小波分析故障诊断系统
基于小波包分析的电机调速系统故障诊断与自动修正
Ｑ ＵＡ— ｏｇ Ｉ ｉ ｈ ｎ ｚ （ ｈｓ ｓ Ｚ ｅｇｈ ｕＮ ｒ ｌ ｎｖｒ ｔ，ｈ ｎｚｏ ５ ０ ４， ｈｎ ） Ｐ ｙｉ ， ｈ ｎｚｏ ｏｍａ Ｕ ｉｅｓｙ Ｚ ｅｇｈｕ４ ０ ４ Ｃ ห้องสมุดไป่ตู้ａ ｃ ｉ
Ａｂｓ ｒ ｃ ｔ ａ ｔ：Ａ ａ ｔｄｉｇ ｏ ｉ ｎ ｕｏ ａｉ ｏｒ ｃｉｎ ａｇ ｒｔ ｆ ｒｍｏｏ ｐ ｅ ｅ ｕ ａｉｎ ｓ ｓｅ ｗａ ｅ ｅ ｔｄ． ｆｕｌ ａ ｎ ｓｓａ ｄ ａ ｔｍ ｔｃ ｃ ｒｅ ｔｏ ｌ ｏ ｈｍ ｏ ｔｒｓ ｅ ｄ ｒ ｇ ｌｔｏ ｙ ｔｍ ｓｐｒｓ ｎｅ ｉ
基于小波分析的电机故障诊断
小波变换的原理是将信号通过小 波函数进行滤波和叠加，从而得
到信号在不同尺度上的分解。
小波变换的性质
01
小波变换具有变焦特性，即可以在不同的尺度上观察信号的细 节。
02
小波变换具有方向性，可以提取信号在不同方向上的特征。
小波变换具有移位不变性，即对于同一小波函数的不同移位，
03
其变换结果相同。
小波分析在电机故障诊断中的应用
实时数据采集
使用传感器和数据采集设备，实时监 测电机的运行状态，如电流、电压、 温度等参数。
数据预处理
对采集到的原始数据进行清洗和整理 ，去除异常值和噪声，提高数据质量 。
小波变换
将处理后的数据进行小波变换，提取 特征信号，如谐波、突变等。
特征提取与诊断
根据小波变换的结果，提取故障特征 ，如电机内部磨损、断线等，进行故 障诊断。
展望了未来电机故障诊 断技术的发展趋势，如 结合深度学习等先进技 术的运用、多源信息融
合等研究方向。
提出了未来电机故障诊 断技术在实际应用中的 潜在挑战和解决方案。
THANKS
感谢观看
案例一
某钢铁企业轧机电机出现异常振动和噪音，通过基于小波分析的在线监测系统， 诊断出电机内部轴承磨损严重，建议企业及时更换轴承，避免了电机损坏和生产 线停产。
案例二
某化工企业泵电机在运行过程中出现电流波动异常，通过基于小波分析的在线监 测系统，诊断出电机绕组短路故障，及时维修避免了电机烧毁和生产事故的发生 。
数据处理方法
将采集到的数据进行小波 分析，提取故障特征。
实验结果与分析
正常状态
对正常运行的电机数据进行小波分析，获取正常运行状态下的特 征值，作为对比参考。
小波分析故障诊断系统
公式
• Wf:相似系数 • 图解说明：
频率与放大倍数（尺度）
故障位置、类型
• 傅里叶变换对位置、突变无能为力
• 故障类型：1、噪声干扰 2、频率突பைடு நூலகம் 3、奇点
快速算法---mallat算法
互补滤波器
高频：细节 低频：近似、逼近 层数: 改变小波放大倍数 即尺度(筛选例子) 程序：类似数字滤波器（卷积）
• clear; • load nearbrk; %载入频率突变的近似信号
• whos; • figure(1); %以时间为横轴，幅?? 值为纵轴构建图形
• plot(nearbrk) • xlabel('时间');ylabel('幅值'); • title('频率突变信号'); • figure(2); %采用Daudechies5小波对信号进行处理
Matlab仿真—噪声
Matlab-频率突变db5小波
细节高频有用、与零比较判断位置
Haar小波
Matlab—奇点
在相似系数中找最值、确定突变位置
Haar小波
