【導(dǎo)讀】隨著科技的發(fā)展，越來越多的領(lǐng)域涉及到電機(jī)，例如交通、生產(chǎn)、建筑等。機(jī)的普及使用也使電機(jī)故障日益增多，其故障原因也日漸復(fù)雜。如何快速有效地檢測電機(jī)。所發(fā)生的故障也成為了某些領(lǐng)域的研究熱點。速度信號進(jìn)行處理和分析。最終來判斷電機(jī)的好壞和故障類型。

　　

【正文】 業(yè)設(shè)計 20 圖 68 前軸承故障 信號時頻圖 圖 69 異物故障 信號時頻圖 圖 610 異物和軸承故障 信號時頻圖 頻域分析 由于在頻域上可以很好的將電機(jī)加速度信號統(tǒng)計分析出來，于是我們可以利用頻域分析對數(shù)據(jù)信號進(jìn)行處理分析。下面是分析過程： (1)首先，將每個類型故障的電機(jī)進(jìn)行歸納，稱之為將數(shù)據(jù)重合，其過程如下 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 21 圖 611 好電機(jī)和電機(jī)異物信號多重疊加頻譜比較 圖 (2)將幾十組數(shù)據(jù)在一個圖上反映出來，在相同的頻率段分別比較好電機(jī)和各類型故障電機(jī)的信號，將差異最大的頻率段提取出來，也就是說特征段。然后將該特征 段的最大值提取出來，算出其平均值，繪制一個二維頻域圖像。 圖 612 好電機(jī)和后軸承故障特征段最大值提取比較 圖 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 22 圖 613 好電機(jī)和前軸承故障特征段最大值提取比較 圖 圖 614 好電機(jī)和電機(jī)異物特征段最大值提取比較 圖 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 23 (3)然后將得到的數(shù)據(jù)放在箱型圖里面，這樣就能只管你地觀察出各類型信號的具體差異。 圖 615 各類電機(jī)箱型比較圖 對 數(shù)據(jù)平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度的處理分析 平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度和偏度 平均值：平均值就是 n 組數(shù)據(jù)之和和 n 的比值， 平均值可以看出每 個數(shù)據(jù)和平均值之間相差的幅度等。 標(biāo)準(zhǔn)差：標(biāo)準(zhǔn)差 （ Standard Deviation） ，也稱均方差 （ mean square error） ，是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù)，它是離均差平方和平均后的方根，用 σ 表示。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根。標(biāo)準(zhǔn)差能反映一組數(shù)據(jù)內(nèi)每個個體的離散程度。平均值相同的，標(biāo)準(zhǔn)差未必相同。 峰度：峰度又稱峰態(tài)系數(shù)。表征概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特征數(shù)。直觀看來，峰度反映了尾部的厚度。峰度是描述分布形態(tài)的陡緩程度。 偏度：偏度偏度是統(tǒng)計數(shù)據(jù)分布偏斜方向和程度的度量，是統(tǒng)計數(shù)據(jù) 分布非對稱程度的數(shù)字特征。表征概率分布密度曲線相對于平均值不對稱程度的特征數(shù)。直觀看來就是密度函數(shù)曲線尾部的相對長度。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 24 在 MATLAB 軟件上進(jìn)行平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度和偏度的分析 想要在 MATLAB 中實現(xiàn)對信號的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、和偏度進(jìn)行分析處理，我們必須要編寫以上幾個內(nèi)容的程序，可以讓我們在 MATLAB 中運(yùn)行該程序，得出各類電機(jī)故障信號比較圖。 程序如下： for i = 1 : 4 M(i) = mean(C(i,1:25))。 S(i) = std(C(i,1:25))。 %標(biāo)準(zhǔn)差 K(i) = kurtosis(C(i,1:25))。 %峰度 SK(i) = skewness(C(i,1:25))。 %偏度 end figure(39。name39。,39。平均值 39。)。 box on。 hbm = bar(M,39。b39。)。 title(39。幾種電機(jī)狀況特征段最大值的平均值 39。)。 set(gca,39。xticklabel39。,{39。