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《小波分析在高压电机故障检测中的应用》图文并茂，分析深入浅出，语方流畅，理论与实际结合紧密，是国内外高压电机早期故障在线检测领域中一本较为全面的科技图书。《小波分析在高压电机故障检测中的应用》适合发电厂、冶炼、纺织等众多工业领域中相关科技人员、专业人员参考。小波分析是近年来国际科技界、众多学术团体和工程领域中高度关注的前沿学科。
长期以来，高压电机早期故障一直是发电厂高压电机运行维护中的难点，缺乏有效的在线检测手段。《小波分析在高压电机故障检测中的应用》对高压电机主要的早期故障及其作了全面的论述，同时，从工程应用的角度出发，将小波分析引入高压电机的早期故障在线检测中来，并取得了很好的效果。全书共分十章，内容包括：绪论、高压电机的早期故障及其研究现状、小波分析的基本理论、起动状态下转子故障检测的小波脊线方法、稳态运行下转子故障检测方法的研究及改进、定子绕组故障特征提取的小波分析方法、小波包及其在轴承故障特征提取中的应用、高压电机故障信号的小波消噪方法、高压电机早期故障小波智能诊断系统的设计、结论与展望。
目录 第一章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.1.1 高压电机在工业生产中的重要性 1.1.2 高压电机故障的危害性 1.1.3 传统故障检测方法的局限性 1.2 研究现状 1.2.1 电机故障的常见类型 1.2.2 现有故障检测技术概述 1.2.3 小波分析在信号处理领域的进展 1.3 本书研究内容与结构安排 第二章 小波分析基础理论 2.1 信号与频谱分析 2.1.1 傅里叶变换及其局限性 2.1.2 短时傅里叶变换（STFT） 2.2 小波变换（WT） 2.2.1 小波函数与尺度函数 2.2.2 连续小波变换（CWT） 2.2.3 离散小波变换（DWT） 2.2.4 小波包分解 2.3 小波变换在信号去噪和特征提取中的应用 第三章 高压电机故障机理与特征分析 3.1 高压电机结构与工作原理 3.1.1 高压电机的主要组成部分 3.1.2 高压电机的工作过程 3.2 高压电机常见故障类型 3.2.1 绕组故障（匝间短路、对地短路） 3.2.2 轴承故障 3.2.3 转子故障（转子笼条断裂、偏心） 3.2.4 电磁不平衡 3.3 故障产生的信号特征 3.3.1 振动信号特征 3.3.2 电流信号特征 3.3.3 温度信号特征 第四章 基于小波分析的高压电机故障检测方法 4.1 振动信号的小波分析 4.1.1 振动信号的采集与预处理 4.1.2 采用小波分解对振动信号进行多分辨率分析 4.1.3 识别故障特征的能量谱或相关系数 4.1.4 案例分析：绕组故障与轴承故障的振动信号特征提取 4.2 电流信号的小波分析 4.2.1 电流信号的采集与预处理 4.2.2 利用小波包分解捕捉故障产生的频率成分 4.2.3 基于小波系数的故障特征量构建 4.3 综合故障诊断策略 4.3.1 结合振动和电流信号的小波特征 4.3.2 引入机器学习算法进行故障分类 第五章 实验设计与结果分析 5.1 实验平台搭建 5.1.1 高压电机试验台 5.1.2 传感器配置（加速度传感器、电流传感器） 5.1.3 数据采集与处理系统 5.2 故障模拟与数据采集 5.2.1 模拟常见高压电机故障（如绕组短路、轴承磨损） 5.2.2 正常运行状态数据采集 5.3 实验结果分析与讨论 5.3.1 不同故障状态下小波分解系数的变化规律 5.3.2 提取的故障特征与故障类型的对应关系 5.3.3 方法的鲁棒性与准确性评估 第六章 结论与展望 6.1 研究结论 6.2 研究贡献 6.3 未来工作展望 --- 书籍简介 高压电机作为现代工业生产的核心动力设备，其稳定可靠的运行对于保障国民经济发展和工业安全生产至关重要。然而，在长期运行过程中，由于环境因素、制造缺陷、运行工况变化以及维护不当等原因，高压电机极易发生各类故障，轻则导致生产效率下降，重则引发重大安全事故，造成巨大的经济损失和环境污染。