• clear; • load cuspamax; %载入含有突变点的原始信号 • whos; %列出当前工作空间中所有变量 • figure(1) • plot(cuspamax) • xlabel('时间');ylabel('幅值'); %以时间为横轴，幅值为纵轴构造图形 • title('突变信号'); • figure(2) %对原始信号使用Daudechies6小波在尺度2,4,8,16,32上进行小波变换 • [c,l]=wavedec(cuspamax,5,'db6'); • cfd=zeros(5,1024); • for k=1:5 • d=detcoef(c,l,k); • d=d(ones(1,2^k),:); • cfd(k,:)=wkeep(d(:)',1024) • end • cfd=cfd(:); • I=find(abs(cfd)<sqrt(eps)); • cfd(I)=zeros(size(I)); • cfd=reshape(cfd,5,1024); • colormap(pink(64)); • img=image(flipud(wcodemat(cfd,64,'row'))); • set(get(img,'parent'),'YtickLabel',[]); • title('离散小波变换系数的绝对值') • ylabel('层数')
基于小波分析的断路器动特性在线监测及故障诊断系统的开发的开题报告
基于小波分析的断路器动特性在线监测及故障诊断系统的开发的开题报告摘要：电力系统是国民经济发展不可或缺的基础设施，其中断路器作为保护电力设备安全运行的主要装置之一，其性能和可靠性影响着电力系统的稳定性和安全性。
因此，研究断路器的动特性在线监测及故障诊断系统具有重要的理论和实际意义。
本文以小波分析为基础，通过对断路器的电气信号进行分析，提出了一种基于小波分析的断路器动特性在线监测及故障诊断系统。
该系统通过采集断路器的电气信号，利用小波分析方法对信号进行处理和分析，可以实时监测和诊断断路器的运行状态，识别并判断断路器的故障类型。
关键词：小波分析；断路器；动特性；在线监测；故障诊断一、研究背景及意义随着电力系统的不断发展和升级，电气设备也日益复杂和多样化，其中断路器作为电力设备保护中的关键部件，保障了电力系统的稳定运行和安全性。
因此，对断路器的性能和可靠性进行全面、有效的监测和诊断显得尤为重要。
在现有的断路器监测技术中，基于小波分析的技术已经被广泛应用，其使用小波分析方法可以有效地提取电气信号的特征，并识别和判断断路器的故障类型和位置。
同时，基于小波分析的技术也可以实现断路器的在线监测和诊断，提高了电力系统的稳定性和可靠性。
二、研究目的和内容本文旨在研究基于小波分析的断路器动特性在线监测及故障诊断系统，并通过实验验证该系统的可行性和有效性。
本文的研究内容包括：1. 对小波分析进行深入的研究，确定适合于断路器电气信号处理的小波基函数。
2. 构建断路器动特性在线监测及故障诊断系统，包括数据采集、信号预处理、小波分析处理、故障识别和位置定位、系统显示等模块。
3. 对采集到的实际断路器电气信号进行分析和处理，确定其特征参数，并建立故障识别和定位模型。
4. 通过实验验证系统的可行性和有效性，对系统的性能进行评估和优化。
三、研究方法和技术路线本文的研究方法主要基于小波分析技术，通过分析和处理断路器的电气信号，提取其特征参数，确定故障类型和位置。
小波分析及其在机械故障诊断中的应用
小波分析及其在机械故障诊断中的应用小波分析是研究信号的一种有效的数学工具，它有助于检测各种规律和变化，并可以用于处理和分析信号的复杂性。
在过去的几十年中，小波分析已经在机械工程、机械故障诊断以及许多其他领域得到广泛应用。
本文将探讨小波分析技术在机械故障诊断中的应用现状，并分析小波分析在机械故障诊断中的优势和局限性，为未来机械故障诊断技术的发展提供参考。
小波分析在机械故障诊断中的应用小波分析在机械故障诊断中使用的第一步是使用小波变换（WT）将受测机械信号转换为小波系数序列，其中包含关于信号结构及其形状和位置的有用信息。
