改进小波包频带排序算法在电机故障诊断中的应用提升

本文主要探讨了小波包频带检索改进算法在电机故障诊断中的应用。当前，小波包在处理非平稳信号，如电机轴承振动信号和电流边频信号时，存在一个普遍的认识误区，即认为小波包分解的频段是按频率连续递增的顺序排列。然而，实际上这种排列方式并不符合小波包分解的实际特性，可能导致所需频段的检索困难。 小波包是一种基于小波理论的信号分析工具，它能有效地捕捉信号的局部性和时变性。在小波包分析中，信号被分解成多个不同的频段，每个频段对应信号在不同尺度下的特性。然而，由于频段的排序并非按频率递增，这可能会在实际应用中带来困扰，特别是在故障诊断中，需要准确提取特定频率成分以识别故障模式。 针对这个问题，本文作者通过对小波包原理的深入剖析和频段排列特点的研究，提出了一种创新的方法，即将小波包分解的频段按照频率从小到大重新排序。这种方法旨在简化频段检索过程，提高特征频率提取的准确性。通过在LabVIEW平台上进行仿真验证，作者证实了新方法的有效性，并将其应用到电机转子断条故障的诊断中，取得了显著的诊断效果。 使用LabVIEW作为开发平台，作者构建了改进频段顺序的小波包分解和重构程序，能够更精确地定位和分析故障特征，从而提高了电机故障诊断的精度和效率。这对于煤矿数字化环境下高压旋转电机的在线监测和预警系统来说，是一项重要的技术突破。 总结来说，本文的关键知识点包括小波包的基本原理、频段排序的重要性、如何改进频段排序以适应故障诊断需求，以及利用LabVIEW进行实际操作和验证。这些研究成果不仅有助于提升非平稳信号处理的效率，也为电机故障早期预警提供了强有力的技术支持。