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1、關(guān)于電機(jī)電流的轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)故障診斷方法研究
摘要：轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的主要動力提供端，是這種機(jī)械的核心元件。隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，旋轉(zhuǎn)機(jī)械在工業(yè)生產(chǎn)中也得到了廣泛應(yīng)用，并且朝著數(shù)字化、智能化的方向發(fā)展。在運(yùn)行的時候，旋轉(zhuǎn)機(jī)械很容易發(fā)生故障，并且主要是轉(zhuǎn)子軸系統(tǒng)發(fā)生故障問題。由于轉(zhuǎn)子軸系統(tǒng)在機(jī)械系統(tǒng)中的重要作用，因此，一旦轉(zhuǎn)子軸系統(tǒng)發(fā)生故障，就會對整個機(jī)械系統(tǒng)的正常運(yùn)行產(chǎn)生影響，進(jìn)而造成較大的經(jīng)濟(jì)損失。本文主要對電機(jī)電流的轉(zhuǎn)子軸系統(tǒng)故障診斷方法進(jìn)行了深入研究，以期轉(zhuǎn)子軸承故障得以有效診斷。
關(guān)鍵詞：電機(jī)電流、轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)、故障診斷方法
旋轉(zhuǎn)機(jī)械在現(xiàn)今社會的各個領(lǐng)域內(nèi)都得到廣泛使用
2、，如化工領(lǐng)域、交通領(lǐng)域、能源領(lǐng)域以及軍工領(lǐng)域，是有關(guān)國民經(jīng)濟(jì)的支柱性產(chǎn)業(yè)設(shè)備。旋轉(zhuǎn)機(jī)械是生產(chǎn)生活中所必須的設(shè)備，其最重要的部件是轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)。轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)的安全性以及可靠性實(shí)施保證旋轉(zhuǎn)機(jī)械穩(wěn)定運(yùn)行的重要條件，對于旋轉(zhuǎn)機(jī)械的性能將會產(chǎn)生直接的影響[1]。并且，隨著旋轉(zhuǎn)機(jī)械向著兩極化以及智能化、高速化的方向發(fā)展，轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)也得到了很大的發(fā)展。當(dāng)轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)出現(xiàn)故障的時候，所導(dǎo)致的負(fù)載變化也會造成電磁轉(zhuǎn)矩發(fā)生一定的變化。這些變化在設(shè)備振動、軸心軌跡圖以及造成的噪音上得到相應(yīng)的體現(xiàn)。但在實(shí)際使用中，由于旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的振動以及噪音都較大，因此，很難對以上幾個變量進(jìn)行相應(yīng)的檢查，也就很難發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)
3、發(fā)生故障。
從上世紀(jì)六十年代開始，對電機(jī)電流的分析就有了較成熟的成果，如根據(jù)電動機(jī)的信號結(jié)果分析就可判斷電動機(jī)有沒有出現(xiàn)斷條情況，氣隙中是否存在異物等。這些故障的本身特點(diǎn)是根據(jù)電動本身所產(chǎn)生的故障處，對于電動機(jī)拖動部分出現(xiàn)的故障沒有缺少相應(yīng)的研究。直到上世紀(jì)八十年代，才開始將電流分析法運(yùn)用于診斷電動機(jī)拖動系統(tǒng)出現(xiàn)的故障中。信號處理在對故障診斷中占有很大的比重，其主要作用就是將信號經(jīng)過處理之后，研究院更容易對信號中的特征量進(jìn)行提取[2]。相對應(yīng)地，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障后，這些特征量也表示系統(tǒng)發(fā)生了故障?，F(xiàn)今，使用的主要信號處理方式有傅里葉變換、小波包變化等等。
