【技术实现步骤摘要】
一种基于MATLAB仿真的泵站机组转子状态监控方法
本专利技术涉及泵站自动监控
，一种泵站机组转子状态监控设计方法，具体为一种基于MATLAB仿真的泵站机组转子状态监控方法。
技术介绍
现有技术中的泵站自动监控系统中对信号分析多是基于Fourier变换(傅立叶变换)和Gabor变换(伽柏变换)，他们是一种全局性的分析，即全部在时域或全部在频域，但是这种特性决定了这两种信号分析的方法无法很好的处理非平稳信号，而时频特性才是表征非平稳信号的最主要的性质。
技术实现思路
本专利技术针对现有泵站自动监控系统中对信号分析中频率分解方面的缺陷，提供一种基于MATLAB仿真的泵站机组转子状态监控方法，是一种基于MATLAB仿真的，应用电涡流位移传感器进行数据采集，依靠小波包分析方法对转子系统进行监控，从而实现的泵站机组转子系统故障监控系统的设计方法。本专利技术的技术方案如下：一种基于MATLAB仿真的泵站机组转子状态监控方法，首先应用电涡流位移传感器对泵站机组中的转子系统进行数据采集，然后应用采集到的数据对信号进行小波包分解，根据重构的小波包节点求得每个节点矩阵的范数和标准差...
【技术保护点】
1.一种基于MATLAB仿真的泵站机组转子状态监控方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤1：应用电涡流位移传感器对泵站转子系统在运行状态的各种信息量进行采集，并根据传感器判断出的设备运转情况将采集信息分为正常运转的原始信号和非正常运转的故障信号；步骤2：将小波包树每个节点的信号通过低通滤波和高通滤波之后再逐级向下进行采样，用深度为3的db1小波包分解原始信号和故障信号的所有频率；步骤3：将分频率加起来重构小波包第三层节点；步骤4：根据重构的小波包节点求出第三层每个节点矩阵的最大奇异值，即范数，并且算出第三层每个节点矩阵的标准差，从而组成信号的特征向量；步骤5：对各节点小波包重...
【技术特征摘要】
1.一种基于MATLAB仿真的泵站机组转子状态监控方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤1：应用电涡流位移传感器对泵站转子系统在运行状态的各种信息量进行采集，并根据传感器判断出的设备运转情况将采集信息分为正常运转的原始信号和非正常运转的故障信号；步骤2：将小波包树每个节点的信号通过低通滤波和高通滤波之后再逐级向下进行采样，用深度为3的db1小波包分解原始信号和故障信号的所有频率；步骤3：将分频率加起来重构小波包第三层节点；步骤4：根据重构的小波包节点求出第三层每个节点矩阵的最大奇异值，即范数，并且算出第三层每个节点矩阵的标准差，从而组成信号的特征向量；步骤5：对各节点小波包重构系数进行傅里叶变换，求得第三层每个节点的功率谱和所占能量比，比较相同节点的功率和能量比，选取功率和能量比作为故障特征的依据。2.如权利要求1所述的基于MATLAB仿真的泵站机组转子状态监控方法，其特征在于：步骤2中用深度为3的db1小波包分解电涡流位移传感器采集的原始信号和故障信号的具体过程为：小波包函数为公式中的下标j,k分别代表了索引尺度和转换操作，n代表从0至正无穷的整数，t为该函数自变量；...
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