Hilbert变换与小波包分析在转子断条故障诊断中的应用

"基于Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断 (2010年)"，该研究论文主要探讨了针对笼型异步电机转子断条故障的诊断方法，利用Hilbert变换和小波包频带能量分析技术，有效地检测并识别这类常见故障。 笼型异步电机在工业应用中广泛使用，其转子断条故障可能导致电机性能下降，甚至造成设备损坏。传统的故障诊断方法在检测此类故障时，往往由于基波的干扰，使得特征信号难以辨识。文章中提出的新型诊断方法旨在解决这一问题。 首先，文章引入了Hilbert变换，这是一种数学工具，能够将实值信号转换为复数信号，提取信号的瞬时幅度和相位信息。通过对定子电流信号进行Hilbert变换，可以消除其中的直流分量，从而减少基波对转子断条故障特征信号的掩盖，使得故障特征更加突出，便于后续分析。 接下来，结合小波包能量分析，该方法能够对信号进行多分辨率分解，将信号能量分布到不同的频率带上。对于转子断条故障，其特征通常体现在特定的频带上。通过小波包分解，可以精确地定位这些特征频带，进而对故障进行识别。小波包分析的优势在于它能同时提供时间和频率的信息，对于非平稳信号的分析尤为有效。 实验结果证明了这种方法的实用性，表明在实际应用中，该诊断技术能够准确地检测出转子断条故障，提高了故障诊断的效率和准确性。该研究对于预防性维护和提高电机系统的可靠性具有重要意义，特别是在实时监控和自动化系统中，能够及时发现并处理潜在的电机故障，避免不必要的停机和损失。 这篇2010年的研究论文详细阐述了一种结合Hilbert变换和小波包能量分析的转子断条故障诊断方法，通过消除干扰和精确分析，提升了故障检测的敏感性和准确性，对于提升笼型异步电机的运行安全性和维护效率具有重要价值。