基于小波分析与最大熵谱分析的矿井提升机故障诊断(3)

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　　Vol.30No.4如图1所示

。

基于小波分析与最大熵谱分析的矿井提升机故障诊断———唐传贵　　　

第30卷第4期

图7　对应频段齿轮箱振动信号功率谱

图1　尺度函数<和小波函数ψ

通过MATLAB编程,建立了4层小波分解及信

号重构程序,对振动信号进行小波分解,并对a4(0～160Hz)和d4(160～320Hz)进行小波信号重构

。

图2　

提升机匀速提升阶段的齿轮箱振动信号

图3　齿轮箱振动信号a4、d4

小波重构信号

见振动信号的能量集中在160～320Hz频率的频

段。为了作进一步分析,以获取具体的故障信号,对其进行最大熵谱估计。为了与传统的频谱分析作对比,。从图2与图3),,。在传统的功率谱变换中,除了故障信号,附近频段的还出现了大量的谐波信号,而相对的在经过小波分析与最大熵谱变换后,信号得到了降噪滤波,能够直接体现出信号峰值的频率,而不受其他谐波的干扰。另外,对于a4的重构信号,在传统的功率谱中,含有大量的频率,这往往很容易造成误判,而在a4小波重构信号最大熵谱中看出,振动信号是一条平滑的曲线,说明振动是平稳的。这说明了通过小波信号重构和与最大熵谱分析,能够有效地提高故障诊断的准确度。3　结语

小波信号重构与最大熵谱可将信号分解到不同的频带,因而可提取不同零部件的特征频率,实现信号的信噪分离。且可通过重构可使分解后的数据长度不变,使分解层数不受限制,并能提取微弱故障信息,有效地提高诊断的正确度,比传统的傅立叶变换适合用来识别矿井提升机减速箱故障,是诊断早期故障的有效手段。

参考文献:

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图4　齿轮箱振动信号d4

小波重构信号最大熵谱

图5　

对应频段齿轮箱振动信号功率谱

图6　齿轮箱振动信号a4小波重构信号最大熵谱

从小波分解振动信号的频谱图(见图4～图7)可以看出,d4(160～320Hz)的重构信号的振动幅值明显大于a4(0～160Hz)小波重构信号的幅值。

可

作者简介:唐传贵(1954-),安徽合肥人,现任皖北煤电集团公司祁东煤矿副矿长,从事煤矿机电技术及管理工作,在多种学术刊物发表论文7篇,获宿州市和皖北煤电集团公司科学技术进步二等奖和三等奖6次.

收稿日期:2008-12-19

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