1 號好電機(jī) 39。,39。后軸承故障 39。,39。前軸承故障 39。,39。異物 39。})。 figure(39。name39。,39。標(biāo)準(zhǔn)差 39。)。 box on。 hbs = bar(S,39。m39。)。 title(39。幾種電機(jī)狀況特征段最大值的標(biāo)準(zhǔn)差 39。)。 set(gca,39。xticklabel39。,{39。1 號好電機(jī) 39。,39。后軸承故障 39。,39。前軸承故障 39。,39。異物 39。})。 figure(39。name39。,39。峰度 39。)。 box on。 hbk = bar(K,39。k39。)。 title(39。幾種電機(jī)狀況特征段最大值的峰度 39。)。 set(gca,39。xticklabel39。,{39。1 號好電機(jī) 39。,39。后軸承故障 39。,39。前軸承故障 39。,39。異物 39。}) figure(39。name39。,39。偏度 39。)。 box on。 hbsk = bar(SK,39。g39。)。 title(39。幾種電機(jī)狀況特征段最大值的偏度 39。)。 set(gca,39。xticklabel39。,{39。1 號好電機(jī) 39。,39。后軸承故障 39。,39。前軸承故障 39。,39。異物 39。})。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 25 圖 616 幾種電機(jī)信號特征段最大值的平均值 圖 617 幾種電機(jī)信號特征段最大值的標(biāo)準(zhǔn)差 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 26 圖 618 幾種電機(jī)狀況特征段最大值的峰度 圖 619 幾種電機(jī)狀況 特征段最大值的偏度 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 27 通過對信號進(jìn)行求平均值，并求出其標(biāo)準(zhǔn)方差、峰度、偏度，我們可以得出關(guān)于各類信號差異的結(jié)論。結(jié)論如下： (1) 如圖 616 所示，好電機(jī)信號的振動幅度是最小的，而異物的振動幅度是最大的，當(dāng)電機(jī)發(fā)生前軸承故障時，其信號和好電機(jī)的信號是最接近的，如果不是通過信號分析，僅通過肉眼是很難看出是否發(fā)生了前軸承故障。 (2) 如圖 617 所示，好電機(jī)信號的標(biāo)準(zhǔn)差也是最小的，僅為 20 左右，而后軸承故障信號的標(biāo)準(zhǔn)差已經(jīng)達(dá)到了 400，而前軸承故障信號的標(biāo)準(zhǔn)差也是最接近于好電機(jī)信號的。 (3) 如圖 618 所示，好電機(jī)信號的峰度也是最小的，而后軸承故障信號的峰度是最大的，接近于 了。 (4) 如圖 619 所示，好電機(jī)信號的偏度是負(fù)值，而發(fā)生故障的電機(jī)信號都是正數(shù)，而且前軸承故障信號的偏度是最大的。 (5) 通過以上的幾點結(jié)論比較，如果我們不研究峰度和偏度，僅僅研究信號的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，我們很難看出好電機(jī)信號和前軸承故障信號的差異，因為兩者之間比較相近，當(dāng)從峰度和偏度上看，反而是好電機(jī)信號和前軸承故障信號差異較大，所以單方面的對信號進(jìn)行統(tǒng)計處理分析，很難比較出之間的差異，而 得出的結(jié)果也比較單一，不具有全面性。 本章小結(jié) 本章首先利用 MATLAB 軟件進(jìn)行對好電機(jī)和各故障類型的電機(jī)的信號進(jìn)行傅里葉變換和時頻分析，通過簡單的圖形對比，得出信號是對稱的，所以我們只需要選擇一半的信號進(jìn)行處理。而時頻分析不能清晰地反映每種類型的特性，所以需要對信號進(jìn)行頻域分析，先將信號重合，得出差異較大的頻率段，然后提取最大值后放于一個箱型圖內(nèi)作比較。最后通過平均值，標(biāo)準(zhǔn)方差，峰度，偏度等對信號做一個直觀的比較。這更好地對電機(jī)的好壞或者是故障類型作一個區(qū)別。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 28 結(jié)論與不足 本文主要從時 頻分析和頻域分析的基本原理出發(fā)，并利用 MATLAB 來對電機(jī)振動信號的 進(jìn)行統(tǒng)計 處理分析，建立電機(jī)故障的特征庫，從而快速地區(qū)分電機(jī)故障類型。但由于時間的限制和個人水平有限，盡管翻閱了大量的書籍和參考了比較多的數(shù)據(jù)計算方法，還是不能找出一套比較完善地從時頻分析的角度來有效地處理多個信號，只能用頻域分析的方法進(jìn)行 來 多組數(shù)據(jù)的分析。