【摘 要】
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在电机的状态检测和故障诊断领域,传统的研究方法是基于傅立叶变换的故障信号的幅值、相位和频谱分析,它的缺陷在于不能同时对信号在时域和频域上进行局部化.例如,异步电动机
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在电机的状态检测和故障诊断领域,传统的研究方法是基于傅立叶变换的故障信号的幅值、相位和频谱分析,它的缺陷在于不能同时对信号在时域和频域上进行局部化.例如,异步电动机转子出现导条或端环断裂后,定子电流中会出现(1±2s)f<,1>的频率分量.由于此信号在频域上与工频信号相近,所以必须用高分辨率的频谱分析仪才能有效区分故障信号和工频信号.小波变换是在傅立叶分析的基础上发展而来的一种新的频率分析工具.它不但克服了傅立叶变换的严重缺点,同时还有很强的特征提取功能,尤其对突变信号的处理,表现出非常明显的优点.该文基于小波变换可提取信号中所含频率成分的特性,利用小波变换频谱细化方法,实现电动机故障及异常状态的在线检测.
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