基于HHT變換的電機(jī)故障診斷：原理、應(yīng)用與優(yōu)化一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代工業(yè)體系中，電機(jī)作為將電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能的關(guān)鍵設(shè)備，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，從傳統(tǒng)制造業(yè)到新興的智能產(chǎn)業(yè)，從日常生活的家用電器到大型工業(yè)生產(chǎn)線，電機(jī)都扮演著不可或缺的角色。在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，電機(jī)驅(qū)動(dòng)著各種機(jī)械設(shè)備，如機(jī)床、起重機(jī)、風(fēng)機(jī)、泵類等，是保障生產(chǎn)流程順利進(jìn)行的核心動(dòng)力源。據(jù)統(tǒng)計(jì)，工業(yè)領(lǐng)域中電機(jī)消耗的電能約占總用電量的60%-70%，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響著工業(yè)生產(chǎn)的效率、質(zhì)量和成本。在交通運(yùn)輸行業(yè)，電動(dòng)汽車、電動(dòng)列車等依靠電機(jī)實(shí)現(xiàn)高效動(dòng)力輸出，推動(dòng)著綠色出行的發(fā)展；在航空航天領(lǐng)域，電機(jī)為飛行器的各種系統(tǒng)提供動(dòng)力支持，是保障飛行安全和性能的重要部件。電機(jī)的性能和可靠性對(duì)整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)和社會(huì)發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響。然而，由于電機(jī)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，受到機(jī)械應(yīng)力、電氣過載、溫度變化、濕度侵蝕等多種因素的影響，電機(jī)故障時(shí)有發(fā)生。電機(jī)故障不僅會(huì)導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)，影響生產(chǎn)進(jìn)度，還可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成更嚴(yán)重的損失。在一些連續(xù)生產(chǎn)的工業(yè)過程中，如化工、鋼鐵、造紙等，電機(jī)故障引起的停機(jī)每小時(shí)可能造成數(shù)萬元甚至數(shù)十萬元的經(jīng)濟(jì)損失，包括生產(chǎn)停滯導(dǎo)致的產(chǎn)品損失、設(shè)備維修成本以及后續(xù)恢復(fù)生產(chǎn)的額外費(fèi)用等。此外，電機(jī)故障還可能危及人員安全，如在電梯、起重機(jī)等設(shè)備中，電機(jī)故障可能引發(fā)安全事故。因此，及時(shí)、準(zhǔn)確地診斷電機(jī)故障，對(duì)于保障設(shè)備正常運(yùn)行、提高生產(chǎn)效率、降低維護(hù)成本以及確保人員安全具有重要意義。傳統(tǒng)的電機(jī)故障診斷方法，如基于振動(dòng)分析、溫度監(jiān)測(cè)、電流頻譜分析等，在一定程度上能夠檢測(cè)出電機(jī)的故障。但這些方法存在局限性，對(duì)于復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)分析能力不足。隨著電機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，電機(jī)的運(yùn)行工況日益復(fù)雜，故障特征也更加隱蔽和多樣化，傳統(tǒng)方法難以滿足高精度故障診斷的需求。Hilbert-Huang變換（HHT）作為一種新型的自適應(yīng)信號(hào)處理方法，為電機(jī)故障診斷提供了新的思路和手段。HHT方法能夠有效地處理非平穩(wěn)、非線性信號(hào)，將復(fù)雜的信號(hào)分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IMF），并通過希爾伯特變換得到信號(hào)的瞬時(shí)頻率和幅值信息，從而更準(zhǔn)確地提取故障特征。與傳統(tǒng)的傅里葉變換、小波變換等方法相比，HHT方法無需預(yù)先設(shè)定基函數(shù)，能夠自適應(yīng)地對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，更符合電機(jī)故障信號(hào)的特點(diǎn)。在電機(jī)故障診斷中，HHT方法可以對(duì)電機(jī)運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)等進(jìn)行深入分析，快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出故障類型和位置，如軸承故障、轉(zhuǎn)子斷條、定子短路等。將HHT變換應(yīng)用于電機(jī)故障診斷，有助于提高故障診斷的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，實(shí)現(xiàn)電機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)性維護(hù)，對(duì)于提升工業(yè)生產(chǎn)的智能化水平和可靠性具有重要的研究價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來，隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能化的快速發(fā)展，電機(jī)故障診斷技術(shù)成為研究熱點(diǎn)，基于HHT變換的電機(jī)故障診斷方法也取得了顯著的研究成果。在國外，學(xué)者們較早地開展了對(duì)HHT變換在電機(jī)故障診斷領(lǐng)域的研究。[具體姓氏1]等人將HHT變換應(yīng)用于感應(yīng)電機(jī)的故障診斷，通過對(duì)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)的分析，成功提取了故障特征頻率，有效識(shí)別出了軸承故障和轉(zhuǎn)子斷條故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的傅里葉變換方法相比，HHT變換能夠更清晰地展現(xiàn)故障信號(hào)的時(shí)頻特性，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性。[具體姓氏2]利用HHT變換對(duì)永磁同步電機(jī)的電流信號(hào)進(jìn)行處理，結(jié)合支持向量機(jī)（SVM）分類算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)多種故障類型的有效診斷，該方法在復(fù)雜工況下仍能保持較高的診斷精度。此外，[具體姓氏3]研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)航空電機(jī)的特殊運(yùn)行環(huán)境，提出了基于HHT變換和深度學(xué)習(xí)的故障診斷模型，通過對(duì)大量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出航空電機(jī)在不同故障模式下的微弱故障信號(hào)，為航空電機(jī)的可靠性運(yùn)行提供了有力保障。國內(nèi)學(xué)者在基于HHT變換的電機(jī)故障診斷研究方面也取得了豐碩的成果。文獻(xiàn)[具體文獻(xiàn)]中，[具體姓氏4]等人提出了一種基于改進(jìn)HHT變換的異步電機(jī)故障診斷方法，針對(duì)傳統(tǒng)EMD分解過程中存在的模態(tài)混疊問題，通過引入自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，有效提高了信號(hào)分解的準(zhǔn)確性和可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在異步電機(jī)軸承故障和定子繞組短路故障診斷中表現(xiàn)出良好的性能，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出故障類型和故障程度。[具體姓氏5]將HHT變換與小波包變換相結(jié)合，提出了一種新的故障特征提取方法，用于高壓電機(jī)的故障診斷。該方法首先利用小波包變換對(duì)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多頻帶分解，然后對(duì)每個(gè)頻帶信號(hào)進(jìn)行HHT變換，提取出更豐富的故障特征信息，再通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障分類。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明，該方法能夠有效地診斷出高壓電機(jī)的多種故障，具有較高的實(shí)用價(jià)值。盡管基于HHT變換的電機(jī)故障診斷研究已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但目前仍存在一些問題與挑戰(zhàn)。首先，HHT變換中的EMD分解過程存在模態(tài)混疊問題，這會(huì)導(dǎo)致分解得到的IMF分量不能準(zhǔn)確反映信號(hào)的真實(shí)物理意義，從而影響故障特征的提取和診斷精度。雖然已有一些改進(jìn)方法，如CEEMDAN、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）等，但這些方法在計(jì)算效率和抑制噪聲能力方面仍有待進(jìn)一步提高。其次，電機(jī)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，不同工況下的故障信號(hào)特征差異較大，如何建立通用的故障診斷模型，使其能夠適應(yīng)不同的運(yùn)行工況，是需要解決的關(guān)鍵問題之一。此外，目前的研究大多集中在單一故障類型的診斷，對(duì)于電機(jī)多故障并發(fā)的情況，診斷方法的準(zhǔn)確性和可靠性還有待提升。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要考慮診斷系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和成本效益等因素，如何開發(fā)出高效、低成本的在線故障診斷系統(tǒng)，也是未來研究的重要方向。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本文主要圍繞基于HHT變換的電機(jī)故障診斷展開研究，具體內(nèi)容包括：HHT變換原理與特性分析：深入剖析HHT變換的核心理論，包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）的基本原理、分解過程以及如何將復(fù)雜的電機(jī)故障信號(hào)自適應(yīng)地分解為本征模態(tài)函數(shù)（IMF）。詳細(xì)研究希爾伯特變換在獲取IMF分量瞬時(shí)頻率和幅值方面的作用，通過理論推導(dǎo)和仿真實(shí)驗(yàn)，揭示HHT變換在處理非平穩(wěn)、非線性信號(hào)時(shí)的優(yōu)勢(shì)，以及其相較于傳統(tǒng)信號(hào)處理方法在分析電機(jī)故障信號(hào)時(shí)的獨(dú)特特性。基于HHT變換的電機(jī)故障特征提?。横槍?duì)電機(jī)常見的故障類型，如軸承故障、轉(zhuǎn)子斷條、定子短路等，研究如何運(yùn)用HHT變換從電機(jī)運(yùn)行過程中的振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)等中提取有效的故障特征。通過對(duì)不同故障類型下信號(hào)的EMD分解，分析各IMF分量的特征，確定能夠準(zhǔn)確表征故障的特征參數(shù)，如特定IMF分量的能量、幅值、頻率等變化規(guī)律，建立基于HHT變換的電機(jī)故障特征庫。電機(jī)故障診斷模型的構(gòu)建與應(yīng)用：結(jié)合提取的故障特征，構(gòu)建基于HHT變換的電機(jī)故障診斷模型。采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對(duì)故障特征進(jìn)行分類和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)故障類型和故障程度的準(zhǔn)確診斷。通過實(shí)際電機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集不同工況下的故障數(shù)據(jù)，對(duì)診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，評(píng)估模型的診斷性能，包括準(zhǔn)確率、召回率、誤報(bào)率等指標(biāo)。方法優(yōu)化與改進(jìn)研究：針對(duì)HHT變換在電機(jī)故障診斷應(yīng)用中存在的問題，如EMD分解的模態(tài)混疊問題，研究相應(yīng)的優(yōu)化改進(jìn)方法。探討引入自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）等改進(jìn)算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，分析這些方法在抑制模態(tài)混疊、提高信號(hào)分解準(zhǔn)確性和故障診斷精度方面的效果。同時(shí)，研究如何結(jié)合其他信號(hào)處理技術(shù)或智能算法，進(jìn)一步提升基于HHT變換的電機(jī)故障診斷方法的性能和可靠性。1.3.2研究方法為實(shí)現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本文采用以下研究方法：理論分析：對(duì)HHT變換的原理、算法進(jìn)行深入的理論推導(dǎo)和分析，明確其在電機(jī)故障診斷中的適用性和優(yōu)勢(shì)。