基于改进小波变换的造纸厂电力设备故障诊断研究

造纸厂电力设备长期在潮湿而且阴暗的环境中运行,很容易发生各种故障。以往诊断方法在故障特征提取环节多采用集中式提取,这种提取方法很容易漏掉细节信息,导致最后故障诊断结果错误。针对这一点,研究一种基于改进小波变换的造纸厂电力设备故障诊断方法。利用加速度传感器采集造纸厂电力设备故障信号并实施滤波和放大处理。利用果蝇算法改进小波变换算法,利用改进小波变换分解电力设备故障信号,计算每一分解部分的能量并提取小波能量谱,组成特征向量,实现信号特征分布式提取。利用深度置信网络构建故障诊断模型,以小波能量谱特征向量为输入,得出造纸厂电力设备故障类型。结果表明:造纸机1发生润滑故障,造纸机2发生疲劳故障;造纸机3发生磨损故障。以上诊断结果与实际结果相同,说明诊断结果是准确的,证明了所研究诊断方法的有效性。