通过分析这些信息，可以确完整信号的特征，从而检测机械系统中可能存在的故障现象，如轴承失效、振动溢出、转速不均匀等。
小波分析在机械故障诊断中的优势小波分析具有多种优势，使其成为一种理想的机械故障诊断工具：（1）高信噪比：将分量的强度和持续时间进行比较可以很快定位并诊断机械故障。
（2）宽频范围：小波变换的宽频范围可以很好地处理复杂信号，获得关键的细节特征以有效检测故障。
（3）双向分析：小波变换可以使研究过程向前和向后进行，从而帮助确定潜在故障的类型和位置。
小波分析在机械故障诊断中的局限性尽管小波分析在机械故障诊断中发挥了重要作用，但仍存在一些潜在的局限性：（1）可实现性：由于小波变换的复杂性，其应用需要相当高的计算复杂度，因此在实践中的实现问题仍然存在。
（2）数据准备：确定数据的合理性和准确性对于小波分析的成功非常重要，因此必须在数据准备过程中进行相应的检查和处理。
（3）结果准确性：小波分析的结果可能会受到许多因素的影响，因此必须小心地检查和验证获得的结果。
结论尽管小波分析仍然面临一些潜在的挑战，但它在机械故障诊断中表现出了强大的功能和优势，提高了故障诊断效率和准确性，并且有望优化未来机械故障诊断技术。
未来的研究活动将致力于实现更高效的小波分析方法，以期实现更可靠的机械故障诊断。
基于小波分析的电力系统异常检测方法
基于小波分析的电力系统异常检测方法引言：电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，其稳定性与可靠性对保障民生和国家发展具有重要意义。
然而，由于电力系统的复杂性和多变性，异常情况的发生时有所闻。
因此，如何有效地检测和诊断电力系统的异常情况成为一个迫切需要解决的问题。
本文将介绍一种基于小波分析的电力系统异常检测方法，以提高电力系统的安全和可靠性。
一、小波分析的基本原理和特点小波分析是一种时频分析方法，通过将复杂的信号分解成时间和频率两个维度上的小波，并对其进行分析和处理。
与传统的傅里叶变换相比，小波分析具有更好的时域局部性和频域精确性，能够更好地揭示信号的瞬态特性和时频特性。
小波分析的基本步骤包括：选择合适的小波基函数，对信号进行小波变换，得到时频表示。
小波变换后的信号可以通过阈值处理、滤波等方式进行异常检测。
二、1. 数据采集与预处理首先，需要采集电力系统各个节点的相关数据，包括电流、电压、功率等参数。
这些数据可以通过传感器等设备进行实时采集。
然后，对采集得到的数据进行预处理，如去除噪声、滤波等，以提高数据的质量和准确性。
2. 小波分析与特征提取将预处理后的电力系统数据进行小波分解，得到不同尺度和频率的小波系数。
根据不同的应用需求，可以选择不同的小波基函数和分解层次。
然后，从小波系数中提取有用的特征，如能量、平均值、方差等，来描述信号的时频特性。
3. 异常检测与诊断通过设定合适的阈值或使用统计方法，对提取得到的特征进行异常检测。
当特征值超过设定的阈值或与历史数据相比发生显著变化时，即可判断为异常情况。
对于检测到的异常情况，可以进行进一步的诊断和分析，确定异常的具体原因和影响。
三、案例分析与实践应用1. 案例背景以某电力系统的实际运行数据为例，通过基于小波分析的异常检测方法进行分析，以验证该方法的有效性。
2. 实验步骤首先，对采集得到的电力系统数据进行预处理，如去除噪声、滤波等。
然后，选择适合电力系统特征的小波基函数和分解层次，进行小波分解。
小波分析及其在机械故障诊断中的应用
小波分析及其在机械故障诊断中的应用近年来，在维护和诊断等运行领域，小波分析已成为一种重要的信号处理技术，其在一些领域已被成功地应用，例如机械故障的发现、诊断和评估。
它的有效性得到了广泛的认可，主要由于其在故障特征提取和故障识别方面的优越性能。