研究電機(jī)故障產(chǎn)生的機(jī)理，分析不同故障類型下電機(jī)信號(hào)的變化特征，從理論層面建立故障特征與故障類型之間的聯(lián)系，為后續(xù)的研究提供理論基礎(chǔ)。案例研究：收集和分析實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中電機(jī)故障的案例數(shù)據(jù)，包括電機(jī)的運(yùn)行參數(shù)、故障現(xiàn)象、維修記錄等。通過對(duì)這些案例的研究，了解電機(jī)故障的實(shí)際發(fā)生情況和特點(diǎn)，驗(yàn)證基于HHT變換的故障診斷方法在實(shí)際應(yīng)用中的有效性，同時(shí)為方法的改進(jìn)和優(yōu)化提供實(shí)踐依據(jù)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：搭建電機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，模擬電機(jī)在不同工況下的運(yùn)行狀態(tài)，包括正常運(yùn)行、單故障和多故障并發(fā)等情況。通過傳感器采集電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)、電流信號(hào)等，并運(yùn)用HHT變換對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行處理和分析，提取故障特征，驗(yàn)證故障診斷模型的準(zhǔn)確性和可靠性。對(duì)比不同方法在故障診斷中的性能表現(xiàn)，評(píng)估基于HHT變換的方法的優(yōu)勢(shì)和不足，為進(jìn)一步改進(jìn)提供實(shí)驗(yàn)支持。二、HHT變換原理剖析2.1HHT變換基本概念希爾伯特-黃變換（Hilbert-HuangTransform，HHT）是一種專門用于處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分析方法，由美國國家航空航天局（NASA）的黃鍔（NordenE.Huang）等人于1998年提出。該方法突破了傳統(tǒng)信號(hào)處理方法對(duì)信號(hào)平穩(wěn)性和線性的限制，為復(fù)雜信號(hào)的分析提供了一種全新的思路和手段。在實(shí)際工程應(yīng)用中，許多信號(hào)都呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)的特性，如電機(jī)故障信號(hào)、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)、地震信號(hào)等。傳統(tǒng)的傅里葉變換假設(shè)信號(hào)是線性和平穩(wěn)的，將信號(hào)分解為不同頻率的正弦和余弦函數(shù)的疊加，通過傅里葉變換得到的頻譜只能反映信號(hào)在整個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的平均頻率特性，無法提供信號(hào)在局部時(shí)間內(nèi)的頻率變化信息。當(dāng)信號(hào)存在頻率隨時(shí)間變化、幅值調(diào)制等非平穩(wěn)特性時(shí)，傅里葉變換的結(jié)果會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的頻譜泄漏和模糊，難以準(zhǔn)確提取信號(hào)的特征。例如，在電機(jī)故障診斷中，當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)或電流信號(hào)的頻率成分會(huì)隨時(shí)間發(fā)生變化，傳統(tǒng)傅里葉變換無法有效地捕捉到這些變化信息，從而影響故障診斷的準(zhǔn)確性。相比之下，HHT變換具有顯著的優(yōu)勢(shì)。它的自適應(yīng)性使其在處理信號(hào)時(shí)，不需要預(yù)先設(shè)定基函數(shù)，而是根據(jù)信號(hào)自身的特征進(jìn)行分解，能夠更好地適應(yīng)信號(hào)的非線性和非平穩(wěn)特性。在分析電機(jī)故障信號(hào)時(shí)，HHT變換可以根據(jù)信號(hào)的局部特征，自適應(yīng)地將其分解為不同的本征模態(tài)函數(shù)（IMF），每個(gè)IMF都代表了信號(hào)中一個(gè)特定的振蕩模式和頻率成分，從而能夠更準(zhǔn)確地反映信號(hào)的時(shí)頻特性。HHT變換具有良好的時(shí)頻局部性，能夠同時(shí)提供信號(hào)在時(shí)間和頻率上的局部信息，通過對(duì)每個(gè)IMF進(jìn)行希爾伯特變換，可以得到信號(hào)的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值，從而清晰地展示信號(hào)在不同時(shí)刻的頻率和幅值變化情況。在分析電機(jī)故障信號(hào)時(shí)，HHT變換可以準(zhǔn)確地捕捉到故障發(fā)生時(shí)刻信號(hào)的頻率和幅值突變，為故障診斷提供重要的依據(jù)。HHT變換主要由兩個(gè)關(guān)鍵部分組成：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）和希爾伯特變換（HilbertTransform）。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是HHT變換的核心步驟，其作用是將復(fù)雜的非平穩(wěn)信號(hào)自適應(yīng)地分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunction，IMF）。IMF是滿足一定條件的信號(hào)分量，每個(gè)IMF分量都代表了信號(hào)中不同時(shí)間尺度的振蕩模式，反映了信號(hào)的局部特征。在對(duì)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解時(shí)，會(huì)得到多個(gè)IMF分量，其中高頻IMF分量可能反映了電機(jī)軸承的微小故障引起的高頻振動(dòng)，低頻IMF分量可能與電機(jī)的轉(zhuǎn)子不平衡等故障相關(guān)。通過對(duì)這些IMF分量的分析，可以提取出與電機(jī)故障相關(guān)的特征信息。希爾伯特變換則是對(duì)EMD分解得到的每個(gè)IMF分量進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)換為解析信號(hào)，進(jìn)而得到信號(hào)的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值信息。通過希爾伯特變換，可以得到每個(gè)IMF分量在不同時(shí)刻的頻率和幅值變化情況，從而構(gòu)建出信號(hào)的時(shí)頻譜，為信號(hào)的進(jìn)一步分析和特征提取提供了有力的工具。2.2經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）作為HHT變換的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是一種自適應(yīng)的信號(hào)分解方法，專門用于將復(fù)雜的非線性、非平穩(wěn)信號(hào)分解為一系列具有物理意義的本征模態(tài)函數(shù)（IMF）。其核心原理基于信號(hào)的局部特征尺度，通過迭代篩選過程，將信號(hào)中不同時(shí)間尺度的振蕩模式分離出來，每個(gè)IMF分量都代表了信號(hào)在特定頻率范圍內(nèi)的固有振蕩特性。一個(gè)信號(hào)要成為IMF，必須滿足兩個(gè)嚴(yán)格的條件：在整個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)，信號(hào)的局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)的數(shù)量相等，或者至多相差一個(gè)。這一條件確保了IMF在頻率上具有相對(duì)的穩(wěn)定性，避免了頻率的劇烈波動(dòng)和混疊，使得每個(gè)IMF能夠準(zhǔn)確地反映信號(hào)中一個(gè)特定的振蕩模式。在任何時(shí)刻，信號(hào)由局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)分別確定的上包絡(luò)線和下包絡(luò)線的平均值為零，即信號(hào)關(guān)于時(shí)間軸對(duì)稱。這意味著IMF在局部具有良好的對(duì)稱性，能夠有效地捕捉信號(hào)的瞬時(shí)變化特征，保證了分解結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。EMD的分解步驟具體如下：對(duì)于給定的原始信號(hào)，首先需要準(zhǔn)確地確定其所有的局部極大值點(diǎn)和局部極小值點(diǎn)。這些極值點(diǎn)是后續(xù)構(gòu)建包絡(luò)線的基礎(chǔ)，它們反映了信號(hào)在局部的變化趨勢(shì)。采用三次樣條插值方法，將所有的局部極大值點(diǎn)連接起來，形成信號(hào)的上包絡(luò)線；同樣地，將所有的局部極小值點(diǎn)連接起來，得到信號(hào)的下包絡(luò)線。三次樣條插值能夠保證包絡(luò)線的平滑性和連續(xù)性，更好地逼近信號(hào)的真實(shí)包絡(luò)。計(jì)算上包絡(luò)線和下包絡(luò)線的平均值，得到局部均值。局部均值代表了信號(hào)在該局部區(qū)域的低頻趨勢(shì)成分，反映了信號(hào)的緩慢變化部分。從原始信號(hào)中減去局部均值，得到一個(gè)細(xì)節(jié)分量。這個(gè)細(xì)節(jié)分量包含了信號(hào)的高頻振蕩信息，是信號(hào)中快速變化的部分。檢查得到的細(xì)節(jié)分量是否滿足IMF的條件。若不滿足，則將該細(xì)節(jié)分量作為新的信號(hào)，重復(fù)上述確定極值點(diǎn)、構(gòu)建包絡(luò)線、計(jì)算局部均值和提取細(xì)節(jié)分量的步驟，直到得到的分量滿足IMF的條件，此時(shí)得到的分量即為第一個(gè)IMF。將第一個(gè)IMF從原始信號(hào)中減去，得到殘余信號(hào)。殘余信號(hào)包含了原始信號(hào)中除了第一個(gè)IMF所代表的頻率成分之外的其他頻率成分。將殘余信號(hào)作為新的原始信號(hào)，重復(fù)上述分解步驟，依次提取出第二個(gè)、第三個(gè)……直到第n個(gè)IMF，直到殘余信號(hào)成為一個(gè)單調(diào)函數(shù)或一個(gè)很低頻率的信號(hào)，無法再提取出滿足IMF條件的分量為止。此時(shí)，原始信號(hào)被成功分解為n個(gè)IMF分量和一個(gè)殘余項(xiàng)。假設(shè)原始信號(hào)為x(t)，經(jīng)過EMD分解后，可以表示為：x(t)=\sum_{i=1}^{n}c_{i}(t)+r_{n}(t)其中，c_{i}(t)表示第i個(gè)IMF分量，代表了信號(hào)在不同頻率尺度上的振蕩模式；r_{n}(t)表示殘余項(xiàng)，通常反映了信號(hào)的趨勢(shì)成分或噪聲。在對(duì)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解時(shí)，第一個(gè)IMF分量c_{1}(t)可能主要包含了電機(jī)軸承高頻振動(dòng)的信息，對(duì)識(shí)別軸承故障具有重要意義；第二個(gè)IMF分量c_{2}(t)可能與電機(jī)的電磁振動(dòng)相關(guān)，對(duì)于檢測(cè)電機(jī)的電氣故障有幫助；而殘余項(xiàng)r_{n}(t)可能包含了電機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)振動(dòng)等低頻信息。通過對(duì)這些IMF分量和殘余項(xiàng)的分析，可以全面地了解電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，準(zhǔn)確地提取出故障特征。EMD分解的原理在于其能夠自適應(yīng)地根據(jù)信號(hào)的局部特征進(jìn)行分解，不需要預(yù)先設(shè)定基函數(shù)，這使得它在處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。與傳統(tǒng)的傅里葉變換、小波變換等方法相比，EMD能夠更好地適應(yīng)信號(hào)的變化，更準(zhǔn)確地提取信號(hào)的特征。在分析電機(jī)故障信號(hào)時(shí)，由于電機(jī)運(yùn)行工況復(fù)雜，故障信號(hào)呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)的特性，傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確地捕捉到故障特征。而EMD可以根據(jù)信號(hào)的局部變化，自適應(yīng)地將信號(hào)分解為多個(gè)IMF分量，每個(gè)IMF分量都包含了與故障相關(guān)的特定信息，為后續(xù)的故障診斷提供了豐富的特征數(shù)據(jù)。2.3希爾伯特變換與希爾伯特譜分析在完成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD），將原始的電機(jī)故障信號(hào)成功分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IMF）之后，接下來需要對(duì)這些IMF分量進(jìn)行進(jìn)一步處理，以獲取信號(hào)更為豐富和精確的時(shí)頻特征信息，而希爾伯特變換（HilbertTransform）正是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵手段。希爾伯特變換是一種在信號(hào)處理領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)變換方法，它對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)的分析具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。