随着电机、电器等相关行业的不断迅猛发展,对于漆包线的需求量也随之不断增加,因此漆包线的质量好坏直接影响电机电器等相关行业产品的质量。由于漆包线生产过程中根本无法根除漆包线连续性缺陷所带来的隐患,因此需要通过设备检测来避免隐患的发生。本文分析了几种国内外传统的检测方法,发现它们已经无法满足复杂现场环境的检测要求,于是本文提出了几种微弱信号检测的方法,运用LMS自适应时延估计算法检测漆包线缺陷,抑制车间生产环境对检测漆包线的干扰,主要的研究内容如下:(1)在对现有几种主流漆包线漆膜连续性检测方法的优缺点进行分析的基础上,提出了两路信号时延估计检测的方法,包括相关法,自适应法等等方法,考虑自适应算法不需要先验干扰知识的特点,选定LMS自适应时延估计算法作为漆包线漆膜连续检测的信号处理算法。(2)针对项目的检测需求以及两路自适应时延估计检测的特点,设计了一套漆包线缺陷信号采集系统,传感器采用红外对管,设计了红外驱动电路和主控电路,并搭建平台在现场车间进行了漆包线连续性检测数据的测量。(3)对采集的漆包线数据进行了初步的分析,结合实际采集情况对噪声信号进行了初步的判断,然后利用LMS自适应时延估计算法对采集的漆包线数据进行处理计算得到时延值,同时利用两路红外对管之间的距离以及漆包线运动的线速度计算得到理论延时值,将两者进行比对,结合实际情况设定合适的判定依据来判断漆包线是否具有连续性缺陷。(4)采用控制变量法,利用多组漆包线数据分析了采样率、线速度对自适应时延估计算法中自适应滤波器自适应步长以及滤波器阶数选取的影响,根据数据分析的结果可以看出LMS自适应时延估计算法能够较好的识别漆包线漆膜缺陷,基本满足设计验证要求。