基于小波包和AFSA-SVM的电机故障诊断

针对电机滚动轴承故障诊断准确率问题,提出基于小波包分析结合人工鱼(AFSA)优化支持向量机(SVM)的电机故障诊断方法.利用小波包多分辨率分析法对电机的震动信号进行多层分解及重构,得到不同频段的信号时频图;然后采用AFSA算法对支持向量机中的参数惩罚参数(C)和核参数(σ)进行寻优选择,并最终建立AFSA-SVM故障诊...     

基于小波包能量谱分析的电机故障诊断

小波包是继小波分析后提出的一种新型的多尺度分析方法[1],解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果。文章描述了小波包分析方法的基本原理及其实现算法,并从能量分布的角度出发,阐述了在电机故障诊断中,利用小波包分析方法将模糊故障信号进行量化、分解,从而便于用单片机进行处理、判断的一种新的应用途径,在实验室中模拟各种电机故障进行了实验验证,实验进一步表明基于小波包能量谱分析的电机故障诊断方法是一种方便灵活并且准确度很高的故障诊断方法。     

LabVIEW在电机振动故障诊断中的应用

基于LabVIEW的小波包理论和能量谱应用于电机振动故障诊断是一种新的尝试，具有良好的应用前景。在时域范围内，故障振动信号幅值虽有变化，但难以确定电机故障程度的大小。用小波包对振动信号分解，可得到能量特征值，由此能有效地判断电机振动故障类型和程度，提高了故障诊断效率。     

基于Park矢量模信号小波分解的感应电机轴承故障诊断方法

在分析小波包分频特性的基础上，总结出小波包分解子频带按频率高低排列的通式；对三相定子电流的Park矢量模信号进行小波包分解，求相应子频带的小波包分解系数的均方根值（RMS），并用其表征轴承的故障特征，以此作为轴承故障诊断的依据。研究表明，该方法降低了基频电流及电流中噪声的影响，克服了由于受负载变化引起故障特征频率波动使得难以准确提取故障特征频率的缺陷；实验结果证明了该方法应用于电机轴承故障诊断的可行性。     

小波包在电机故障诊断中的应用

针对常用的时域和频域分析在诊断电机故障时存存不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题，利用在时频两域都具有表征信号特征能力的小波，对采集来的电机振动信号进行小波包分解。利用分解的小波系数，在各个频段上进行小波信号重构，并计算信号各个频段的能量特征值，提取故障特征，诊断故障发生的时间和故障类型。     

LabVIEW在电机振动故障诊断中的应用

基于LabVIEW的小波包理论和能量谱应用于电机振动故障诊断是一种新的尝试,具有良好的应用前景.在时域范围内,故障振动信号幅值虽有变化,但难以确定电机故障程度的大小.用小波包对振动信号分解,可得到能量特征值,由此能有效地判断电机振动故障类型和程度,提高了故障诊断效率.     

基于神经网络算法的感应电机故障诊断方法

本文研究电机转子断条故障的诊断机理,选取小波包分析作为信号处理的前置手段,得到输出神经网络的特征向量。神经网络通过学习训练得到诊断结果,将小波的局部特性和神经网络的自学习特性结合起来,使诊断系统具有自适应分辨性和良好的容错性。本研究已经应用于电机故障诊断教学实验,针对特征向量提取方法实现了故障的诊断和区分。     

小波包在电机故障诊断中的应用

针对常用的时域和频域分析在诊断电机故障时存在不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题,利用在时频两域都具有表征信号特征能力的小波,对采集来的电机振动信号进行小波包分解。利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波信号重构,并计算信号各个频段的能量特征值,提取故障特征,诊断故障发生的时间和故障类型。     

基于小波分析的电机故障诊断研究

交流异步电机是广泛使用的能量转换装置,对其常见故障进行分析及诊断,提高电机故障的在线诊断水平,具有明显实用价值。文章利用小波包分析算法提取出电机故障特征向量,并针对轴承故障特征,提出峭度值指标计算和小波包分析相结合的算法,分析获得轴承故障特征频率,由此确定故障的类型。仿真结果证明了该方法的有效性。     

遗传小波神经网络及在电机故障诊断中的应用

本文给出了基于优化遗传算法的小波神经网络故障诊断模型。首先利用改进的遗传算法对神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和阈值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛,而且故障识别的能力和精度也大大提高。同时引进比小波分析具有更强高频分析能力的小波包技术,并将其应用到故障信号的特征频率分析中,以得到的结果作为改进遗传神经网络的输入信号,保证训练网络的准确性。通过对电机故障进行仿真试验,证实该方法的有效性及正确性。     

基于噪声源估计的电机故障诊断研究

介绍了声音阵列采集信号模型,结合盖氏圆源数估计、MUSIC谱算法分析,提出通过麦克风阵列采集电机噪声数据,并对电机故障进行诊断的新方法。通过收集故障电机发出的噪声数据,利用Matlab软件进行数据处理,最后成功地对故障电机给出正确诊断。     

基于多数据融合的电机故障诊断方法研究

电机作为各类电驱设备的主要动力装置,具有结构简单、控制方便、能效高、无污染等优点.在电机运行过程中,受载荷多变、零部件老化、散热条件差等影响,故障频发,进而降低电驱装置的工作效率和稳定性.此外,电机故障种类繁多,各故障的征兆与表现又极其相似,不同故障产生的原因也错综复杂,这极大地提高了电机故障诊断的难度.传统的电机故障...     