對(duì)于一個(gè)給定的實(shí)值函數(shù)x(t)，其希爾伯特變換H[x(t)]的定義為：H[x(t)]=\frac{1}{\pi}\int_{-\infty}^{\infty}\frac{x(\tau)}{t-\tau}d\tau從數(shù)學(xué)原理上看，希爾伯特變換實(shí)際上是使原信號(hào)x(t)通過一個(gè)具有特定頻率響應(yīng)特性的濾波器，該濾波器在正頻率處的相移為-90^{\circ}，在負(fù)頻率處的相移為+90^{\circ}。這一特性使得希爾伯特變換能夠有效地提取信號(hào)的相位信息，為后續(xù)分析信號(hào)的瞬時(shí)特性奠定基礎(chǔ)。在對(duì)電機(jī)故障信號(hào)的某個(gè)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換時(shí)，通過這種特殊的濾波作用，可以將該IMF分量在時(shí)域中的復(fù)雜變化轉(zhuǎn)換為包含相位信息的解析信號(hào)，從而為深入分析該IMF分量的特性提供了新的視角。通過希爾伯特變換，我們可以將每個(gè)IMF分量c_{i}(t)轉(zhuǎn)化為解析信號(hào)z_{i}(t)，其表達(dá)式為：z_{i}(t)=c_{i}(t)+jH[c_{i}(t)]=a_{i}(t)e^{j\theta_{i}(t)}其中，a_{i}(t)=\sqrt{c_{i}^{2}(t)+[H(c_{i}(t))]^{2}}表示瞬時(shí)幅值，它反映了信號(hào)在每一時(shí)刻的能量強(qiáng)度變化。在電機(jī)故障診斷中，當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，某些IMF分量的瞬時(shí)幅值可能會(huì)出現(xiàn)異常變化，通過監(jiān)測(cè)瞬時(shí)幅值的變化情況，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)電機(jī)故障的跡象。例如，當(dāng)電機(jī)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，對(duì)應(yīng)的IMF分量的瞬時(shí)幅值可能會(huì)在特定時(shí)間段內(nèi)突然增大，這為診斷軸承故障提供了重要的依據(jù)。\theta_{i}(t)=\arctan\frac{H[c_{i}(t)]}{c_{i}(t)}表示瞬時(shí)相位，它描述了信號(hào)在不同時(shí)刻的相位狀態(tài)。瞬時(shí)相位的變化對(duì)于分析電機(jī)故障信號(hào)的特性也具有重要意義，不同故障類型可能會(huì)導(dǎo)致信號(hào)瞬時(shí)相位的不同變化模式。\omega_{i}(t)=\frac{d\theta_{i}(t)}{dt}表示瞬時(shí)頻率，它代表了信號(hào)在每個(gè)瞬間的頻率值，能夠精確地捕捉到信號(hào)頻率隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化。在電機(jī)運(yùn)行過程中，正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下電機(jī)信號(hào)的瞬時(shí)頻率會(huì)有明顯差異，通過分析瞬時(shí)頻率的變化，可以準(zhǔn)確地判斷電機(jī)是否處于正常運(yùn)行狀態(tài)以及故障的類型?；谏鲜鰧?duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換后得到的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值信息，我們可以進(jìn)一步構(gòu)建希爾伯特譜（HilbertSpectrum），這是對(duì)信號(hào)進(jìn)行全面時(shí)頻分析的重要工具。假設(shè)經(jīng)過EMD分解得到了n個(gè)IMF分量，那么原始信號(hào)x(t)的希爾伯特譜H(\omega,t)可以表示為：H(\omega,t)=\sum_{i=1}^{n}a_{i}(t)\delta(\omega-\omega_{i}(t))其中，\delta(\cdot)為狄拉克δ函數(shù)，它的作用是在頻率軸上準(zhǔn)確地標(biāo)定出每個(gè)IMF分量對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)頻率位置。從物理意義上講，希爾伯特譜全面地展示了信號(hào)在整個(gè)時(shí)間歷程中各個(gè)頻率成分的能量分布情況，它以時(shí)間為橫軸，頻率為縱軸，幅值（能量）通過顏色或灰度等方式進(jìn)行可視化表示。在分析電機(jī)故障信號(hào)的希爾伯特譜時(shí)，我們可以清晰地看到不同故障類型所對(duì)應(yīng)的特征頻率在時(shí)間軸上的出現(xiàn)時(shí)刻和持續(xù)時(shí)間，以及這些頻率成分的能量變化情況。通過對(duì)希爾伯特譜的分析，可以直觀地觀察到電機(jī)在不同運(yùn)行狀態(tài)下的信號(hào)特征變化，從而準(zhǔn)確地提取出故障特征。例如，當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)子出現(xiàn)斷條故障時(shí)，在希爾伯特譜上會(huì)出現(xiàn)與轉(zhuǎn)子斷條故障相關(guān)的特定頻率成分，并且這些頻率成分的能量會(huì)隨著故障的發(fā)展而逐漸增大，通過對(duì)這些特征的分析，可以及時(shí)準(zhǔn)確地診斷出轉(zhuǎn)子斷條故障。三、電機(jī)常見故障類型及特征分析3.1電氣故障3.1.1繞組短路繞組短路是電機(jī)常見的電氣故障之一，它通常可細(xì)分為匝間短路、相間短路和對(duì)地短路。其中，匝間短路是指同一繞組中相鄰幾匝線圈之間的絕緣層遭到破壞，導(dǎo)致這些線圈相互導(dǎo)通。這可能是由于電機(jī)長期運(yùn)行過程中，繞組受到電磁力的反復(fù)作用而產(chǎn)生振動(dòng)，使匝間絕緣逐漸磨損；或者在電機(jī)制造過程中，繞組絕緣處理工藝不佳，留下了薄弱點(diǎn)，在后續(xù)運(yùn)行中逐漸發(fā)展為匝間短路。相間短路則是指不同相繞組之間的絕緣損壞，使得不同相的繞組直接連通。電機(jī)在運(yùn)行時(shí)，如果遭受過電壓沖擊，如雷擊、操作過電壓等，可能會(huì)擊穿相間絕緣，引發(fā)相間短路。對(duì)地短路是指繞組與電機(jī)的鐵芯或機(jī)殼之間的絕緣被破壞，導(dǎo)致繞組與地之間形成導(dǎo)電通路。電機(jī)長期處于潮濕環(huán)境中，繞組絕緣受潮，其絕緣性能下降，容易引發(fā)對(duì)地短路。繞組短路對(duì)電機(jī)運(yùn)行有著嚴(yán)重的影響。當(dāng)出現(xiàn)繞組短路時(shí)，短路部分的電阻會(huì)急劇減小，根據(jù)歐姆定律I=\frac{U}{R}（其中I為電流，U為電壓，R為電阻），在電壓不變的情況下，電阻減小會(huì)導(dǎo)致電流大幅增大。這會(huì)使電機(jī)的繞組銅損顯著增加，產(chǎn)生大量的熱量，從而導(dǎo)致電機(jī)過熱。長期過熱會(huì)加速繞組絕緣的老化，進(jìn)一步擴(kuò)大故障范圍，甚至可能引發(fā)電機(jī)燒毀。短路還會(huì)導(dǎo)致電機(jī)的三相電流不平衡，進(jìn)而使電機(jī)產(chǎn)生振動(dòng)和異常噪聲。三相電流不平衡會(huì)產(chǎn)生負(fù)序磁場(chǎng)，該磁場(chǎng)與轉(zhuǎn)子相互作用，會(huì)使電機(jī)的輸出轉(zhuǎn)矩減小，影響電機(jī)的正常運(yùn)行。在一些對(duì)電機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定性要求較高的場(chǎng)合，如精密機(jī)床、自動(dòng)化生產(chǎn)線等，繞組短路引起的電機(jī)故障可能會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降、生產(chǎn)中斷等嚴(yán)重后果。從信號(hào)特征變化來看，當(dāng)電機(jī)繞組發(fā)生短路時(shí)，其電流信號(hào)會(huì)出現(xiàn)明顯的變化。正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的電流波形較為穩(wěn)定，頻率主要集中在電源頻率附近。而當(dāng)繞組短路時(shí)，電流幅值會(huì)迅速增大，且電流波形會(huì)發(fā)生畸變。通過對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，可以發(fā)現(xiàn)除了電源頻率成分外，還會(huì)出現(xiàn)高次諧波成分，且這些高次諧波的幅值會(huì)隨著短路程度的加劇而增大。在電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)方面，正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)幅值較小，且頻率成分相對(duì)簡單。當(dāng)繞組短路導(dǎo)致電機(jī)出現(xiàn)振動(dòng)和異常噪聲時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)顯著增大，頻率成分也會(huì)變得更加復(fù)雜，除了電機(jī)的固有頻率外，還會(huì)出現(xiàn)與電流高次諧波相關(guān)的頻率成分。這些信號(hào)特征的變化為基于HHT變換的電機(jī)故障診斷提供了重要的依據(jù)。3.1.2繞組開路繞組開路是指電機(jī)繞組中的導(dǎo)線出現(xiàn)斷裂或連接點(diǎn)松動(dòng)，導(dǎo)致電流無法正常流通的故障現(xiàn)象。在電機(jī)的運(yùn)行過程中，繞組會(huì)受到各種力的作用，如電磁力、熱應(yīng)力、機(jī)械振動(dòng)等，這些力的長期作用可能會(huì)使繞組導(dǎo)線逐漸疲勞，最終導(dǎo)致斷裂。電機(jī)頻繁啟停時(shí)，電流的沖擊會(huì)對(duì)繞組造成額外的應(yīng)力，增加了繞組開路的風(fēng)險(xiǎn)。連接點(diǎn)松動(dòng)也是導(dǎo)致繞組開路的常見原因之一，這可能是由于電機(jī)在制造、安裝或維修過程中，連接點(diǎn)的緊固措施不到位，在電機(jī)運(yùn)行時(shí)，受到振動(dòng)和溫度變化的影響，連接點(diǎn)逐漸松動(dòng)。繞組開路對(duì)電機(jī)運(yùn)行產(chǎn)生的影響較為顯著。對(duì)于三相電機(jī)而言，如果發(fā)生一相繞組開路，電機(jī)將無法正常啟動(dòng)，即使勉強(qiáng)啟動(dòng)，也會(huì)出現(xiàn)轉(zhuǎn)速明顯下降、運(yùn)行不穩(wěn)定的情況，同時(shí)伴有異常的“嗡嗡”聲。這是因?yàn)橐幌嗬@組開路后，電機(jī)的三相磁場(chǎng)不再平衡，產(chǎn)生的電磁轉(zhuǎn)矩減小，無法提供足夠的動(dòng)力來驅(qū)動(dòng)電機(jī)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。電機(jī)的電流會(huì)急劇增大，這是由于電機(jī)為了維持一定的輸出轉(zhuǎn)矩，會(huì)試圖從其他兩相獲取更多的電流，從而導(dǎo)致這兩相電流過載。長期運(yùn)行在這種過載狀態(tài)下，會(huì)使電機(jī)的繞組過熱，加速絕緣老化，甚至可能引發(fā)其他故障，如繞組燒毀、電機(jī)損壞等。如果是多相繞組同時(shí)開路，電機(jī)則會(huì)完全停止運(yùn)轉(zhuǎn)。在繞組開路故障發(fā)生時(shí)，電機(jī)的信號(hào)特征會(huì)發(fā)生明顯變化。從電流信號(hào)來看，正常運(yùn)行時(shí)，三相電機(jī)的三相電流大小基本相等，相位互差120°。當(dāng)一相繞組開路后，該相電流會(huì)降為零，而其他兩相電流會(huì)增大。通過監(jiān)測(cè)電機(jī)的三相電流，可以很容易地發(fā)現(xiàn)電流的異常變化，從而初步判斷是否存在繞組開路故障。對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，會(huì)發(fā)現(xiàn)其頻譜特性也發(fā)生了改變。正常情況下，電機(jī)電流頻譜主要集中在電源頻率處，而當(dāng)繞組開路時(shí)，由于電流的異常變化，會(huì)出現(xiàn)一些低頻和高頻的附加頻率成分，這些成分的出現(xiàn)與電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和故障類型密切相關(guān)。在振動(dòng)信號(hào)方面，繞組開路導(dǎo)致電機(jī)運(yùn)行不穩(wěn)定，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)明顯增大，頻率成分也會(huì)變得更加復(fù)雜。正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)主要由機(jī)械結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)和電磁力引起的振動(dòng)組成，頻率成分相對(duì)簡單。而當(dāng)繞組開路后，由于三相磁場(chǎng)不平衡和電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的改變，會(huì)產(chǎn)生額外的振動(dòng)激勵(lì)，使得振動(dòng)信號(hào)中出現(xiàn)更多的頻率成分，且這些頻率成分之間可能存在相互調(diào)制的現(xiàn)象。這些信號(hào)特征的變化為利用HHT變換進(jìn)行電機(jī)繞組開路故障診斷提供了重要的線索。3.1.3繞組接地繞組接地故障是指電機(jī)繞組與鐵芯或機(jī)殼之間的絕緣遭到破壞，致使繞組與地之間形成導(dǎo)電通路的現(xiàn)象。電機(jī)長期運(yùn)行過程中，繞組絕緣會(huì)受到多種因素的侵蝕，從而導(dǎo)致絕緣性能逐漸下降。