得出結(jié)論如下： (1)本文總結(jié)了電機(jī)常見故障的類型，詳細(xì)對設(shè)備診斷技術(shù)的發(fā)展史和未來進(jìn)行了描述。 (2)對電機(jī)故障信號處理方法進(jìn)行了研究，從傳統(tǒng)的傅里葉變換到分別從頻域分析和時頻分析著手， 來提高對信號的處理。 (3)對信號的 統(tǒng)計 分析。分別通過信號的標(biāo)準(zhǔn)差，平均值，峰度和偏度等對信號進(jìn)行一個比較。同時用頻域分析的方法來對信號進(jìn)行處理。 (4)比較分析。無論從哪個方面，好電機(jī)振動信號的 振動幅值 都是最小的。這說明正常運(yùn)轉(zhuǎn)的電機(jī)的信號是比較平穩(wěn)的。而各種故障類型的電機(jī)信號，從直觀圖可以很好地看出各自的差異 。 而由于本論題所涉及處理的數(shù)據(jù)很多，所以不能一一地將樣本全部都整理出來，所以本設(shè)計只能適用于范圍比較窄的電機(jī)加速度信號處理，而更為復(fù)雜的工作環(huán)境下的電機(jī)所產(chǎn)生的加速度信號數(shù)據(jù)是不適用于本設(shè)計的。我 們在采集電機(jī)加速度信號數(shù)據(jù)的時候所采用的也是比較新的電機(jī)，而在實際應(yīng)用中，大部分電機(jī)都是有磨損的，而磨損后的電機(jī)所產(chǎn)生的加速度信號是比我們測試時所采集的信號是復(fù)雜得多，所以本設(shè)計在實際應(yīng)用生產(chǎn)中是不具有代表性的，只能作為一個參考作用。 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 29 參考文獻(xiàn) 1 劉衛(wèi)國， MATLAB 程序設(shè)計教程 [M] ，中國水利水電出版社 2 沈標(biāo)正． 電機(jī)故障診斷技術(shù) [M]． 北京機(jī)械出版社， 3 韓利竹，王華 . MATLAB 電子仿真與應(yīng)用 [M]. 國防工業(yè)出版社 . 4 胡廣書． 數(shù)字信 號處理――理論、算法與實現(xiàn) [M]．清華大學(xué)出版社， 5 戴幻堯． 基于 matlab 的信號時頻分析仿真 [J]．現(xiàn)代機(jī)械， 20xx年第 5期． 6 沈標(biāo)正 . 電機(jī)故障診斷技術(shù) . 機(jī)械工業(yè)出版社 , 1994: 16 7 邱阿瑞 ,孫健 . 電機(jī)故障模式識別與診斷 . 清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） ,1990,39(3):7274 8 , Resolution measure criteria for the objective assessment of the performance of quadratic timefrequency distributions[J]． IEEE Transactions on Signal Processing 51 (5) (20xx) 1253– 1263． 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 30 致謝 無論是本文的選題，還是課題研究，都是在樊可清老師的直接關(guān)懷和悉心指導(dǎo)下完成的，在大學(xué)四年的求學(xué)時間里，樊老師淵博的知識和先進(jìn)的教學(xué)觀念使我受益匪淺。在論文編寫期間，樊老師盡職盡責(zé)，一步一步地激發(fā)我們的創(chuàng)造力，老師指引出一個總體的方向，然后其他由我 們自由發(fā)揮，我覺得這是非常成功的教學(xué)模式。在此謹(jǐn)向樊老師致以衷心的感謝。 在論文撰寫期間，我們的團(tuán)隊也是無比團(tuán)結(jié)，大家互相勉勵，互相為對方答疑，還要感謝師兄們在實驗期間的帶領(lǐng)。 最后，向所有幫助過我的老師和同學(xué)表示深深的謝意！ 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 31 附錄 1 單個信號讀取程序并進(jìn)行傅里葉變換和時頻分析 %*讀取 labvIEW 中保存的采集數(shù)據(jù) fid1=fopen(39。239。,39。r39。)。 %1234 為所需讀取波形的文件名 X=fread(fid1,39。float3239。)。 fclose all %畫出通道的波形 figure(1) plot(X,39。r39。)。%畫出 1 通道的波形 hold on %畫出波形的傅里葉變換 figure(2) Y=fft(X,length(X))。 plot(abs(Y),39。b39。)。 %畫出波形的傅里葉變換 hold on 五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計 32 附錄 2 程序設(shè)置 %% 程序設(shè)置 Folder ={ 39。數(shù)據(jù) \測試數(shù)據(jù) \good\1 號好電機(jī) \39。 %文件夾 1 路徑