基于噪声分析电动汽车电动机故障诊断研究

通过对电动汽车电动机在额定转速、额定转矩工况条件下噪声进行测试分析,得出其主要故障噪声频率为3 600 Hz、5 800 Hz,故障产生的主要原因是由于轴承品质差等造成的.证明通过噪声进行电动汽车电动机故障诊断的可行性.     

基于MATLAB频谱分析的永磁电机噪声分析方法

设计开发了一款200 kW新能源车用永磁同步磁阻电机。对样机进行测试,发现在转子转速2 600 r/min时,电机发出尖锐的电磁噪声。采用录音设备录制了电机运行噪声,并用MATLAB软件对噪声进行了频谱分析,通过对比电机相关零部件共振频率以及电机运行噪声频谱分析结果,分析了可能发生共振的零部件,并对该零件结构进行了优化设计。优化后电机运行时的电磁噪声下降到了合理范围,验证了基于频谱分析的电机噪声声源分析的可行性和准确性。     

基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法

提出了一种基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法。通过各类传感器在线实时得到电机的电压、电流、振动、温度等信号的瞬时值,并转化为表征电机状态的各个特征参数。根据各个特征参数在各个故障模式下的变动情况,得到各个故障模式下故障特征及其隶属度。把故障特征与故障模式之间的关系分为充分条件和必要条件关系。按照充分条件和必要条件分类后,对每个故障模式对应的2类条件下的故障特征的隶属度进行融合,最后得出每个故障模式的隶属度,为远程运维系统决策服务。该方法既可以部署在电机远程运维工业互联网的边缘设备中,也可以部署在云平台服务程序中,实现快速而可靠的电机故障诊断。     

基于小波降噪和共振解调法的异步电机故障诊断方法

针对异步电机故障时的振动信号特征,提出了一种基于峭度、小波降噪和共振解调法相结合的异步电机故障诊断方法。通过对正常、离心开关打开不完全、定转子扫膛、后轴承损坏等4种状态的单相交流异步电机进行故障试验,利用NI CompactRIO平台搭载振动信号采集卡,采集电机前端盖侧面和顶端的振动信号,进行峭度统计分析,同时通过小波降噪和共振解调法提取振动信号的频域故障特征。试验结果表明,提出的方法能够良好地实现异步电机故障诊断。     

基于D-S证据理论的感应电动机转子故障诊断方法研究

提出运用D-S(Dempster-Shafer)证据理论对感应电动机转子断条故障进行识别的故障诊断方法.基于小波包变换的频率划分特性,对定子电流信号进行小波包分解,建立了转子断条故障的特征矢量,提取转子断条故障的特征信息,利用BP神经网络对其识别的结果形成彼此独立的证据,并根据D-S证据融合规则进行融合处理,以实现对电动机转子断条故障的准确识别.实验结果表明,该方法克服了传统基于FFT分析方法难以提取故障特征频率分量的难点,提高了故障诊断的判决精度,可实现转子断条故障的可靠诊断.     

基于ACGAN和模型融合的电机轴承故障诊断方法

电机轴承疲劳试验成本较高和故障数据不足导致利用机器学习等人工智能算法进行故障诊断时效果不佳。另外,单一模型对电机轴承故障诊断的准确率也较低。为解决这两个问题,提出了一种结合辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)和模型融合的电机轴承故障诊断方法。首先将采集到的振动数据转换为二维灰度图,对每个灰度图添加标签后输入ACGAN模型,生成大量与原始数据高度拟合的新样本。然后将新样本与原始样本混合,经数据降维后输入由6个基学习器和1个元学习器融合而成的模型中。最后由融合模型输出诊断结果。试验证明,ACGAN和模型融合能有效提高电机轴承故障诊断的准确率。     

基于双边型直线电机的故障信息融合诊断方法的研究

针对双边型直线电机的气隙偏心故障、绕组匝间短路故障,提出了一种基于双边型直线电机的故障信息融合诊断方法,该法通过数据层融合、特征层融合、决策层融合以及两级诊断的方式来实现,其中数据层采用了Park矢量融合方法以及改进的基8FFT算法,特征层采用了模糊人工神经网络法。将改进的基8FFT算法、模糊人工神经网络法结合在一起,提高了双边型直线电机各种故障的诊断能力。