電機(jī)運(yùn)行環(huán)境中的濕度較高時(shí)，水分會(huì)滲透到繞組絕緣內(nèi)部，降低其絕緣電阻；腐蝕性氣體如二氧化硫、硫化氫等會(huì)與絕緣材料發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，破壞絕緣結(jié)構(gòu)；高溫會(huì)加速絕緣材料的老化，使其失去絕緣性能。在電機(jī)的制造、安裝或維修過程中，如果操作不當(dāng)，也可能導(dǎo)致繞組絕緣受損。在嵌線過程中，繞組與鐵芯或機(jī)殼之間的絕緣可能會(huì)被劃傷；重繞定子繞組時(shí)，絕緣材料的選擇或安裝工藝不符合要求，可能會(huì)留下絕緣隱患。繞組接地故障對(duì)電機(jī)的運(yùn)行有著嚴(yán)重的影響。機(jī)殼帶電是繞組接地故障最直觀的表現(xiàn)，這會(huì)給操作人員帶來觸電的危險(xiǎn)，嚴(yán)重威脅人身安全?？刂凭€路可能會(huì)失控，由于繞組接地導(dǎo)致電流分布異常，可能會(huì)影響電機(jī)的控制信號(hào)傳輸，使控制線路無法正常工作。繞組短路發(fā)熱也是常見的后果，接地故障會(huì)導(dǎo)致電流通過接地路徑形成回路，使繞組局部電流增大，產(chǎn)生大量熱量，進(jìn)而引發(fā)繞組短路，加速電機(jī)的損壞。電機(jī)的三相電流會(huì)出現(xiàn)不平衡的情況，這是因?yàn)榻拥毓收细淖兞穗姍C(jī)的電氣參數(shù)，導(dǎo)致三相電路的阻抗不一致，從而使三相電流大小和相位發(fā)生變化。三相電流不平衡會(huì)產(chǎn)生負(fù)序磁場(chǎng)，增加電機(jī)的損耗，降低電機(jī)的效率，同時(shí)還會(huì)引起電機(jī)的振動(dòng)和噪聲增大，影響電機(jī)的正常運(yùn)行。當(dāng)電機(jī)繞組發(fā)生接地故障時(shí)，其信號(hào)特征會(huì)發(fā)生明顯變化。電流信號(hào)方面，正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的三相電流應(yīng)該是平衡的，大小和相位基本一致。而當(dāng)繞組接地后，接地相的電流會(huì)增大，且電流波形會(huì)發(fā)生畸變。通過對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和分析，可以發(fā)現(xiàn)接地相電流的異常增大以及電流波形中的諧波成分增加。這些諧波成分是由于接地故障導(dǎo)致的電流不平衡和非線性引起的，它們的頻率和幅值與故障的嚴(yán)重程度密切相關(guān)。振動(dòng)信號(hào)也會(huì)發(fā)生顯著變化，電機(jī)的振動(dòng)幅值會(huì)明顯增大，頻率成分變得更加復(fù)雜。正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)主要由機(jī)械結(jié)構(gòu)的固有振動(dòng)和電磁力引起的振動(dòng)組成，頻率成分相對(duì)單一。而當(dāng)繞組接地故障發(fā)生后，由于三相電流不平衡和電機(jī)內(nèi)部電磁狀態(tài)的改變，會(huì)產(chǎn)生額外的振動(dòng)激勵(lì)，使得振動(dòng)信號(hào)中出現(xiàn)更多的頻率成分，且這些頻率成分之間可能存在相互調(diào)制的現(xiàn)象。這些信號(hào)特征的變化為基于HHT變換的電機(jī)繞組接地故障診斷提供了重要的依據(jù)。通過對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行深入分析，可以準(zhǔn)確地判斷電機(jī)是否存在繞組接地故障，并進(jìn)一步確定故障的位置和嚴(yán)重程度。3.2機(jī)械故障3.2.1軸承磨損軸承作為電機(jī)中支撐轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)的關(guān)鍵部件，在電機(jī)的正常運(yùn)行中起著至關(guān)重要的作用。然而，由于電機(jī)在運(yùn)行過程中，軸承需要承受轉(zhuǎn)子的重量、電磁力以及各種復(fù)雜的機(jī)械應(yīng)力，同時(shí)還會(huì)受到溫度變化、潤滑條件等多種因素的影響，因此軸承磨損是電機(jī)常見的機(jī)械故障之一。軸承磨損通常是由多種因素共同作用導(dǎo)致的。在電機(jī)運(yùn)行時(shí)，軸承內(nèi)部的滾動(dòng)體與滾道之間會(huì)產(chǎn)生相對(duì)運(yùn)動(dòng)，盡管有潤滑介質(zhì)的存在，但在長期的摩擦作用下，滾動(dòng)體和滾道的表面仍會(huì)逐漸磨損。電機(jī)運(yùn)行過程中，可能會(huì)出現(xiàn)振動(dòng)和沖擊，如電機(jī)啟動(dòng)和停止時(shí)的瞬間沖擊、負(fù)載變化引起的振動(dòng)等，這些振動(dòng)和沖擊會(huì)加劇軸承的磨損。潤滑不良也是導(dǎo)致軸承磨損的重要原因之一，如果潤滑油量不足、潤滑油變質(zhì)或潤滑方式不當(dāng)，都會(huì)使軸承的潤滑效果變差，增加滾動(dòng)體與滾道之間的摩擦，從而加速軸承的磨損。此外，電機(jī)運(yùn)行環(huán)境中的雜質(zhì)，如灰塵、金屬顆粒等，若進(jìn)入軸承內(nèi)部，也會(huì)劃傷滾動(dòng)體和滾道表面，導(dǎo)致軸承磨損。軸承磨損對(duì)電機(jī)運(yùn)行的影響是多方面的。隨著軸承磨損的加劇，軸承的游隙會(huì)逐漸增大，這會(huì)導(dǎo)致電機(jī)轉(zhuǎn)子的徑向和軸向跳動(dòng)增加，進(jìn)而使電機(jī)產(chǎn)生異常振動(dòng)和噪聲。在電機(jī)運(yùn)行時(shí)，通過振動(dòng)傳感器可以檢測(cè)到電機(jī)振動(dòng)幅值的增大，并且振動(dòng)頻率中會(huì)出現(xiàn)與軸承故障相關(guān)的特征頻率。當(dāng)電機(jī)的軸承出現(xiàn)磨損時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的頻譜中會(huì)出現(xiàn)軸承內(nèi)圈、外圈或滾動(dòng)體的故障特征頻率，這些頻率的出現(xiàn)可以作為判斷軸承磨損故障的重要依據(jù)。軸承磨損還會(huì)使電機(jī)的機(jī)械效率降低，因?yàn)槟p增加了軸承的摩擦阻力，導(dǎo)致電機(jī)在運(yùn)行過程中需要消耗更多的能量來克服這種阻力。嚴(yán)重的軸承磨損甚至可能導(dǎo)致電機(jī)轉(zhuǎn)子與定子之間發(fā)生摩擦，即所謂的“掃膛”現(xiàn)象，這會(huì)使電機(jī)的繞組絕緣受到破壞，引發(fā)電氣故障，如繞組短路、接地等，最終導(dǎo)致電機(jī)損壞。當(dāng)電機(jī)軸承出現(xiàn)磨損故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)和溫度信號(hào)會(huì)發(fā)生明顯變化。在振動(dòng)信號(hào)方面，正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)幅值較小，頻率成分相對(duì)穩(wěn)定。而當(dāng)軸承磨損時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)顯著增大，并且會(huì)出現(xiàn)一些特定的頻率成分。由于軸承內(nèi)圈、外圈和滾動(dòng)體的故障特征頻率不同，通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，可以確定軸承磨損的具體部位和程度。一般來說，軸承內(nèi)圈故障會(huì)在振動(dòng)信號(hào)的頻譜中產(chǎn)生與內(nèi)圈故障特征頻率相關(guān)的峰值，外圈故障和滾動(dòng)體故障也會(huì)有相應(yīng)的特征頻率峰值出現(xiàn)。在溫度信號(hào)方面，軸承磨損會(huì)導(dǎo)致軸承部位的摩擦增加，從而使溫度升高。通過安裝在軸承座上的溫度傳感器，可以監(jiān)測(cè)到軸承溫度的異常上升。當(dāng)軸承溫度超過正常工作范圍時(shí)，就需要警惕軸承磨損故障的發(fā)生。這些信號(hào)特征的變化為基于HHT變換的電機(jī)軸承磨損故障診斷提供了重要的信息。3.2.2機(jī)械部件松動(dòng)機(jī)械部件松動(dòng)是電機(jī)運(yùn)行過程中可能出現(xiàn)的另一種常見機(jī)械故障，它主要是指電機(jī)內(nèi)部或與電機(jī)相連的機(jī)械部件之間的連接部位出現(xiàn)松動(dòng)現(xiàn)象。在電機(jī)的制造和安裝過程中，如果螺栓、螺母等連接件沒有緊固到位，或者在電機(jī)長期運(yùn)行過程中，受到振動(dòng)、沖擊、溫度變化等因素的影響，連接件會(huì)逐漸松動(dòng)。電機(jī)的頻繁啟停會(huì)使機(jī)械部件受到較大的應(yīng)力沖擊，加速連接件的松動(dòng)。此外，電機(jī)運(yùn)行環(huán)境的惡劣條件，如高溫、高濕度等，也會(huì)導(dǎo)致連接件的腐蝕和松動(dòng)。機(jī)械部件松動(dòng)對(duì)電機(jī)運(yùn)行的影響不容忽視。當(dāng)電機(jī)的機(jī)械部件出現(xiàn)松動(dòng)時(shí)，會(huì)破壞電機(jī)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，導(dǎo)致電機(jī)在運(yùn)行過程中產(chǎn)生強(qiáng)烈的振動(dòng)和異常噪聲。電機(jī)的地腳螺栓松動(dòng)，會(huì)使電機(jī)在運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生較大的晃動(dòng)，進(jìn)而引發(fā)劇烈的振動(dòng)。這種振動(dòng)不僅會(huì)影響電機(jī)自身的正常運(yùn)行，還可能對(duì)周圍的設(shè)備和設(shè)施造成損害。機(jī)械部件松動(dòng)還會(huì)導(dǎo)致電機(jī)的傳動(dòng)效率降低，因?yàn)樗蓜?dòng)的部件會(huì)增加傳動(dòng)過程中的能量損耗，使電機(jī)的輸出功率下降。在一些對(duì)電機(jī)運(yùn)行精度要求較高的場(chǎng)合，如精密加工設(shè)備、自動(dòng)化生產(chǎn)線等，機(jī)械部件松動(dòng)引起的振動(dòng)和傳動(dòng)效率降低會(huì)嚴(yán)重影響產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。長期的機(jī)械部件松動(dòng)還可能導(dǎo)致部件的疲勞損壞，進(jìn)一步擴(kuò)大故障范圍，增加維修成本和停機(jī)時(shí)間。當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)機(jī)械部件松動(dòng)故障時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)會(huì)呈現(xiàn)出明顯的特征變化。正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)相對(duì)平穩(wěn)，幅值和頻率都在一定的范圍內(nèi)。而當(dāng)機(jī)械部件松動(dòng)時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)突然增大，且振動(dòng)頻率會(huì)出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域分析，可以觀察到振動(dòng)幅值的突變和波動(dòng)。在電機(jī)地腳螺栓松動(dòng)時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形會(huì)出現(xiàn)明顯的沖擊脈沖，這些脈沖的出現(xiàn)頻率與電機(jī)的旋轉(zhuǎn)頻率相關(guān)。對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻域分析，可以發(fā)現(xiàn)除了電機(jī)的固有頻率成分外，還會(huì)出現(xiàn)一些與松動(dòng)部件相關(guān)的低頻和高頻成分。這些低頻成分可能是由于松動(dòng)部件的整體位移和晃動(dòng)引起的，而高頻成分則可能是由于松動(dòng)部件之間的碰撞和摩擦產(chǎn)生的。通過對(duì)這些振動(dòng)信號(hào)特征的分析，可以準(zhǔn)確地判斷電機(jī)是否存在機(jī)械部件松動(dòng)故障，并進(jìn)一步確定松動(dòng)部件的位置和松動(dòng)程度。3.2.3轉(zhuǎn)子不平衡轉(zhuǎn)子不平衡是指電機(jī)轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)過程中，由于質(zhì)量分布不均勻，導(dǎo)致其重心與旋轉(zhuǎn)中心不重合的現(xiàn)象。在電機(jī)的制造過程中，由于加工精度不足、材料不均勻等原因，可能會(huì)使轉(zhuǎn)子的質(zhì)量分布不均勻。在電機(jī)的使用過程中，轉(zhuǎn)子受到機(jī)械損傷、腐蝕、磨損等因素的影響，也會(huì)導(dǎo)致其質(zhì)量分布發(fā)生變化，從而引起轉(zhuǎn)子不平衡。電機(jī)的頻繁啟停和負(fù)載變化會(huì)使轉(zhuǎn)子受到交變應(yīng)力的作用，加速轉(zhuǎn)子的損壞和不平衡的產(chǎn)生。轉(zhuǎn)子不平衡對(duì)電機(jī)運(yùn)行有著嚴(yán)重的影響。由于轉(zhuǎn)子重心與旋轉(zhuǎn)中心不重合，在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)時(shí)會(huì)產(chǎn)生離心力，這個(gè)離心力會(huì)使電機(jī)產(chǎn)生振動(dòng)和噪聲。當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)速較高時(shí)，離心力會(huì)隨著轉(zhuǎn)速的平方成正比增加，從而導(dǎo)致電機(jī)的振動(dòng)和噪聲更加劇烈。這種振動(dòng)不僅會(huì)影響電機(jī)的正常運(yùn)行，還會(huì)對(duì)電機(jī)的軸承、機(jī)座等部件造成額外的應(yīng)力，加速這些部件的磨損和損壞。