基于改进Hilbert-Huang变换的电动机转子不平衡故障诊断

摘要

在现代工业生产中，电动机作为主要的运行部件，其工作是否正常直接关系到整个工业生产状况的好坏。转子不平衡故障是电动机故障中比较常见的一种类型，其不容易被检测，而且有较大危害性。因此，研究转子不平衡故障诊断技术，以便在早期对电动机转子不平衡故障做出诊断，防止不平衡故障的进一步恶化，具有重要的理论研究意义和实际经济价值。
　　本文首先阐述了电动机转子不平衡故障诊断的发展状况，以及振动分析方法的研究现状，为采用Hilbert-Huang变换方法对转子不平衡故障进行检测和诊断奠定了理论基础。Hilbert-Huang变换方法包含经验模态分解（EMD）和Hilbert谱分析两个过程。EMD能够对非线性和非平稳信号进行很好的分解，以得到期望的本征模态函数（IMF）；对IMF进行Hilbert变换，可得信号的频谱图和边际谱图，以此对转子不平衡故障信号进行分析。
　　其次，针对Hilbert-Huang变换方法在对信号进行经验模态分解过程中出现的端点效应问题，在研究传统抑制端点效应方法的基础上，提出了基于镜像延拓和支持向量回归机相结合的端点延拓改进方法。此改进方法先是利用支持向量回归机对原始信号的极值点数据序列两端进行预测，然后用镜像延拓法确定所预测极值点的位置。它解决了支持向量回归机对长数据序列预测不准确，以及镜像延拓法对端点不是极值点的短数据序列处理效果不佳等问题。通过仿真实验对此改进方法和传统的端点延拓方法进行定性对比分析，结果表明，改进的方法能很好地抑制经验模态分解产生的端点效应。然后，将改进的Hilbert-Huang变换方法对电动机转子不平衡故障进行诊断分析，从得到的IMF图和Hilbert边际谱图中可以很精确地提取出不平衡故障信号的特征。
　　最后，结合本文提出的Hilbert-Huang变换改进方法，设计了一套基于LabVIEW的电动机转子不平衡故障诊断系统，通过实验分析，该系统能够有效的对电动机转子不平衡故障进行诊断。

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1 绪论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的框架和主要研究内容

1.4 课题来源

2 Hilbert-Huang变换方法的基本原理

2.1 经验模态分解

2.2 Hilbert谱分析

2.3 本章小结

3 Hilbert-Huang变换方法的改进

3.1 Hilbert-Huang变换的端点效应问题

3.2 抑制端点效应的方法

3.3 镜像延拓与支持向量回归机相结合的改进方法

3.4 四种端点延拓方法的仿真对比分析

3.5 本章小结

4 电动机转子不平衡故障特征提取

4.1 电动机转子不平衡故障

4.2 基于改进HHT的转子不平衡故障特征提取

4.3 本章小结

5 电动机转子不平衡故障诊断系统设计

5.1 系统总体方案设计

5.2 数据采集与预处理

5.3 软件设计

5.4 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

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