基于多窗高阶谱电机轴承故障检测方法研究

摘要

感应电动机作为工业企业里应用最广泛的拖动机构，当其发生故障后直接影响生产线的正常运行，而轴承故障是电机故障中发生机率最高的，因此本文主要研究感应电动机轴承故障的检测方法。
　　 目前基于电流特征分析法(Motor Current Signature Analysis，MCSA)诊断电机故障得到了比较广泛的关注，该方法将电机的常见故障与定子电流的频率特征量建立了函数关系，通过对特征频率的识别，可以检测出电机轴承几种常见的故障状态。
　　 电机在不同的故障状态下运行时，会在定子电流中相应地产生不同的故障特征频率；但是该故障特征频率信号的幅值很小，因此它在定子电流频谱中的功率非常微弱。由于定子电流的主要成分是基波，同时还存在着较强的三、五、七次谐波等，此外，定子电流中还包含了来自电网的背景色噪声，为了能从定子电流中分辨出故障特征频率，往往需要提高分析的分辨率，这势必造成更多伪峰的出现，故障特征不能很好的确定。
　　 针对定子电流特征频率所携带的故障信息，目前主要有两类处理方法：小波分解和频谱分析。而这两种方法只用到了频率信息，忽略了相位信息。双谱不仅利用了定子电流信号中的频率信息也利用了相位信息，通过分析定子电流中的故障特征频率与基频的耦合关系来确定电机轴承故障，所以双谱适于分析淹没在高斯噪声中的非高斯信号。
　　 针对色噪声背景下弱周期性特征信号的提取问题，本文利用高阶累积量具有抑制高斯有色噪声的能力，结合多窗谱提取弱信号特征的能力，提出了基于多窗高阶谱特征提取方法。针对故障特征频率与基波之间存在非线性相位耦合的现象，利用多窗双谱进行二次相位耦合分析，实现了强信号特征下弱故障特征的识别。通过实验研究，针对电机所设置的轴承故障，利用该方法实现了故障状态的有效识别。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1课题的来源及意义

1.2国内外研究发展现状

1.3本文的主要研究内容

1.4本章小结

第2章感应电机的轴承故障特征

2.1电机轴承的基本结构

2.1.1感应电机的轴承结构

2.1.2滚动轴承的故障机理

2.2电机轴承故障的特征分析

2.2.1定子电流特征分析法

2.2.2轴承故障与定子电流的关系

2.3本章小结

第3章多窗高阶谱的估计方法及其仿真研究

3.1多窗谱分析

3.1.1 Slepian数据窗

3.1.2多窗谱分析法

3.2高阶谱估计

3.2.1高阶累积量

3.2.2双谱估计

3.3双谱估计的方法

3.3.1双谱估计非参数法

3.3.2双谱估计参数法

3.4多窗双谱估计

3.4.1多窗双谱“时间平均”估计法

3.4.2多窗双谱估计的简化算法

3.5本章小结

第4章基于多窗高阶谱的轴承故障特征提取与识别

4.1相位耦合分析

4.2二次相位耦合

4.2.1三阶累积量的1.5维谱法估计二次相位耦合特征

4.2.2多窗双谱法估计二次相位耦合特征

4.3电机轴承故障的二次相位耦合分析

4.4本章小结

第5章电机轴承故障在线检测系统的设计

5.1硬件部分的设计

5.1.1 PC-Based技术

5.1.2数据采集卡

5.2软件部分的设计

5.2.1软件流程

5.2.2 VB与Matlab的接口技术

5.2.3创建COM组件

5.2.4 PCI-1710/1710HG应用函数

5.2.5系统界面

5.3本章小结

总结

参考文献

致谢