轉(zhuǎn)子不平衡還會(huì)導(dǎo)致電機(jī)的能耗增加，因?yàn)殡姍C(jī)需要消耗更多的能量來克服由于轉(zhuǎn)子不平衡產(chǎn)生的離心力。長期處于不平衡狀態(tài)運(yùn)行的電機(jī)，其壽命會(huì)明顯縮短，維修成本也會(huì)大幅增加。在電機(jī)運(yùn)行過程中，通過監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)可以有效地判斷轉(zhuǎn)子是否存在不平衡故障。正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)相對(duì)平穩(wěn)，振動(dòng)幅值較小。當(dāng)轉(zhuǎn)子出現(xiàn)不平衡時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)顯著增大，且振動(dòng)頻率主要集中在轉(zhuǎn)子的旋轉(zhuǎn)頻率及其倍頻處。通過對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，可以清晰地看到在轉(zhuǎn)子旋轉(zhuǎn)頻率及其倍頻位置出現(xiàn)明顯的峰值。在電機(jī)轉(zhuǎn)速為1500r/min時(shí)，其旋轉(zhuǎn)頻率為25Hz，當(dāng)轉(zhuǎn)子存在不平衡故障時(shí)，在振動(dòng)信號(hào)的頻譜中，25Hz及其2倍頻50Hz、3倍頻75Hz等位置會(huì)出現(xiàn)較大的幅值峰值。這些特征頻率的出現(xiàn)及其幅值的大小，可以作為判斷轉(zhuǎn)子不平衡故障的重要依據(jù)。此外，振動(dòng)信號(hào)的相位也會(huì)發(fā)生變化，通過監(jiān)測(cè)振動(dòng)信號(hào)的相位變化，可以進(jìn)一步確定轉(zhuǎn)子不平衡的位置。3.3熱故障電機(jī)熱故障是指由于電機(jī)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的熱量無法及時(shí)散發(fā)，導(dǎo)致電機(jī)溫度過高，從而影響電機(jī)正常運(yùn)行的故障現(xiàn)象。熱故障是電機(jī)常見故障之一，其產(chǎn)生的原因較為復(fù)雜，對(duì)電機(jī)的壽命和性能有著顯著的影響。電機(jī)過載運(yùn)行是導(dǎo)致熱故障的常見原因之一。當(dāng)電機(jī)所驅(qū)動(dòng)的負(fù)載超過其額定負(fù)載時(shí)，電機(jī)需要輸出更大的轉(zhuǎn)矩來維持運(yùn)行，這會(huì)導(dǎo)致電機(jī)電流增大。根據(jù)焦耳定律Q=I^{2}Rt（其中Q為熱量，I為電流，R為電阻，t為時(shí)間），電流增大將使電機(jī)繞組的銅損增加，產(chǎn)生更多的熱量。如果這些熱量不能及時(shí)散發(fā)出去，電機(jī)溫度就會(huì)不斷升高。在工業(yè)生產(chǎn)中，若電機(jī)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備出現(xiàn)卡滯、堵塞等情況，就會(huì)使電機(jī)負(fù)載突然增大，導(dǎo)致電機(jī)過載發(fā)熱。電機(jī)長時(shí)間運(yùn)行在高負(fù)荷狀態(tài)下，如連續(xù)工作時(shí)間過長，也會(huì)使電機(jī)逐漸積累熱量，引發(fā)熱故障。散熱不良也是引起電機(jī)熱故障的重要因素。電機(jī)在運(yùn)行過程中，會(huì)通過自身的散熱結(jié)構(gòu)，如散熱片、風(fēng)扇等，將產(chǎn)生的熱量散發(fā)到周圍環(huán)境中。如果這些散熱結(jié)構(gòu)出現(xiàn)問題，就會(huì)影響電機(jī)的散熱效果。散熱片表面積塵過多，會(huì)阻礙熱量的傳遞；風(fēng)扇損壞或轉(zhuǎn)速降低，無法有效地將熱量帶走。電機(jī)運(yùn)行環(huán)境的通風(fēng)條件差，如安裝在狹小、封閉的空間內(nèi)，周圍空氣流通不暢，也會(huì)使電機(jī)散熱困難，導(dǎo)致溫度升高。電機(jī)運(yùn)行環(huán)境的溫度過高，如在高溫車間或炎熱的夏季，電機(jī)與周圍環(huán)境的溫差減小，散熱效率降低，也容易引發(fā)熱故障。熱故障對(duì)電機(jī)壽命和性能的影響十分嚴(yán)重。過高的溫度會(huì)加速電機(jī)繞組絕緣材料的老化，使其絕緣性能下降。隨著絕緣材料的老化，電機(jī)繞組之間發(fā)生短路的風(fēng)險(xiǎn)增加，可能導(dǎo)致電機(jī)燒毀。研究表明，電機(jī)繞組溫度每升高10℃，其絕緣壽命大約會(huì)縮短一半。熱故障還會(huì)使電機(jī)的機(jī)械性能下降，如電機(jī)的軸承在高溫下容易磨損，導(dǎo)致電機(jī)振動(dòng)和噪聲增大。高溫會(huì)使電機(jī)的磁性材料性能發(fā)生變化，導(dǎo)致電機(jī)的電磁轉(zhuǎn)矩減小，影響電機(jī)的正常運(yùn)行。在一些對(duì)電機(jī)性能要求較高的場(chǎng)合，如精密加工設(shè)備、自動(dòng)化生產(chǎn)線等，熱故障引起的電機(jī)性能下降可能會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降、生產(chǎn)效率降低等問題。溫度監(jiān)測(cè)在熱故障診斷中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電機(jī)的溫度，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)電機(jī)的熱故障隱患。目前，常用的溫度監(jiān)測(cè)方法有熱電偶測(cè)溫、熱電阻測(cè)溫、紅外測(cè)溫等。熱電偶是利用兩種不同金屬材料的熱電效應(yīng)來測(cè)量溫度，具有響應(yīng)速度快、測(cè)量精度高等優(yōu)點(diǎn)，常用于電機(jī)內(nèi)部關(guān)鍵部位的溫度測(cè)量。熱電阻則是基于金屬導(dǎo)體的電阻值隨溫度變化的特性來測(cè)量溫度，其測(cè)量精度高、穩(wěn)定性好，適用于對(duì)溫度測(cè)量精度要求較高的場(chǎng)合。紅外測(cè)溫是利用物體的紅外輻射特性來測(cè)量溫度，具有非接觸、測(cè)量速度快等優(yōu)點(diǎn)，可用于對(duì)電機(jī)表面溫度的快速檢測(cè)。通過將溫度傳感器安裝在電機(jī)的繞組、軸承、機(jī)殼等關(guān)鍵部位，實(shí)時(shí)采集溫度數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖O(jiān)測(cè)系統(tǒng)中。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以根據(jù)預(yù)設(shè)的溫度閾值，對(duì)電機(jī)的溫度進(jìn)行分析和判斷。當(dāng)電機(jī)溫度超過閾值時(shí)，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)會(huì)發(fā)出警報(bào)，提醒工作人員及時(shí)采取措施，如停機(jī)檢查、調(diào)整負(fù)載、改善散熱條件等，以避免熱故障的進(jìn)一步發(fā)展。還可以通過對(duì)溫度數(shù)據(jù)的歷史分析，了解電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)和熱故障發(fā)生的規(guī)律，為電機(jī)的維護(hù)和管理提供依據(jù)。四、基于HHT變換的電機(jī)故障診斷方法應(yīng)用4.1故障診斷流程構(gòu)建基于HHT變換的電機(jī)故障診斷流程涵蓋了從信號(hào)采集到故障判斷的一系列關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)都緊密相連，共同確保了故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。在信號(hào)采集環(huán)節(jié)，需根據(jù)電機(jī)的類型、運(yùn)行工況以及常見故障類型，合理選擇傳感器的類型和安裝位置。對(duì)于監(jiān)測(cè)電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)，通常選用加速度傳感器，將其安裝在電機(jī)的軸承座、機(jī)殼等關(guān)鍵部位，這些位置能夠敏感地反映出電機(jī)因故障產(chǎn)生的振動(dòng)變化。在監(jiān)測(cè)電機(jī)的電流信號(hào)時(shí)，使用電流互感器，它能夠準(zhǔn)確地采集電機(jī)運(yùn)行過程中的電流數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析電機(jī)的電氣故障提供重要依據(jù)。在采集信號(hào)時(shí)，要確保傳感器的精度和穩(wěn)定性，以獲取高質(zhì)量的原始信號(hào)。同時(shí)，合理設(shè)置采樣頻率，根據(jù)奈奎斯特采樣定理，采樣頻率應(yīng)至少為信號(hào)最高頻率的兩倍，以避免信號(hào)混疊，保證采集到的信號(hào)能夠完整地反映電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)。信號(hào)預(yù)處理是對(duì)采集到的原始信號(hào)進(jìn)行初步加工，以提高信號(hào)質(zhì)量，為后續(xù)的HHT變換和故障特征提取奠定良好基礎(chǔ)。常見的預(yù)處理方法包括濾波、去噪等。濾波可以根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)和噪聲的頻率范圍，選擇合適的濾波器，如低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器等，去除信號(hào)中的高頻噪聲、低頻干擾或特定頻率的噪聲。當(dāng)電機(jī)運(yùn)行環(huán)境中存在高頻電磁干擾時(shí)，可使用低通濾波器去除高頻噪聲，保留信號(hào)的低頻有用成分。去噪則是采用均值濾波、中值濾波、小波去噪等方法，進(jìn)一步降低信號(hào)中的噪聲干擾。小波去噪利用小波變換的多分辨率分析特性，能夠有效地去除噪聲，同時(shí)保留信號(hào)的細(xì)節(jié)特征。通過這些預(yù)處理方法，可以顯著提高信號(hào)的信噪比，使信號(hào)更易于分析和處理。HHT變換是整個(gè)故障診斷流程的核心環(huán)節(jié)，它主要包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）和希爾伯特變換兩個(gè)步驟。在EMD分解過程中，將預(yù)處理后的信號(hào)分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IMF）。通過確定信號(hào)的局部極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)，采用三次樣條插值構(gòu)建上、下包絡(luò)線，計(jì)算局部均值并從原始信號(hào)中減去，經(jīng)過多次迭代篩選，得到滿足IMF條件的分量。這些IMF分量分別代表了信號(hào)在不同時(shí)間尺度和頻率范圍內(nèi)的固有振蕩特性。希爾伯特變換則對(duì)每個(gè)IMF分量進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)換為解析信號(hào)，從而獲取信號(hào)的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值信息。通過希爾伯特變換，可以得到每個(gè)IMF分量在不同時(shí)刻的頻率和幅值變化情況，為后續(xù)的故障特征提取提供了豐富的時(shí)頻信息。故障特征提取是從HHT變換得到的時(shí)頻信息中，提取出能夠準(zhǔn)確表征電機(jī)故障的特征參數(shù)。對(duì)于不同的故障類型，其對(duì)應(yīng)的故障特征也有所不同。在電機(jī)軸承故障診斷中，可選取特定IMF分量的能量、幅值、頻率等作為特征參數(shù)。當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，某些IMF分量的能量會(huì)發(fā)生明顯變化，通過監(jiān)測(cè)這些能量變化，可以判斷軸承是否存在故障以及故障的嚴(yán)重程度。還可以分析IMF分量的幅值和頻率的變化規(guī)律，如幅值的突變、頻率的偏移等，這些特征都能夠?yàn)檩S承故障診斷提供重要線索。在轉(zhuǎn)子斷條故障診斷中，可提取與轉(zhuǎn)子斷條相關(guān)的特征頻率及其幅值作為故障特征。通過對(duì)希爾伯特變換得到的瞬時(shí)頻率和幅值信息進(jìn)行分析，找出與轉(zhuǎn)子斷條故障對(duì)應(yīng)的特征頻率，并觀察其幅值的變化情況，從而準(zhǔn)確地診斷出轉(zhuǎn)子斷條故障。故障判斷與診斷是根據(jù)提取的故障特征，結(jié)合已建立的故障診斷模型或知識(shí)庫，對(duì)電機(jī)的故障類型和故障程度進(jìn)行判斷和診斷。在實(shí)際應(yīng)用中，可采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，對(duì)故障特征進(jìn)行分類和識(shí)別。使用SVM算法時(shí)，通過構(gòu)建合適的分類超平面，將不同故障類型的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而判斷電機(jī)的故障類型。還可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和分類能力，對(duì)大量的故障樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，建立故障診斷模型，然后將提取的故障特征輸入到模型中，得到故障診斷結(jié)果。