小波分析是一种时变信号处理技术，其主要技术原理是基于小波变换（Wavelet Transform），利用小波变换对所测量的时变信号进行处理，从而提取出时间/频率域中的特征信息。
据估计，小波分析比传统的傅里叶变换（Fourier Transform）技术更有效地处理非连续（non-stationary）时变信号。
在机械系统的维护和诊断中，小波分析可用于检测和识别故障，从而准确诊断机械系统的健康状态。
其原理是：从机械系统中测量到的时变信号中，故障特征和特定模式可通过小波变换技术，提取出特定的频率和时间特征，这些特征可用于指示系统出现了故障。
目前，小波分析在机械故障的发现、诊断和评估方面已受到越来越多的应用，以提高工业设备的可靠性和维修质量。
首先，小波分析可用于机械故障的发现，利用小波变换可以提取出系统测量信号中的故障特征，从而发现系统中存在的故障。
其次，小波分析可用于机械故障的诊断。
利用小波分析可以准确识别机械系统中的故障特征，确定故障类型，从而达到诊断的目的。
最后，小波分析可以用于机械故障的评估，利用小波分析技术可以精确定量地测量机械系统中的故障特征，从而更准确地评估系统的故障”程度。
总之，小波分析具有许多优点，主要是其在故障特征提取和故障识别方面的优越性能。
为了及早发现机械故障，提高机械系统的可靠性和维护质量，小波分析的应用越来越广泛。
但同时也有一些限制，例如小波分析只能处理时变信号，而不能处理静态信号，此外，还需要建立足够强大的故障数据库，以支持小波分析的应用。
因此，今后，小波分析在机械故障诊断中的应用仍然需要进一步加以完善。
小波分析在转子系统多故障诊断中的应用研究
法， 该方法首先根据轴承 的故障特 征频率确定小波分解 的层数 ， 对分解后的各层高频信号计算其 能反 映故障特征 的时 域特征参数 ， 再将 包含 故障特 征频率的各尺度时域参数 与转子 、 轴承正常运转时 的时域参数相对 比， 从而判断转子 、 轴
承 故 障 及 其 产 生 故 障 的 原 因 。通 过 多 尺 度 分 解 可 明 显 地 提 高 故 障 信 号 所 在 尺 度 的信 噪 比， 于 既 考 虑 了故 障 的频 域 由 特 征 也 参 照 了 故 障 的 时 域 特 征 ， 过 多尺 度 特 征 参 数 构 成 的 向量 可 同 时诊 断 出 转 子 、 承 的 不 同故 障 原 因 ， 过 仿 真 通 轴 通 和 故 障 轴 承 的 实 例 分析 验 证 该 方 法 的有 效 性 。 关 键 词 ： 动 与 波 ； 子 ； 动 轴 承 ； 波变 换 ； 障诊 断 振 转 滚 小 故 中 图 分 类 号 ： Ｐ ０￣ Ｔ ２６３ 文献 标 识 码 ： Ａ Ｄ 编 码 ：０ ９ ９ ．ｓ． ０ —３ ５２ １． ． ０ ＯＩ １ ． ６０ｉ ｎ１ ６１ ５ ． ００ ０ ３ ｓ ０ ０ ６４
Ｕｒｍｑ ３ ０ ９ ｈｎ ） ｕ ｉ ０ １，Ｃ ｉａ ８
Ａｂ ｔａ ｔ Ｗ ｉ ｈ ｓ ｆ ｗａ ｅ ｅ ｌ ｐ ｅ ｄｍ ｅ ｓｏ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ，ａ ｎ ｗ ｔ ｏ ｏ ｅ ｔ ｃ ａ ｌ ｓｒｃ ： ｔ ｔ ｅ ｕ ｅ ｏ ｖ ｌｔｍｕ ｔ ｌ — ｉ ｎ ｉ ｎ ｄ ｃ ｍｐ ｓｔ ｎ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ｘ ｒ ｔｆ ｕ ｔ ｈ ｉ ｉ ａ ｆ ａｕ ｅ ｏ ｒ ｔ ｒｓ ａ ｔ ｅ ｒ ｇ ｓ ｓｅ ｓｉ ｄ ｖ ｌ ｐ ｄ Ｆ ｒｔ ｆ ｌ ｔ ｅｌ ｖ ｌ ｏ ｖ ｌｔ ｅ ｏ ｏ ｉ ｏ ｒ ｅ ｔ ｒ ｓｆ ｍ ｏ ｏ － ｈ ｆ ｂ ａ ｉ ｙ ｔｍ ｓ ｅ ｅｏ ｅ ． ｉ ｌ ｈ ｅ ｓ ｆ ｒ — ｎ ｓｏ ａ， ｅ ｗａ ｅｅ ｃ ｍｐ ｓ ｉｎ ａ ｅ ｄ ｔ
