经验模态分解法在电动机铁心故障检测中的应用

曾方

(成都航空职业技术学院，成都 610100)

0 引言

三相异步电动机的定子铁心故障是电动机故障中最严重的故障之一。如果只是定子铁心发生了变形、松动或偏心，维护人员是很难发现电动机的异常情况的。但这些异常同样将导致电动机运行发生严重事故。

为了早期发现这些出隐患，考虑到电动机铁心故障总会导致电动机的振动，提出了一种通过检测电动机振动信号，用经验模态分解法分析这一振动信号，使维护人员尽早发现电动机运行故障的振动检测分析法。通过实验证明在一定程度上是一种行之有效地方法。

1 EMD和Hilbert变换的信号分析方法

1.1EMD 分解法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition:EMD)［1］方法的主要思想是把信号分解获得有限数目的本征模态函数(Intrinsic mode function:IMF)。由于瞬时频率时间的单值函数，所以在求瞬时频率时，对应的信号应受到一定的限制，而且由于在任何一个时刻只有一个频率值，所以此时刻信号应该只有一个分量。用EMD方法一般采用如下三个步骤:

(1)找出原始时间序列，序列x(t)上至少存在有两个极值点，一个局部极大值和局部极小值，如果利用三次样条曲线插值的方法这两个极值点，就可分别得到上下两个包络线，即极大值包络xmax(t)和极小值包络xmin(t);

(2)由于信号的所有数值都在两个包络线之间，因此求取每个时刻的极大值包络xmax(t)和极小值包络xmin(t)的平均值，即可获得瞬时平均值m(t)，用式(1)表达

(3)再用原始时间序列x(t)减去瞬时平均值m(t)，就可得到一个去掉低频的新数列h(t)，用式(2)表达