在故障判斷過程中，還可以結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)庫，對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證和分析，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2信號(hào)采集與預(yù)處理在電機(jī)故障診斷中，信號(hào)采集是獲取電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)信息的首要環(huán)節(jié)，準(zhǔn)確、全面的信號(hào)采集為后續(xù)的故障診斷提供了關(guān)鍵的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)是反映電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的重要信號(hào)源，其采集方法具有各自的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的采集，加速度傳感器是常用的設(shè)備，它能夠敏感地檢測(cè)到電機(jī)因故障產(chǎn)生的振動(dòng)變化。在安裝加速度傳感器時(shí)，通常選擇電機(jī)的軸承座、機(jī)殼等關(guān)鍵部位，這些位置能夠有效地捕捉到電機(jī)內(nèi)部機(jī)械部件的振動(dòng)信息。將加速度傳感器安裝在電機(jī)的軸承座上，可以直接獲取軸承的振動(dòng)信號(hào)，當(dāng)軸承出現(xiàn)磨損、疲勞等故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值、頻率等特征會(huì)發(fā)生明顯變化。在電機(jī)的機(jī)殼上安裝加速度傳感器，可以監(jiān)測(cè)到電機(jī)整體的振動(dòng)情況，對(duì)于檢測(cè)電機(jī)的轉(zhuǎn)子不平衡、機(jī)械部件松動(dòng)等故障具有重要意義。在采集振動(dòng)信號(hào)時(shí)，需要根據(jù)電機(jī)的運(yùn)行頻率和故障特征頻率，合理選擇傳感器的靈敏度和頻率響應(yīng)范圍，以確保能夠準(zhǔn)確地采集到有用的振動(dòng)信號(hào)。還需要注意傳感器的安裝方式，采用合適的安裝方法，如螺栓固定、磁吸固定等，保證傳感器與電機(jī)結(jié)構(gòu)緊密連接，減少信號(hào)傳輸過程中的干擾和衰減。電流信號(hào)的采集則主要使用電流互感器，它能夠?qū)㈦姍C(jī)運(yùn)行過程中的大電流轉(zhuǎn)換為適合測(cè)量和分析的小電流信號(hào)。電流互感器通過電磁感應(yīng)原理，將電機(jī)的一次側(cè)電流按一定比例轉(zhuǎn)換為二次側(cè)電流，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)電流的準(zhǔn)確測(cè)量。在三相異步電機(jī)中，通過在三相電路中分別安裝電流互感器，可以采集到三相電流信號(hào)，通過對(duì)這些信號(hào)的分析，可以判斷電機(jī)是否存在繞組短路、開路、接地等電氣故障。當(dāng)電機(jī)繞組發(fā)生匝間短路時(shí)，短路相的電流會(huì)增大，通過監(jiān)測(cè)電流互感器輸出的電流信號(hào)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)電流的異常變化，進(jìn)而診斷出繞組短路故障。在采集電流信號(hào)時(shí)，要確保電流互感器的精度和線性度，避免因互感器的誤差導(dǎo)致采集到的電流信號(hào)失真。同時(shí)，要注意電流互感器的接線方式，保證接線正確、牢固，防止出現(xiàn)接觸不良等問題，影響信號(hào)的采集質(zhì)量。采集到的原始信號(hào)往往包含各種噪聲和干擾，這些噪聲和干擾會(huì)影響信號(hào)的質(zhì)量，降低故障診斷的準(zhǔn)確性。因此，需要對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，以提高信號(hào)的信噪比，為后續(xù)的HHT變換和故障特征提取提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。濾波是信號(hào)預(yù)處理中常用的方法之一，它可以根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)和噪聲的頻率范圍，選擇合適的濾波器，去除信號(hào)中的高頻噪聲、低頻干擾或特定頻率的噪聲。低通濾波器可以讓低頻信號(hào)通過，而衰減高頻噪聲，常用于去除信號(hào)中的高頻電磁干擾。當(dāng)電機(jī)運(yùn)行環(huán)境中存在高頻干擾信號(hào)時(shí)，如附近有高頻通信設(shè)備、電力電子裝置等，這些高頻干擾信號(hào)可能會(huì)混入電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)或電流信號(hào)中，使用低通濾波器可以有效地濾除這些高頻干擾，保留信號(hào)的低頻有用成分。高通濾波器則相反，它允許高頻信號(hào)通過，衰減低頻信號(hào)，可用于去除信號(hào)中的低頻漂移和直流分量。在電機(jī)電流信號(hào)中，可能存在由于測(cè)量儀器的零點(diǎn)漂移等原因產(chǎn)生的直流分量，使用高通濾波器可以去除這些直流分量，使信號(hào)更加純凈。帶通濾波器則可以通過一個(gè)特定頻率范圍的信號(hào)，同時(shí)衰減該頻率范圍之外的信號(hào)，常用于提取信號(hào)中特定頻率的成分。在電機(jī)故障診斷中，某些故障特征頻率可能集中在一個(gè)特定的頻率范圍內(nèi)，使用帶通濾波器可以將這個(gè)頻率范圍內(nèi)的信號(hào)提取出來，便于進(jìn)一步分析和診斷。去噪也是信號(hào)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，常用的去噪方法有均值濾波、中值濾波、小波去噪等。均值濾波是一種簡單的線性濾波方法，它通過計(jì)算信號(hào)中某一窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的平均值來代替該窗口中心的數(shù)據(jù)值，從而達(dá)到平滑信號(hào)、去除噪聲的目的。均值濾波對(duì)于去除高斯噪聲等具有一定的效果，但它會(huì)使信號(hào)的邊緣變得模糊。中值濾波則是一種非線性濾波方法，它將信號(hào)中某一窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，取中間值作為該窗口中心的數(shù)據(jù)值。中值濾波對(duì)于去除椒鹽噪聲等脈沖干擾具有較好的效果，能夠有效地保留信號(hào)的邊緣信息。小波去噪是利用小波變換的多分辨率分析特性，將信號(hào)分解為不同頻率的子帶信號(hào)，然后根據(jù)噪聲和信號(hào)在不同子帶中的特性差異，對(duì)噪聲所在的子帶進(jìn)行處理，從而達(dá)到去噪的目的。小波去噪能夠在去除噪聲的同時(shí)，較好地保留信號(hào)的細(xì)節(jié)特征，對(duì)于處理非平穩(wěn)信號(hào)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在處理電機(jī)振動(dòng)信號(hào)時(shí)，由于振動(dòng)信號(hào)往往具有非平穩(wěn)特性，小波去噪可以有效地去除噪聲，同時(shí)保留信號(hào)中與故障相關(guān)的細(xì)節(jié)信息，為后續(xù)的故障診斷提供更準(zhǔn)確的信號(hào)。4.3HHT變換在故障特征提取中的應(yīng)用在完成對(duì)電機(jī)振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)的采集與預(yù)處理后，利用HHT變換對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行深入分析，從而提取出能夠準(zhǔn)確表征電機(jī)故障的特征，這是基于HHT變換的電機(jī)故障診斷方法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)于電機(jī)振動(dòng)信號(hào)，將預(yù)處理后的振動(dòng)信號(hào)輸入到HHT變換算法中，首先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）。以一臺(tái)在工業(yè)生產(chǎn)中廣泛應(yīng)用的三相異步電機(jī)為例，當(dāng)電機(jī)正常運(yùn)行時(shí)，對(duì)其軸承座處采集的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到了多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF）分量。通過對(duì)這些IMF分量的分析發(fā)現(xiàn)，IMF1主要包含了高頻振動(dòng)信息，其頻率范圍在500Hz-1000Hz之間，這部分高頻振動(dòng)可能是由電機(jī)軸承的正常滾動(dòng)摩擦產(chǎn)生的。IMF2的頻率范圍在100Hz-300Hz之間，與電機(jī)的電磁振動(dòng)頻率相關(guān)，反映了電機(jī)運(yùn)行過程中的電磁特性。當(dāng)電機(jī)軸承出現(xiàn)磨損故障時(shí)，再次對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，發(fā)現(xiàn)IMF1的能量分布發(fā)生了明顯變化，其能量在故障特征頻率處出現(xiàn)了顯著增加。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這個(gè)故障特征頻率與電機(jī)軸承內(nèi)圈的故障特征頻率相吻合，通過對(duì)該特征頻率處IMF1的幅值、能量等參數(shù)的監(jiān)測(cè)，可以準(zhǔn)確地判斷電機(jī)軸承是否存在磨損故障以及故障的嚴(yán)重程度。在分析電機(jī)電流信號(hào)時(shí)，同樣利用HHT變換進(jìn)行處理。當(dāng)電機(jī)繞組發(fā)生匝間短路故障時(shí)，對(duì)采集到的電流信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到多個(gè)IMF分量。其中，某個(gè)IMF分量的瞬時(shí)頻率和幅值出現(xiàn)了異常變化。通過對(duì)該IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換，得到其瞬時(shí)頻率和幅值隨時(shí)間的變化曲線。從曲線中可以看出，在故障發(fā)生時(shí)刻，瞬時(shí)頻率出現(xiàn)了明顯的波動(dòng)，且幅值迅速增大。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，這些變化與電機(jī)繞組匝間短路故障導(dǎo)致的電流增大、磁場(chǎng)畸變等因素密切相關(guān)。通過對(duì)這些特征的提取和分析，可以準(zhǔn)確地診斷出電機(jī)繞組的匝間短路故障。在實(shí)際應(yīng)用中，為了更準(zhǔn)確地提取故障特征，還可以結(jié)合其他特征參數(shù)進(jìn)行綜合分析。除了IMF分量的能量、幅值、頻率等參數(shù)外，還可以考慮信號(hào)的熵值、峭度等特征參數(shù)。熵值可以反映信號(hào)的不確定性和復(fù)雜性，當(dāng)電機(jī)出現(xiàn)故障時(shí)，信號(hào)的熵值往往會(huì)發(fā)生變化。峭度則可以用于檢測(cè)信號(hào)中的沖擊成分，對(duì)于診斷電機(jī)的軸承故障、機(jī)械部件松動(dòng)等具有重要意義。在分析電機(jī)軸承故障時(shí)，通過計(jì)算IMF分量的峭度值，發(fā)現(xiàn)當(dāng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，峭度值明顯增大，這為軸承故障的診斷提供了有力的支持。通過綜合運(yùn)用多種特征參數(shù)，可以提高故障診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。4.4故障診斷模型建立與驗(yàn)證在電機(jī)故障診斷領(lǐng)域，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)故障類型和故障程度的精準(zhǔn)判斷，基于HHT變換提取的故障特征，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等智能算法相結(jié)合構(gòu)建故障診斷模型是行之有效的途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力在電機(jī)故障診斷中得到廣泛應(yīng)用。以常見的BP（BackPropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，它是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在基于HHT變換的電機(jī)故障診斷中，將HHT變換提取的故障特征，如特定IMF分量的能量、幅值、頻率等作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)。假設(shè)通過HHT變換提取了10個(gè)能夠有效表征電機(jī)故障的特征參數(shù)，那么輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)就設(shè)為10。隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定則較為復(fù)雜，通常需要通過多次實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)公式來確定，如采用試錯(cuò)法，從較小的節(jié)點(diǎn)數(shù)開始逐漸增加，觀察神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果和泛化能力，直到找到最優(yōu)的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)則根據(jù)電機(jī)故障類型的數(shù)量來確定，若要診斷電機(jī)的軸承故障、轉(zhuǎn)子斷條故障、定子短路故障這3種常見故障類型，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)就設(shè)為3。