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基于 Wavelet Analysis 的 CI 故障特征研究
徐根祺
（日立永济电气设备（西安)有限公司，陕西西安710000）
摘要：CI作为主变换装置中牵引传动系统的主要部件，CI输出电流波形中通常是非周期信号，普遍不稳定，本文提出了以Wavelet Analysis方法对CI输出电流进行分析，提高故障判断处理的效率，已达到提高运营管理的目的。
关键词：CI；WaveletAnalysis；故障特征 1小波分析
WaveletAnalysis是当前工程中一个迅速发展的新领域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。一般当遇到平稳信号或短时间内平稳信号的处理时Fourier变换与STTF这两种方法是有效的。但CI输出电流波形中通常含有非周期信号和畸变信号，普遍存在着非稳定信号，而目前Fourier变换与STTF信号处理技术尚不能很好地分析其有时变特性的非稳定信号，所以采用传统的 Fourier变换已经不合时宜，
1984年，JeanMorlet、A.Grossman在进行石油勘测的地震数据处理分析时又提出了具有可变窗口的自适应时颗分析方法，即在低
频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的额率分辨率。正是这种特性，使 WaveletTransform具有对信号的自适应性。WaveletTransform这种方法为时频分析方法，它具有多分辨分析的特性，非常适合非平稳信号的特异性分析。当进行故障诊断时，将信号进行小波变换，除去由于输入变化引起的特异点，剩下的就是故障点了。这种方法检测灵缴度高，克服噪声能力强。小波分析克服了Fourier变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，其在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，而位于高频部分具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，很适合于探测正常信号中夹带的眠间反常现象并展示其成分，所以被称为分析信号的显微镜。
2小波函数
在应用小波变换进行信号处理，可根据实际需要结合以上的某些标准，来选择合适的小波基。在众多小波基函数的家族中，有一些小波函数被实践证明是非常有用的。比如Daubechies(dbN) Daubechies将尺度取2的整幂（即a=2,jEZ+）条件下的Wavelet Transform命名为Daubechies。它具有以下特点：
①时域上具有有限支撑，即)长度有限，高阶原点矩[tPy(r)dt=0,p=0~N.
②频域(w）在w=0处有N阶零点。
(n)与整数位移正交归一，即了(w(r-t)dt=5。由尺度函数（scalefunction）Φ，（有限支撑的)求出，即：
(t)=g(2tk)
式中，k值从2-2N~1；N(,2,-50)值不同，g的值不； N=1时变为Haar；*（t）起于1-N处，终于N处。
图1和图2给出了Db4的小波函数和尺度函数。 3CI输出电流波形的WaveletTransform
图1db4小波函数
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JAAAAAMNMMNAN HAAAAAARAAAANAAAAAA
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图2小波尺度函数
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#迎
0
NNM
图3正常电流小波分析图 A0
图4故障时电流小波分析图
从小波分解图可以看出，当出现故障时，各个尺度下的变换明
显不同，通过提取其特征，可以容易地判断出故障。 4结论
WaveletTransform是一种时额分析方法，拥有多分辨分析的特性，适合非平稳信号的特异性分析。故障诊断时，对采集的信号进行 WaveletTransform，在变换后的信号中除去由于输人变化引起的特异点，剩下的即为故障点。这种方法检测CI输出的多变性电流，实
CI输出电流波形中通常含有非周期信号和特异性信号，采用
用性非常强。
WaveletTransform信号对信号的特异点非常敏感，当信号在某一时
参考文献
刻发生突变时，该信号的WaveletTransform在一定的尺度范围内均
[1]徐长发,李国宽.实用小波方法[M]式汉：华中科技大学出版社
会有信号突变出现蜂值，并且呈现出与噪声截然不同的特性。利用
2004
这一特点，选择恰当的小波基和合适的尺度参数，准确地检测到突变信号。有效信号突变点所对应的小波变化模极大值具有沿尺度传递的特性；而随机噪声信号的小波变换模极大值将随着尺度的增加而迅速衰减。利用该性质可以提高变流器故障诊断的抗噪声干扰的能力。小波变换可以对信号进行多尺度分析，具有很强的特征提取功能。下面对输出电流波形采用db4小波进行分解，再分别提取它们的能量向量。（图3-4)
万方数据
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