小波分析在异步电动机故障检测中的应用

"基于小波分析的异步电动机的故障检测" 在现代工业生产中，异步电动机作为最广泛使用的电动机类型，其稳定运行至关重要。然而，电机的故障可能导致生产停滞、设备损坏，甚至可能引发安全事故。因此，对异步电动机进行及时有效的故障检测是保障生产安全和效率的关键。 小波分析是一种强大的信号处理工具，尤其适用于非平稳信号的分析。在电机故障检测领域，传统傅里叶变换虽然能够提供频域信息，但无法捕捉到信号的时间局部特性，对于突然变化的故障特征识别力不足。而小波分析则结合了时域和频域的优势，它能够在不同尺度下对信号进行分析，揭示信号随时间变化的细节。 本文由袁丽英和赵玉辉共同撰写，他们利用小波分析对异步电动机的故障信号进行了深入研究。通过小波变换，可以将复杂的故障信号分解为多个不同频率和时间尺度的组成部分，这样就能精确地定位到故障发生的瞬间及其对应的频率成分。这种多分辨率分析能力使得小波分析在识别电机故障的局部特征和突变信号方面具有显著优势。 作者提出了一种基于小波分析的电动机故障检测方法，这种方法不仅能够检测到电机是否出现故障，还能进一步识别出故障的具体类型，如绕组短路、轴承磨损等。为了验证该方法的有效性，研究者利用Matlab软件进行了仿真。仿真结果证明，小波分析在电机故障检测中的应用不仅能提供更准确的诊断信息，而且计算便捷，具有很高的实用价值。 关键词：电机故障；小波变换；突变信号 这篇论文的研究对于提升异步电动机的故障诊断精度和效率具有重要意义，为工业现场的电机维护提供了新的理论和技术支持。通过小波分析，工程师可以更早地发现潜在问题，预防可能的故障，从而减少停机时间和维修成本，确保生产系统的稳定运行。