MATLAB与VC++混合编程实现一维小波多尺度分解

核心提示： 3.1 转子绕组匝间短路信号的检测原理 汽轮发电机转子绕组匝间短路是汽轮发电机常见的故障,会造成发电机转子磁极间的电磁负荷不平衡、热不平衡，使轴系振动加大，MATLAB与VC++混合编程实现一维小波多尺度分解(5)，严重时可造成机组的损坏，因此，而且可以完全脱离MATLAB环境运行，有效节

3.1 转子绕组匝间短路信号的检测原理

汽轮发电机转子绕组匝间短路是汽轮发电机常见的故障,会造成发电机转子磁极间的电磁负荷不平衡、热不平衡，使轴系振动加大，严重时可造成机组的损坏。因此，对发电机转子绕组匝间短路故障进行检测具有重要意义。

目前，用转子动态下气隙线圈探测的方法来检测发电机转子线圈是否发生匝间短路故障是目前研究的热点，其原理是当转子绕组存在匝间短路时,就会引起磁场的不对称,破坏气隙磁场的正常分布,同时故障所在槽的槽漏磁齿谐波也会相应发生变化。在定转子气隙中安装微分探测线圈,其电势波形反映了发电机气隙磁通密度的变化,通过对微分探测线圈上的电势采样数据进行分析和处理,得到探测信号突变点，对故障槽进行定位。

3.2 小波分析在实际检测的应用

小波分析方法是一种窗口大小（即窗口面积）固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法。这一方法克服了傅立叶变换不能对信号进行局部化分析的严重缺点，同时具有很强的特征提取功能。小波分析在时域、频域都具有良好的局部化性质，使其尤其适用于突变（奇异）信号的处理。

为了方便起见，并根据由微分探测线圈得到的探测信号特点，我们选取半个周期的探测信号进行分析。探测信号中每一个峰值表示发电机转子的一个槽，在确定故障槽前，我们对对每个槽进行编号。将该信号存放在文件名为data112904.dat的数据文件中，利用上述笔者设计的一维小波多尺度分解界面对其进行分解和重构。操作过程如下：点击“Browse”导入数据文件data112904.dat，选取与故障信号相适应的Daubechies小波类中的db10小波，在分解层数中选择1，点“开始”按钮对数据文件进行与故障信号相适应的db10小波进行1层分解和重构。采用检索小波高频分解系数的模极大值点的方法定位故障槽。结果如图4示，三个信号从上到下依次为半个周期的微分线圈探测信号（1~16槽）、该信号的低频重构和高频重构。观察高频重构信号确定故障槽为3槽。若需要保存需保存的项，只要在如图2示界面中钩选需要保存的项，点击“保存”按钮即可。

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4、结论

本文采用了基于COM的MATLAB与VC++混合编程方法实现对MATLAB一维小波分解、系数提取以及信号重构函数的调用。并用实例说明如何在脱离MATLAB运行环境的情况下，方便地运行该系统对一维信号进行小波多尺度分解与重构。实践证明，作为MathWorks公司力推的混编工具,COM Builder给VC调用MATLAB函数实现一维小波多才尺度分解带来了极大的便利，这种方法不仅实现了VC的可视化界面与MATLAB强大的数值分析和图形显示能力的有效结合，而且可以完全脱离MATLAB环境运行，有效节省了系统资源，缩短了软件开发周期。