郭　清，夏　虹，韩文伟

(哈尔滨工程大学工程训练中心，核安全与仿真技术国防重点学科实验室，黑龙江哈尔滨　150001)

0　引言

高速电机[1]是大型工业装置的主要电力驱动设备，近几年针对高速电机的研究一直是热门话题，它在核动力装置和飞轮储能装置中都是非常关键的控制源。高速电机通常指的是转速超过10 000 r/min的永磁电机，它以体积小巧、重量适中、功率密度大等诸多优点而胜出。无论是核动力装置中的主冷却剂泵，或是飞轮储能装置中的无刷电机，都属于高速电机的范畴。由于高速电机工作时具有较高的转速，因而振动较大。能够产生的振动原因很多，可分为电磁、机械和空气动力等方面或多种不同因素的干扰和激励共同产生。高速电机发生故障时可通过多种分析方法来加以诊断，而每种分析方式都有其优缺点。

基于信息融合思想，文中采用频谱分析方法和小波熵分析方法对一台15 000/min高速永磁无刷电机的振动特征信号进行特征提取，使用BP神经网络构建频谱与小波熵的网络构架，比较正常情况下和加入虚拟值情况下的训练结果。

1　信号分析方法

高速电机振动信号分析方法有时域分析、频谱分析、小波分析等多种方式，各种故障使用不同的分析方法下都能产生固有故障特征，因此可根据测量所得的数据，观察是否有故障征兆，对疑似故障信号进行特征提取并加以分析。

1．1时域分析方法

在电机故障诊断的时域分析中，由于时域振动信号多为非线性振动，对信号分析可用最大熵值分析[2]、概率密度分析[3]、峭度分析[4-5]及ARMA自动回归统计分析[6]等，但这些方法的分析过程都过于繁杂。……