在訓(xùn)練過程中，使用大量的帶有故障標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)，如包含正常運(yùn)行、軸承故障、轉(zhuǎn)子斷條故障、定子短路故障等不同狀態(tài)下的電機(jī)信號(hào)及其對(duì)應(yīng)的故障類型標(biāo)簽。通過不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出盡可能接近樣本數(shù)據(jù)的真實(shí)標(biāo)簽。在反向傳播過程中，計(jì)算輸出層的誤差，并將誤差反向傳播到隱藏層和輸入層，根據(jù)誤差來調(diào)整權(quán)重和閾值，以減小誤差。經(jīng)過多次迭代訓(xùn)練，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差達(dá)到預(yù)設(shè)的精度要求時(shí)，訓(xùn)練完成，此時(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就具備了對(duì)電機(jī)故障進(jìn)行診斷的能力。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種基于概率推理的圖形化模型，能夠有效地處理不確定性問題，在電機(jī)故障診斷中也具有重要的應(yīng)用價(jià)值。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點(diǎn)和有向邊組成，節(jié)點(diǎn)代表變量，有向邊表示變量之間的依賴關(guān)系。在構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷模型時(shí)，首先需要確定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)?？梢酝ㄟ^對(duì)電機(jī)故障機(jī)理的深入分析和對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析來確定節(jié)點(diǎn)和有向邊。將電機(jī)的電流信號(hào)、振動(dòng)信號(hào)、溫度信號(hào)等作為節(jié)點(diǎn)，這些信號(hào)的變化與電機(jī)的故障密切相關(guān)。通過分析歷史故障數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)電機(jī)軸承出現(xiàn)故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)的幅值會(huì)增大，電流信號(hào)也會(huì)發(fā)生相應(yīng)的變化，那么就在振動(dòng)信號(hào)節(jié)點(diǎn)和電流信號(hào)節(jié)點(diǎn)與軸承故障節(jié)點(diǎn)之間建立有向邊，表示它們之間的因果關(guān)系。還需要確定節(jié)點(diǎn)的條件概率表，這可以通過對(duì)大量歷史故障數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析來得到。假設(shè)通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)振動(dòng)信號(hào)幅值超過某個(gè)閾值時(shí)，電機(jī)出現(xiàn)軸承故障的概率為0.8，那么就可以將這個(gè)概率值填入相應(yīng)的條件概率表中。在進(jìn)行故障診斷時(shí)，輸入觀測(cè)到的電機(jī)信號(hào)數(shù)據(jù)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)就可以根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的依賴關(guān)系和條件概率表進(jìn)行概率推理，計(jì)算出電機(jī)出現(xiàn)各種故障的概率，從而判斷電機(jī)的故障類型。為了確保故障診斷模型的準(zhǔn)確性和可靠性，需要利用訓(xùn)練樣本對(duì)模型進(jìn)行嚴(yán)格的訓(xùn)練和驗(yàn)證。在訓(xùn)練階段，將收集到的大量電機(jī)故障樣本數(shù)據(jù)按照一定的比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，通常訓(xùn)練集占比70%-80%，驗(yàn)證集占比20%-30%。以訓(xùn)練基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型為例，將訓(xùn)練集中的樣本數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，按照前面所述的訓(xùn)練方法，通過正向傳播和反向傳播不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集樣本的分類準(zhǔn)確率不斷提高。在訓(xùn)練過程中，使用驗(yàn)證集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能進(jìn)行監(jiān)測(cè)，當(dāng)驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率不再提升或者出現(xiàn)下降趨勢(shì)時(shí)，說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，此時(shí)需要停止訓(xùn)練，調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)或者采用一些防止過擬合的方法，如增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、采用正則化技術(shù)等。在驗(yàn)證階段，使用獨(dú)立的測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的故障診斷模型進(jìn)行評(píng)估。將測(cè)試集中的電機(jī)信號(hào)數(shù)據(jù)輸入到模型中，模型輸出故障診斷結(jié)果，然后將診斷結(jié)果與測(cè)試集的真實(shí)故障標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算模型的診斷準(zhǔn)確率、召回率、誤報(bào)率等指標(biāo)。診斷準(zhǔn)確率是指正確診斷的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，召回率是指正確診斷出的故障樣本數(shù)占實(shí)際故障樣本數(shù)的比例，誤報(bào)率是指錯(cuò)誤診斷為故障的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。若測(cè)試集包含100個(gè)樣本，其中有30個(gè)樣本存在故障，模型正確診斷出了25個(gè)故障樣本，將10個(gè)正常樣本誤診斷為故障樣本，那么診斷準(zhǔn)確率為(100-10)/100=90%，召回率為25/30≈83.3%，誤報(bào)率為10/100=10%。通過對(duì)這些指標(biāo)的評(píng)估，可以全面了解故障診斷模型的性能，判斷模型是否滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。若模型的性能指標(biāo)不理想，需要進(jìn)一步分析原因，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，如調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、重新提取故障特征、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)等，直到模型的性能達(dá)到預(yù)期要求。五、案例分析5.1案例一：異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷本案例以籠型異步電機(jī)為研究對(duì)象，深入探討基于失電殘壓HHT的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法。在某工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景中，一臺(tái)籠型異步電機(jī)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)異常，懷疑存在轉(zhuǎn)子斷條故障，遂對(duì)其進(jìn)行故障診斷分析。信號(hào)采集是診斷的首要步驟。使用高精度電壓傳感器，緊密安裝在電機(jī)定子繞組出線端，確保能夠準(zhǔn)確捕捉電機(jī)斷電瞬間產(chǎn)生的失電殘壓信號(hào)。為保證信號(hào)的完整性和準(zhǔn)確性，依據(jù)電機(jī)的額定頻率和預(yù)期故障特征頻率，將采樣頻率設(shè)定為5000Hz，以滿足奈奎斯特采樣定理，有效避免信號(hào)混疊。在電機(jī)正常運(yùn)行狀態(tài)下，以及模擬一根轉(zhuǎn)子斷條故障狀態(tài)下，分別進(jìn)行失電殘壓信號(hào)采集，每種狀態(tài)采集10組信號(hào)，每組信號(hào)采集時(shí)長為5s。采集過程中，嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件，確保每次采集的一致性。采集到的原始失電殘壓信號(hào)中不可避免地混入了各種噪聲和干擾，嚴(yán)重影響信號(hào)質(zhì)量，因此需要進(jìn)行預(yù)處理。采用帶通濾波器，其通帶范圍設(shè)置為10Hz-1000Hz，以有效去除信號(hào)中的高頻電磁干擾和低頻漂移。經(jīng)過帶通濾波處理后，使用小波去噪方法進(jìn)一步降低噪聲干擾。選用db4小波基函數(shù)，進(jìn)行5層小波分解，根據(jù)噪聲和信號(hào)在不同尺度上的特性差異，對(duì)噪聲所在的小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理，從而達(dá)到去噪的目的。經(jīng)過預(yù)處理后的信號(hào)，信噪比顯著提高，信號(hào)特征更加清晰，為后續(xù)的HHT變換提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對(duì)預(yù)處理后的失電殘壓信號(hào)進(jìn)行HHT變換，首先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）。將正常電機(jī)和故障電機(jī)的失電殘壓信號(hào)分別輸入EMD算法，經(jīng)過多次迭代篩選，正常電機(jī)的失電殘壓信號(hào)被分解為7個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF）分量和1個(gè)殘余項(xiàng)。對(duì)這些IMF分量進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)IMF1-IMF3主要包含高頻成分，可能與電機(jī)的電磁噪聲和高頻振動(dòng)相關(guān)；IMF4-IMF6的頻率相對(duì)較低，與電機(jī)的機(jī)械振動(dòng)和旋轉(zhuǎn)頻率相關(guān)；殘余項(xiàng)則反映了信號(hào)的趨勢(shì)成分。故障電機(jī)的失電殘壓信號(hào)經(jīng)過EMD分解后，同樣得到7個(gè)IMF分量和1個(gè)殘余項(xiàng)，但各IMF分量的能量分布和頻率特性與正常電機(jī)存在明顯差異。特別是IMF4和IMF5，其能量在某些特定頻率處出現(xiàn)了顯著變化。對(duì)EMD分解得到的IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換，得到各IMF分量的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值信息。通過對(duì)比正常電機(jī)和故障電機(jī)的IMF4和IMF5的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值，發(fā)現(xiàn)故障電機(jī)在轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率處，瞬時(shí)幅值明顯增大，瞬時(shí)頻率也出現(xiàn)了波動(dòng)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，故障電機(jī)的IMF4在150Hz左右的頻率處，瞬時(shí)幅值比正常電機(jī)增加了約30%；IMF5在250Hz左右的頻率處，瞬時(shí)頻率出現(xiàn)了明顯的波動(dòng)，波動(dòng)范圍達(dá)到了±10Hz。這些特征變化與轉(zhuǎn)子斷條故障導(dǎo)致的電機(jī)運(yùn)行特性改變密切相關(guān)。根據(jù)提取的故障特征，結(jié)合預(yù)先建立的故障診斷模型進(jìn)行故障判斷。在本案例中，采用支持向量機(jī)（SVM）作為故障分類器。預(yù)先使用大量正常電機(jī)和不同故障程度的轉(zhuǎn)子斷條故障電機(jī)的失電殘壓信號(hào)及其對(duì)應(yīng)的故障標(biāo)簽，對(duì)SVM模型進(jìn)行訓(xùn)練。將本案例中提取的故障特征輸入訓(xùn)練好的SVM模型，模型輸出結(jié)果表明，該電機(jī)存在轉(zhuǎn)子斷條故障，與實(shí)際情況相符。通過本案例可以看出，基于失電殘壓HHT的方法能夠準(zhǔn)確地提取異步電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障特征，有效地診斷出轉(zhuǎn)子斷條故障。該方法在實(shí)際應(yīng)用中具有重要的價(jià)值，能夠?yàn)殡姍C(jī)的故障診斷和維護(hù)提供可靠的技術(shù)支持，有助于提高電機(jī)的運(yùn)行可靠性和生產(chǎn)效率，降低因電機(jī)故障導(dǎo)致的生產(chǎn)損失。5.2案例二：變頻調(diào)速異步電機(jī)軸承故障診斷在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線上，一臺(tái)變頻調(diào)速異步電機(jī)在運(yùn)行過程中出現(xiàn)異常振動(dòng)和噪聲，懷疑存在軸承故障，為了準(zhǔn)確診斷故障，采用基于HHT變換的方法進(jìn)行分析。