LabVIEW开发高压配电设备振动信号特征提取与模式识别

矿用高压配电设备是井下供电系统中的关键设备之一，肩负着井下供配电和供电安全的双重任务，其工作状态直接影响着井下供电系统的安全性和可靠性。机械故障占配电总故障的70%。因此，机械故障诊断对配电非常重要。机械故障诊断可以通过多种机械参数进行监测，包括三相动触点振动信号、闭合线圈电流和动触点行程等。动触点的三相振动信号是一个重要的参数。常规信号处理方法包括傅里叶变换、短期能量法、幅域分析和相关性分析等。但是它们处理非线性信号的能力越来越差。瞬态信号由来自高压配电设备的许多非平稳振动信号叠加。传统方法无法有效提取信号中的有用信息，而具有良好时频定位特征的小波包变换可应用于瞬态或时变信号分析。通过希尔伯特变换可以提取瞬时信号的包络，并进一步量化振动信号状态的归一化能谱。

为了克服小波包变换在高频频段频率性能差、低频段时间性能差的问题，小波包频率部分可以通过多级分区带进一步细分。根据信号的特性，信号频谱可以自适应地划分为适当的频段，进一步划分频谱窗口以提高信号的分辨率。

机械故障不仅会导致冲击和振动信号漂移，还会导致时域波形幅度峰值的一些变化。为了提取不同的幅度，可以使用希尔伯特变换来获得每个三节点重建信号。这种变换可以使负频分量偏移+90°，正频率分量偏移−90°，可以实现实部和虚部之间的相互约束传递函数。

振动信号的每个频率分量都增强了或抑制了故障，这意味着振动信号的某些频率分量可能会衰减，而其他频率分量可能会增加。与正常振动信号相比，能量在同一频段内分布明显不同，即频段内信号能量的每个分量都包含丰富的故障信息。因此，能量是向量结构特征值元素的有效参数。

冲击波在配电设备结构中传播、衰减、折射、反射复杂。因此，传感器监测点将同时检测到不同振动波形之间的巨大差异。机械振动波形由一系列不同频率的不同振幅变化的正弦波组成。振动幅度与冲击力成正比，频率和衰减特性与配电设备的机械结构有关。

正常振动信号和故障振动信号在时域上没有显著差异。故障和具体变化不能仅通过时域分析来确定。因此，每个信号的特定频率特性分析也是必要的。

信号 分析 对于高压 配电 设备 的 机械 故障 诊断 至关重要， 而 LabVIEW具有 强大 的 数据 分析 能力。LabVIEW 中基于小波包变换的归一化能谱方法结合模式识别算法 KNN 已被验证用于配电设备的机械故障诊断。

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