基于虛擬儀器的電機故障聲測系統

圖6示出了采集到的故障為后軸承刮的噪聲信號。采用Matlab中的函數，用軟閾值濾波算法對信號進行消噪，得到如圖7所示的消噪效果?？梢姡谝恍┩蛔兓蚣夥宀糠郑_到了很好的消噪效果。

圖6某后軸承刮電機噪聲信號

圖7某后軸承刮電機小波消噪后信號

確定電機故障特征值是故障診斷的關鍵之一。在各個頻段成份信號的能量中，綜合包含了豐富的故障信息，某些頻段能量蘊涵了某種故障特征。本文采用多分辨率分析法對噪聲信號進行小波分解，以各頻段的能量特征值為判據，逐步從低頻到高頻進行故障診斷。圖8示出了某軸承故障電機小波分解的第三層高頻系數。從圖8中可以清楚地觀測出發生故障的時刻，也可以清楚地捕捉到噪聲信號在不同頻段上的故障特征信息，進行特征提取。

圖8某軸承故障電機小波分解系數

3 結論

(1)應用虛擬儀器技術實現電機故障聲測系統，系統硬件架構簡單，適應性強；

(2)采用LabVIEW軟件平臺開發效率高；

(3)應用小波分析非平穩信號處理技術實現故障特征提取，實際應用證明該方法的有效性；

(4)Matlab Scrpt節點方式具有強大的數值運算功能，但執行速度會有損失。