声音信号能够作为区分异步电机类型的特征量
更新日期:2021-06-03     浏览次数:160
核心提示:2 异步电机声音信号样本采集本文基于3-100L2-4三相异步电机,通过改造正常异步电机转子与外壳口径,使其出现转子断条与气隙偏心两种故障类型。根据GB3

2 异步电机声音信号样本采集

本文基于3-100L2-4三相异步电机,通过改造正常异步电机转子与外壳口径,使其出现转子断条与气隙偏心两种故障类型。根据GB3806-81的标准和要求对电机进行声学测量,采集测试模型如(图5)所示。声传感器距离电机最外侧30cm,垂直指向电机的轴相,采样频率48000Hz,采样位数为24位,传感器频率响应20~20000Hz。数据采集实物,图中从左到右依次是声传感器,异步电机和电涡流制动器。

采集后的声音首先划分成1s保存为音频文件(.wav),后续作为输入数据进行特征处理。样本包含3种状态异步电机:正常、转子断条和气隙偏心,每种状态异步电机各有2台。

采集到的音频信号的时域波形图和频谱图。从图中可见,三种状态异步电机的频率成分主要分布在2000Hz以内,各类的频谱差别较明显,正常异步电机频谱分布集中在0-500Hz, 转子断条异步电机频谱分布在0-1000Hz,且有突出的800Hz和900Hz分量,气隙偏心异步电机频谱集中突出于800Hz的分量。上述表明,声音信号能够作为区分异步电机类型的特征量。

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