矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法

• 作者: 张建公
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 电动机早期故障 振动信号 故障特征提取 双树复小波变换 软阈值滤波
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 96-99
• 页数: 4页
• 分类号: TD67
• 字数: 3717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17399

摘要

针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法.利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号.应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据.