基于虛擬儀器的電機(jī)故障聲測系統(tǒng)
圖6示出了采集到的故障為后軸承刮的噪聲信號。采用Matlab中的函數(shù),用軟閾值濾波算法對信號進(jìn)行消噪,得到如圖7所示的消噪效果??梢姡谝恍┩蛔兓蚣夥宀糠?,達(dá)到了很好的消噪效果。
圖6某后軸承刮電機(jī)噪聲信號
圖7某后軸承刮電機(jī)小波消噪后信號
確定電機(jī)故障特征值是故障診斷的關(guān)鍵之一。在各個頻段成份信號的能量中,綜合包含了豐富的故障信息,某些頻段能量蘊(yùn)涵了某種故障特征。本文采用多分辨率分析法對噪聲信號進(jìn)行小波分解,以各頻段的能量特征值為判據(jù),逐步從低頻到高頻進(jìn)行故障診斷。圖8示出了某軸承故障電機(jī)小波分解的第三層高頻系數(shù)。從圖8中可以清楚地觀測出發(fā)生故障的時刻,也可以清楚地捕捉到噪聲信號在不同頻段上的故障特征信息,進(jìn)行特征提取。
圖8某軸承故障電機(jī)小波分解系數(shù)
3 結(jié)論
(1)應(yīng)用虛擬儀器技術(shù)實現(xiàn)電機(jī)故障聲測系統(tǒng),系統(tǒng)硬件架構(gòu)簡單,適應(yīng)性強(qiáng);
(2)采用LabVIEW軟件平臺開發(fā)效率高;
(3)應(yīng)用小波分析非平穩(wěn)信號處理技術(shù)實現(xiàn)故障特征提取,實際應(yīng)用證明該方法的有效性;
(4)Matlab Scrpt節(jié)點方式具有強(qiáng)大的數(shù)值運算功能,但執(zhí)行速度會有損失。
評論