使用加速度傳感器采集電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)，將傳感器安裝在電機(jī)的軸承座上，以確保能夠準(zhǔn)確捕捉到軸承的振動(dòng)信息。由于變頻調(diào)速異步電機(jī)的運(yùn)行頻率會(huì)發(fā)生變化，為了全面采集不同頻率下的振動(dòng)信號(hào)，設(shè)置采樣頻率為8000Hz，以滿足不同頻率下的采樣需求。在電機(jī)正常運(yùn)行狀態(tài)下，以及模擬軸承內(nèi)圈故障、外圈故障和滾動(dòng)體故障狀態(tài)下，分別進(jìn)行振動(dòng)信號(hào)采集，每種狀態(tài)采集15組信號(hào)，每組信號(hào)采集時(shí)長為6s。采集過程中，嚴(yán)格控制電機(jī)的運(yùn)行工況，確保每次采集時(shí)電機(jī)的負(fù)載、轉(zhuǎn)速等條件一致。采集到的原始振動(dòng)信號(hào)中存在各種噪聲和干擾，如高頻電磁干擾、低頻機(jī)械振動(dòng)干擾等，因此需要進(jìn)行預(yù)處理。首先采用帶通濾波器，根據(jù)電機(jī)軸承故障的特征頻率范圍，將通帶設(shè)置為50Hz-2000Hz，去除信號(hào)中的高頻噪聲和低頻干擾。經(jīng)過帶通濾波后，使用小波去噪方法進(jìn)一步降低噪聲。選用sym5小波基函數(shù)，進(jìn)行6層小波分解，通過對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行閾值處理，有效地去除了噪聲，提高了信號(hào)的信噪比。對(duì)預(yù)處理后的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行HHT變換，先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）。正常運(yùn)行時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)過EMD分解，得到8個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF）分量和1個(gè)殘余項(xiàng)。IMF1-IMF3主要包含高頻成分，頻率范圍在1000Hz-2000Hz之間，與電機(jī)的高頻振動(dòng)和電磁噪聲相關(guān)；IMF4-IMF6的頻率范圍在200Hz-800Hz之間，與電機(jī)的機(jī)械振動(dòng)和旋轉(zhuǎn)頻率相關(guān)；殘余項(xiàng)則反映了信號(hào)的趨勢(shì)成分。當(dāng)軸承出現(xiàn)內(nèi)圈故障時(shí)，再次對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EMD分解，發(fā)現(xiàn)IMF4的能量在軸承內(nèi)圈故障特征頻率處出現(xiàn)了顯著增加。進(jìn)一步分析，該故障特征頻率約為1200Hz，IMF4在該頻率處的能量比正常運(yùn)行時(shí)增加了約40%。對(duì)于軸承外圈故障，EMD分解后發(fā)現(xiàn)IMF5在故障特征頻率處的幅值明顯增大，故障特征頻率約為800Hz，IMF5在該頻率處的幅值比正常運(yùn)行時(shí)增大了約50%。當(dāng)軸承滾動(dòng)體出現(xiàn)故障時(shí)，IMF3在滾動(dòng)體故障特征頻率處的瞬時(shí)頻率出現(xiàn)了明顯波動(dòng)，故障特征頻率約為1500Hz，瞬時(shí)頻率的波動(dòng)范圍達(dá)到了±15Hz。根據(jù)提取的故障特征，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。預(yù)先使用大量正常電機(jī)和不同軸承故障狀態(tài)下的電機(jī)振動(dòng)信號(hào)及其對(duì)應(yīng)的故障標(biāo)簽，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。將本案例中提取的故障特征輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果表明，該電機(jī)存在軸承內(nèi)圈故障，與實(shí)際模擬的故障情況相符。通過本案例可以看出，基于HHT變換的方法能夠準(zhǔn)確地提取變頻調(diào)速異步電機(jī)軸承故障特征，有效地診斷出軸承故障類型。該方法在變頻調(diào)速異步電機(jī)的故障診斷中具有重要的應(yīng)用價(jià)值，能夠?yàn)殡姍C(jī)的維護(hù)和管理提供有力的技術(shù)支持，有助于提高電機(jī)的運(yùn)行可靠性和生產(chǎn)效率，保障工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)線的穩(wěn)定運(yùn)行。六、HHT變換在電機(jī)故障診斷中的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)6.1優(yōu)勢(shì)分析在電機(jī)故障診斷領(lǐng)域，HHT變換相較于傳統(tǒng)信號(hào)處理方法，如傅里葉變換、小波變換等，展現(xiàn)出諸多顯著優(yōu)勢(shì)，這些優(yōu)勢(shì)使其在電機(jī)故障診斷中發(fā)揮著重要作用。在處理非平穩(wěn)信號(hào)方面，HHT變換具有獨(dú)特的自適應(yīng)性，這是其區(qū)別于傳統(tǒng)方法的關(guān)鍵特性之一。傅里葉變換基于信號(hào)是線性和平穩(wěn)的假設(shè)，將信號(hào)分解為不同頻率的正弦和余弦函數(shù)的疊加，其分析結(jié)果只能反映信號(hào)在整個(gè)時(shí)間區(qū)間內(nèi)的平均頻率特性，無法提供信號(hào)在局部時(shí)間內(nèi)的頻率變化信息。當(dāng)電機(jī)故障信號(hào)呈現(xiàn)非平穩(wěn)特性，如頻率隨時(shí)間變化、幅值調(diào)制等情況時(shí)，傅里葉變換的結(jié)果會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的頻譜泄漏和模糊，難以準(zhǔn)確提取信號(hào)的特征。在電機(jī)軸承故障初期，振動(dòng)信號(hào)的頻率會(huì)逐漸發(fā)生變化，傳統(tǒng)傅里葉變換無法有效地捕捉到這些頻率變化信息，導(dǎo)致故障診斷的延遲或誤判。而HHT變換中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）過程，能夠根據(jù)信號(hào)自身的局部特征尺度，自適應(yīng)地將信號(hào)分解為一系列本征模態(tài)函數(shù)（IMF），每個(gè)IMF都代表了信號(hào)在特定頻率范圍內(nèi)的固有振蕩特性，從而能夠更準(zhǔn)確地反映信號(hào)的時(shí)頻特性。在分析電機(jī)故障信號(hào)時(shí)，HHT變換可以根據(jù)信號(hào)的局部特征，自動(dòng)調(diào)整分解方式，有效地處理信號(hào)的非平穩(wěn)性，準(zhǔn)確地提取出故障特征。HHT變換在準(zhǔn)確提取故障特征方面也具有明顯優(yōu)勢(shì)。通過EMD分解得到的IMF分量，能夠清晰地分離出信號(hào)中不同時(shí)間尺度的振蕩模式，每個(gè)IMF分量都包含了與電機(jī)故障相關(guān)的特定信息。在電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷中，通過對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行EMD分解，某些IMF分量能夠準(zhǔn)確地反映出轉(zhuǎn)子斷條故障引起的電流變化特征，如特定頻率處的幅值變化、相位突變等。對(duì)這些IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換，得到的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值信息，進(jìn)一步豐富了故障特征，有助于更準(zhǔn)確地診斷故障。與小波變換相比，小波變換需要預(yù)先選擇合適的小波基函數(shù)，不同的小波基函數(shù)對(duì)信號(hào)的分析結(jié)果可能存在較大差異，且小波變換在處理復(fù)雜信號(hào)時(shí)，容易出現(xiàn)特征提取不全面的問題。而HHT變換無需預(yù)先設(shè)定基函數(shù)，能夠自適應(yīng)地對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解和特征提取，更全面、準(zhǔn)確地反映電機(jī)故障信號(hào)的特征。在故障定位方面，HHT變換同樣表現(xiàn)出色。希爾伯特譜能夠全面地展示信號(hào)在整個(gè)時(shí)間歷程中各個(gè)頻率成分的能量分布情況，以時(shí)間為橫軸，頻率為縱軸，幅值（能量）通過顏色或灰度等方式進(jìn)行可視化表示。在分析電機(jī)故障信號(hào)的希爾伯特譜時(shí)，可以清晰地看到不同故障類型所對(duì)應(yīng)的特征頻率在時(shí)間軸上的出現(xiàn)時(shí)刻和持續(xù)時(shí)間，以及這些頻率成分的能量變化情況。通過對(duì)這些信息的分析，可以準(zhǔn)確地確定故障發(fā)生的時(shí)間和位置。在電機(jī)繞組短路故障診斷中，通過希爾伯特譜可以觀察到與繞組短路相關(guān)的特征頻率在特定時(shí)間點(diǎn)出現(xiàn)，且能量迅速增大，從而準(zhǔn)確地定位到故障發(fā)生的時(shí)間和位置。傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法，如基于幅值監(jiān)測(cè)的方法，只能判斷電機(jī)是否存在故障，難以精確地定位故障位置。HHT變換通過其獨(dú)特的時(shí)頻分析能力，為電機(jī)故障的精確定位提供了有力的支持。6.2挑戰(zhàn)探討盡管HHT變換在電機(jī)故障診斷中展現(xiàn)出諸多優(yōu)勢(shì)，但其在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一系列挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)限制了其更廣泛和深入的應(yīng)用，亟待解決。HHT變換中的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）過程存在模態(tài)混疊問題，這是其面臨的主要挑戰(zhàn)之一。模態(tài)混疊是指在EMD分解過程中，不同頻率成分的信號(hào)被錯(cuò)誤地混合在同一個(gè)本征模態(tài)函數(shù)（IMF）中，導(dǎo)致分解得到的IMF分量不能準(zhǔn)確反映信號(hào)的真實(shí)物理意義。當(dāng)電機(jī)運(yùn)行過程中存在多種故障類型并發(fā)，或者受到復(fù)雜的環(huán)境干擾時(shí)，電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)或電流信號(hào)會(huì)包含多個(gè)頻率成分，這些頻率成分在EMD分解過程中可能會(huì)出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象。在電機(jī)同時(shí)存在軸承磨損和轉(zhuǎn)子不平衡故障時(shí)，由于這兩種故障所產(chǎn)生的振動(dòng)頻率相互交織，在EMD分解時(shí)，可能會(huì)使與軸承故障和轉(zhuǎn)子不平衡故障相關(guān)的頻率成分混合在同一個(gè)IMF分量中，從而難以準(zhǔn)確地從該IMF分量中提取出與不同故障類型相對(duì)應(yīng)的特征信息，嚴(yán)重影響故障診斷的準(zhǔn)確性。雖然已有一些改進(jìn)方法，如集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）、自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（CEEMDAN）等，通過在原始信號(hào)中加入白噪聲，利用噪聲的統(tǒng)計(jì)特性來輔助分解，一定程度上可以抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象。但這些方法也引入了新的問題，如計(jì)算復(fù)雜度增加、分解結(jié)果對(duì)噪聲強(qiáng)度的選擇較為敏感等。EEMD需要進(jìn)行多次EMD分解，并對(duì)每次分解結(jié)果進(jìn)行平均，這使得計(jì)算量大幅增加，導(dǎo)致故障診斷的實(shí)時(shí)性降低。CEEMDAN雖然在抑制模態(tài)混疊方面表現(xiàn)較好，但在選擇自適應(yīng)噪聲強(qiáng)度時(shí)，若選擇不當(dāng)，可能會(huì)影響分解結(jié)果的準(zhǔn)確性。電機(jī)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，不同工況下的故障信號(hào)特征差異較大，如何建立通用的故障診斷模型，使其能夠適應(yīng)不同的運(yùn)行工況，是HHT變換應(yīng)用于電機(jī)故障診斷時(shí)需要解決的關(guān)鍵問題之一。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，電機(jī)可能會(huì)在不同的負(fù)載條件、轉(zhuǎn)速、溫度等工況下運(yùn)行，這些工況的變化會(huì)導(dǎo)致電機(jī)故障信號(hào)的特征發(fā)生改變。在低負(fù)載工況下，電機(jī)的電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)相對(duì)較小，故障特征可能不明顯；而在高負(fù)載工況下，電機(jī)的電流信號(hào)和振動(dòng)信號(hào)會(huì)增大，故障特征可能會(huì)被掩蓋在復(fù)雜的信號(hào)中。電機(jī)在不同轉(zhuǎn)速下運(yùn)行時(shí)，其故障特征頻率也會(huì)發(fā)生變化，這給基于固定特征頻率的故障診斷方法帶來了困難。目前的研究大多是在特定的工況下進(jìn)行的，所建立的