由于微型电机体积小,其振动信号无法用常规的加速度传感器进行采集,且对微型电机的故障诊断不需要诊断出其具体故障类型,只需要判断故障是否存在,因此,微型电机故障检测初期通常采用噪声检测的方式.采用这种检测方式,提出一种基于声音信号的微型电机故障诊断方法.针对声音信号信噪比大、 易受环境影响的特点,运用最大相关峭度解卷积-小波阈值降噪的方法,对声音信号中的周期性冲击成分进行增强并滤除环境噪声.采用希尔伯特变换得到信号的包络线和包络谱.根据包络线的形状和包络谱峰值对应的频率进行判断,实现了对微型电机故障的诊断.
微型电机 故障检测 声音信号 最大相关峭度解卷积 小波阈值降噪 希尔伯特变换