 神经网络分类36-37
• 4.2 BP 神经网络37-41
• 4.2.1 BP 网络结构37-38
• 4.2.2 BP 网络的学习规则38-41
• 4.3 Elman 网络41-43
• 4.3.1 Elman 神经网络的结构41-42
• 4.3.2 Elman 神经网络的学习过程42-43
• 4.4 径向基函数网络43-44
• 4.5 神经网络在故障诊断中的应用44-46
• 4.5.1 神经网络用作故障诊断的原因44-45
• 4.5.2 神经网络在故障模式识别中的应用45-46
• 4.6 本章小结46-47
• 第五章 三相异步电机故障诊断系统47-67
• 5.1 三相异步电机故障诊断实验47-50
• 5.1.1 实验装置47-48
• 5.1.2 测点布置48-49
• 5.1.3 各测点对应的传感器49-50
• 5.2 实验数据处理分析50-56
• 5.2.1 时域特征参量50-52
• 5.2.2 频域分析方法52-53
• 5.2.3 实验数据处理53-56
• 5.3 小波分析数据处理56-58
• 5.4 神经网络电机故障诊断系统58-62
• 5.4.1 Elman 网络的设计60-61
• 5.4.2 RBF 网络的设计61
• 5.4.3 BP 网络的设计61-62
• 5.5 引用数据的电机故障诊断62-66
• 5.6 本章小结66-67
• 第六章 异步电机的故障仿真67-75
• 6.1 转子断条的仿真67-70
• 6.1.1 原理回顾67
• 6.1.2 小波基的选取67-68
• 6.1.3 转子断条定子电流的仿真68-70
• 6.2 转子不平衡的仿真70-73
• 6.3 电机负载波动的仿真73-74
• 6.4 本章小结74-75
• 第七章 总结与展望75-76
• 7.1 论文总结75
• 7.2 工作展望75-76
• 附录76-80
• 参考文献80-84
• 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果84-85
• 致谢85

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