一、 傅里葉變換特征分析
傅里葉變
4、換是基于信號時域進(jìn)行的，經(jīng)過變換之后，可以發(fā)現(xiàn)信號變化的加載頻率，對于各個成分量可直觀觀察。傅里葉基本原理是對圖像中存在的基頻進(jìn)行分析，這里說的基頻就是指的正弦函數(shù)，任何圖像都能簡化呈正選函數(shù)加減以及放縮運(yùn)算中去。而這種基于基頻的數(shù)量以及比值就能對圖像中所含有的正弦波形大小以及多少進(jìn)行表示。傅里葉變化是立足于無限時長的正弦函數(shù)變化所得，因此，傅里葉變換更加適合對周期信號進(jìn)行信號處理，對于非周期信號不太適合。傅里葉變換也是整個時間長度上最為基礎(chǔ)的波形頻譜運(yùn)算，對于時域上的特點(diǎn)則不能詳細(xì)分析[3]。因此，經(jīng)過傅里葉變換之后，得到的是整個時長上各個頻率大小以及多少，而不能得到產(chǎn)生的具體時間，也不含有
5、時域上的任何信息。這種分析方式對于在中間發(fā)生的信號分析是不利的，因此，傅里葉變換更加適合周期性的信號，且對于信號成分變化不大的也可以進(jìn)行相應(yīng)的處理。
二、小波包變換的電流分析
從目前來看，小波變換是對非平穩(wěn)狀態(tài)信號進(jìn)行分析的一個有效工具。作為現(xiàn)今使用的一種主流信號分析方法，它對短時傅里葉變換進(jìn)行了拓展以及繼承，并將整個時域中分段進(jìn)行局域化。與此同時，還對窗口大小不能產(chǎn)生變化的不足進(jìn)行了彌補(bǔ)。小波變化與短時傅里葉變換最主要的區(qū)別在于基波存在差異，短時傅里葉使用的正弦函數(shù)是無線長度的，而小波包變換使用的是有限長的會衰減的小波基。這樣的設(shè)計不僅可以獲得頻率，也能對時間進(jìn)行定位。產(chǎn)生的這樣變化使得
6、高頻處得到的信號被細(xì)化，低頻處得到的信號也被細(xì)化。小波包變換的出現(xiàn)使得短時傅里葉變換存在的問題被有效解決，是一種有效新型的信號分析方式。作為一種新型有效的信號分析方式，傅里葉變換可以得出相應(yīng)的頻譜圖，而小波變換則能得到相應(yīng)的時頻譜。相比較其他時頻分析方式，小波包變換仍然存在一定的不足，在一些尺度之下，很難在時間以及頻率上同時獲得較高的精度。另外，小波是一種非適應(yīng)性的，基函數(shù)一旦選定就很難對其進(jìn)行更改。小波變化是立足于特定函數(shù)，并將其作為基波的，屬于定數(shù)[4]。因此，即使小波包變換對于故障發(fā)生的準(zhǔn)確原因不能精準(zhǔn)定位，但是因?yàn)閷哟靶盘栠M(jìn)行的全面分析，就目前來看，在非穩(wěn)態(tài)以及突變信號時，其屬于一種
7、利用最好的方式。
小波包變化在進(jìn)行信息處理的時候，主要的步驟是對原始信號中的小波進(jìn)行分解以及重構(gòu)。這時需要對頻譜中很難發(fā)現(xiàn)的故障信號進(jìn)行發(fā)現(xiàn)，采用的主要方法是小波分解。小波分解利用的主要原理是將原始的信號分解為d1以及a1兩個信號之后，其中的d1設(shè)定為高頻信號，a1設(shè)置為低頻信號。根據(jù)實(shí)踐證明，高頻信號屬于不要研究的噪聲信號以及工頻信號，因此，只需要對a1部分進(jìn)行研究。a1部分被稱為逼近部分，這主要是由于其最接近需要尋找的故障信號。這樣一來，信號就被分為a1/d1兩個信號，再根據(jù)逼近信號a1將其分為a1的逼近部分a2以及d2，這樣循環(huán)往復(fù)，就可以尋找到逼近部分的本真信號，即需要尋找的特征信號
8、[5]。
結(jié)語：
綜上所述，對于電機(jī)電流的轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)故障診斷可采用信號分析的方式，對于其中存在的故障處可準(zhǔn)確找到，明確故障發(fā)生的原因。一般來說，常采用的信號分析方式有傅里葉變換以及小波包變換等等。因此，在進(jìn)行系統(tǒng)故障診斷的時候，可采用這兩種方式進(jìn)行故障診斷。
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