因此，开发高效、准确、可靠的高压电机故障检测技术，实现对电机状态的实时监测和早期预警，具有极高的理论价值和工程应用意义。 传统的电机故障检测方法，如基于人工经验的检查、简单的电压电流参数分析，或是依赖于傅里叶变换等频域分析手段，在面对复杂多变的工业环境和非线性故障信号时，往往存在识别精度不高、特征提取困难、对瞬态故障敏感度低等局限性。这些传统方法难以捕捉到故障初期微弱的信号变化，往往错失最佳的维护时机。 随着信号处理技术和计算能力的飞速发展，一种强大的时频分析工具——小波分析，逐渐在高压电机故障检测领域展现出其独特的优势。小波分析具有良好的时频局部化特性，能够同时提供信号在时间和频率两个维度上的信息，特别适合分析非平稳信号，而高压电机在故障发生时产生的振动、电流等信号往往是非平稳的。通过小波变换，可以有效地分解信号，将信号的能量集中到与故障相关的特定尺度（对应频率）上，从而增强故障特征的可见性，并降低噪声的干扰。 本书系统地阐述了小波分析在高压电机故障检测中的理论基础、方法应用、实验验证及结果分析。全书共分为六章： 第一章 绪论 详细介绍了高压电机在工业中的地位，分析了电机故障的严重性，并指出了传统故障检测方法的不足，为后续研究奠定了理论基础。同时，概述了当前电机故障检测的研究现状，重点介绍了小波分析在信号处理领域的最新进展，并明确了本书的研究目标和章节安排。 第二章 小波分析基础理论 深入浅出地介绍了小波分析的核心概念。首先回顾了傅里叶变换和短时傅里叶变换，揭示了它们在分析非平稳信号时的局限性。接着，详细阐述了小波变换的数学原理，包括小波函数、尺度函数、连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT），并着重介绍了能够提供更高时频分辨率的小波包分解。最后，总结了小波变换在信号去噪、特征提取等方面的应用价值，为实际故障检测方法的构建提供了理论依据。 第三章 高压电机故障机理与特征分析 深入剖析了高压电机的工作原理和常见的故障类型。详细介绍了高压电机绕组故障（如匝间短路、对地短路）、轴承故障、转子故障（如转子笼条断裂、偏心）以及电磁不平衡等典型故障的产生机理，并分析了这些故障在振动信号、电流信号和温度信号中所表现出的独特物理特征。这为后续利用小波分析进行故障识别提供了明确的目标。 第四章 基于小波分析的高压电机故障检测方法 是本书的核心章节，详细介绍了如何将小波分析技术应用于高压电机故障的检测。具体而言，本书探讨了如何通过小波分解对采集到的振动信号进行多分辨率分析，识别出与不同故障类型相关的特定频率成分的能量变化或相关系数特征，并提供了绕组故障和轴承故障的振动信号特征提取的案例分析。同时，也介绍了如何利用小波包分解捕捉电流信号中的故障特征，并构建基于小波系数的故障特征量。此外，本书还提出了结合振动和电流信号的小波特征，并引入机器学习算法进行故障分类的综合诊断策略。 第五章 实验设计与结果分析 通过详细的实验设计，验证了所提出的小波分析方法的有效性。本章介绍了实验平台的搭建，包括高压电机试验台、传感器配置以及数据采集系统。详细描述了如何模拟高压电机常见的故障，并采集不同工况下的振动和电流数据。最后，对实验结果进行了深入的分析和讨论，展示了不同故障状态下小波分解系数的变化规律，以及提取的故障特征与故障类型的对应关系，并对方法的鲁棒性和准确性进行了评估。 第六章 结论与展望 对全书的研究内容进行了总结，概括了本研究在理论和实践方面的贡献，并对未来可能的研究方向进行了展望，为相关领域的研究人员和工程师提供了有价值的参考。 本书内容翔实，理论严谨，方法实用，旨在为高压电机故障诊断与状态监测领域的研究人员、工程师以及相关专业的学生提供一本详尽的参考资料，帮助读者深刻理解小波分析在提升电机故障检测性能方面的巨大潜力，并为保障高压电机的安全稳定运行提供有效的技术支持。
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