异步电机故障诊断：共振解调与小波降噪技术的应用

"共振解调与小波降噪在电机故障诊断中的应用 (2010年)" 这篇2010年的论文聚焦于异步电机的故障诊断，特别是针对复合故障情况下的电流频谱分析。作者张雄希和刘振兴提出了一个结合小波降噪算法与共振解调技术的方法，以解决异步电机在发生复合故障时，故障频率成分难以精确分离的问题。 首先，论文介绍了小波降噪技术的关键作用。小波分析具有良好的时频局部化特性，这使得它能有效地区分信号中的突变部分（即故障信息）和噪声，从而实现对原始信号的降噪处理。通过这一过程，可以提升信号质量，减少噪声干扰，使故障特征更加明显。 其次，论文提出利用软件实现共振解调，通过构建带通滤波器来提取信号中的共振信息。共振解调是一种信号处理技术，它可以捕获到与特定频率相关的信号变化，这对于识别电机故障中与特定部件振动或谐振相关的特征非常有用。 接下来，论文引入了Hilbert变换进行解调分析。Hilbert变换能够生成信号的瞬时包络，这个包络包含了故障特征信息的低频部分。通过低通滤波进一步滤除高频噪声，然后进行频谱分析，可以将故障特征频率从复合故障的复杂信号中分离出来，实现异步电机耦合故障的分离和特征提取。 实验结果证实了这种方法的有效性，特别是在复合故障情况下，能更易于识别和分离异步电机电流信号的故障特征频率。这表明该技术对于提高电机故障诊断的准确性和及时性具有重要意义，对于预防性的维护和降低设备停机时间有显著的帮助。 该研究结合了小波分析的降噪能力与共振解调的频率选择性，提出了一种新的异步电机故障诊断策略，对于电机健康监测和故障预测领域具有重要的理论和实践价值。