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
（画图）
• 傅里叶变换与小波变换比较：
公式
• Wf:相似系数 • 图解说明里叶变换对位置、突变无能为力
• 故障类型：1、噪声干扰 2、频率突变 3、奇点
快速算法---mallat算法
互补滤波器
高频：细节 低频：近似、逼近 层数: 改变小波放大倍数 即尺度(筛选例子) 程序：类似数字滤波器（卷积）
小波分析故障诊断系统
目录
• • • • 1、小波定义 2、小波分析原理 3、小波诊断故障原理 4、编程芯片、计算机中如何使用 （快速算法） • 5、matlab仿真
小波定义：
• 一种特殊的函数 （小波函数） • “小”：有限宽度 • “波”：有震荡变化，均值为零 • 自己可不可设计一个小波？
小波分析原理：
Matlab仿真—噪声
Matlab-频率突变db5小波
细节高频有用、与零比较判断位置
Haar小波
Matlab—奇点
在相似系数中找最值、确定突变位置
Haar小波
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
clear; load cuspamax; %载入含有突变点的原始信号 whos; %列出当前工作空间中所有变量 figure(1) plot(cuspamax) xlabel('时间');ylabel('幅值'); %以时间为横轴，幅值为纵轴构造图形 title('突变信号'); figure(2) %对原始信号使用Daudechies6小波在尺度2,4,8,16,32上进行小波变换 [c,l]=wavedec(cuspamax,5,'db6'); cfd=zeros(5,1024); for k=1:5 d=detcoef(c,l,k); d=d(ones(1,2^k),:); cfd(k,:)=wkeep(d(:)',1024) end cfd=cfd(:); I=find(abs(cfd)<sqrt(eps)); cfd(I)=zeros(size(I)); cfd=reshape(cfd,5,1024); colormap(pink(64)); img=image(flipud(wcodemat(cfd,64,'row'))); set(get(img,'parent'),'YtickLabel',[]); title('离散小波变换系数的绝对值') ylabel('层数')
• • • • • • • • • • • • • • • • • • •
clear; load nearbrk; %载入频率突变的近似信号 whos; figure(1); %以时间为横轴，幅?? 值为纵轴构建图形 plot(nearbrk) xlabel('时间');ylabel('幅值'); title('频率突变信号'); figure(2); %采用Daudechies5小波对信号进行处理 [d,a]=wavedec(nearbrk,3,'db5'); a3=wrcoef('a',d,a,'db5',3); d3=wrcoef('d',d,a,'db5',3); d2=wrcoef('d',d,a,'db5',2); d1=wrcoef('d',d,a,'db5',1); subplot(411);plot(a3);ylabel('近似信号 a3'); title('小波分解后示意图'); subplot(412);plot(d3);ylabel('细节信号 d3'); subplot(413);plot(d2);ylabel('细节信号 d2'); subplot(414);plot(d1);ylabel('细节信号 d1'); xlabel('时间');