小波包与希尔伯特变换在矿用通风机故障诊断中的应用

"矿用通风机滚动轴承振动故障诊断研究，采用小波包和希尔伯特变换技术进行特征提取，成功识别了内圈故障和轴系不对中故障。" 矿用通风机在地下作业中起着至关重要的作用，确保矿井内的空气流通和安全。然而，通风机在长期运行过程中可能会出现各种故障，其中滚动轴承的故障尤为常见且影响重大。滚动轴承是通风机的重要组成部分，其工作状态直接影响到风机的稳定性和效率。因此，对通风机滚动轴承的故障进行及时、准确的诊断至关重要。 小波分析是一种多尺度分析工具，能够对非平稳信号进行局部化处理，捕捉到信号在不同时间尺度上的细节变化。在矿用通风机的故障诊断中，小波包分析可以将复杂的振动信号分解为多个不同频率成分的小波系数，帮助识别出故障特征所在的频段。这使得我们能够在噪声背景中精确地定位到故障相关的频率成分。 希尔伯特变换则是一种信号处理技术，它可以将时域信号转换为具有明确物理意义的瞬时频率和幅度的信号，即希尔伯特黄变。结合小波包分析的结果，希尔伯特变换可以进一步提取出故障特征的瞬时频率，这对于识别滚动轴承的内圈故障非常有效。内圈故障通常会导致特定的故障频率出现在振动信号中，通过这种方法可以准确地识别出这些特征频率，从而诊断出内圈故障的存在。 除了滚动轴承的内圈故障，矿用通风机还可能面临轴系不对中问题。轴系不对中会导致不平衡振动，严重影响通风机的运行性能。通过小波包和希尔伯特变换的联合应用，可以分析出轴系振动的特性，诊断出轴系不对中故障，为设备的维修和调整提供依据。 实际工程应用证明，这种结合小波包和希尔伯特变换的方法在矿用通风机的故障诊断中表现出强大的能力，不仅能够识别出滚动轴承的内圈故障，还能发现并诊断轴系不对中问题，大大提高了故障诊断的精度和效率。这种精密的故障诊断方法对于预防性维护、减少停机时间和保障矿山安全生产具有重要意义。 小波分析和希尔伯特变换的结合为矿用通风机的故障诊断提供了新的思路和技术手段，对于提升设备的可靠性和降低维护成本具有积极的推动作用。未来的研究可能还会探索更多高级分析方法，如深度学习和人工智能，以进一步提高故障预测和诊断的自动化水平。