电动机故障诊断专家系统

本文介绍了电动机故障诊断专家系统的结构原理和实现方法。着重对专家知识的获取、诊断标准的确定、容错管理的实现等进行了分析和讨论。     

故障诊断技术的发展和展望

本文比较系统的介绍了故障诊断技术的发展概况，并在此基础上论述了故障诊断技术的两大分支－－信息诊断和智能诊断，将向相互融合、朴素渗透、集成的发展趋势，并进一步对集成研究的发展方向进行了探讨。     

基于神经网络专家系统的大型异步电动机故障诊断

针对大型异步电动机发生故障时 ,故障征兆与故障原因之间复杂的对应关系 ,提出了一种利用神经网络专家系统对电动机进行故障诊断的新方法 ,专家系统作为神经网络的外壳 ,充分发挥了专家系统和神经网络各自的特点。文章介绍了系统的构成、功能、算法及实现。该算法利用MATLAB的神经网络工具箱进行了仿真。结果表明 ,该算法可行 ,可大大提高故障诊断的准确性     

EMD滤波在煤矿电动机故障诊断中的应用

针对煤矿电动机信号故障特征难以提取的问题,提出将EMD滤波方法应用于煤矿电动机的振动信号分析,通过分析电动机故障特征频率的分布特征,采取不同的EMD滤波方法来去除振动信号中的噪声。现场应用结果表明,该方法可以有效降低噪声,提高信号的信噪比。     

异步电动机故障诊断方法研究

介绍了基于Park矢量变换的故障诊断方法、基于傅里叶变换的定子电流频谱分析、基于小波分析的故障诊断方法的原理,并分析探讨了该3种故障诊断方法在三相笼型异步电动机故障诊断中的应用效果。     

故障诊断技术的发展趋势及我们的对策

1 对研究现状的评价 近20年来，从整体上看，我国在故障诊断方面的研究一直紧跟国际学术动态，对新理论、新方法、新趋势等方面的把握和研究是及时的，逐步取得了一批有价值的研究成果，若干方面在国际学术界产生了一定的影响。故障诊断方面的工作在企业界及应用领域也进一步得到重视。 现有的故障诊断方法已呈现多流性“方法库”的特征。对各种方法的分类问题，尽管学术界不完全统一，但国内目前一般采用的三大类分类法还是较为合适的，体现了诊断过程所采用的理论方法方面的特征，它们是：基于解析模型的诊断方法、基于信号处理的诊断方…     

GDJ-I型高压异步电动机的故障诊断及综合保护装置的研制

通过检测正序、负序、零序电流 ,以过流程度作为高压电动机的故障判据 ,实现了高压电动机的综合保护     

基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的研究

针对传统的专家系统在对异步电动机进行故障诊断时知识获取困难且无法解决新故障的问题,提出了一种基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的设计方案,给出了系统结构及神经网络模型设计。仿真结果表明,该系统能够很好地结合专家系统与神经网络的优势,达到了异步电动机故障诊断的预期目标。     

基于键合图的他励直流电动机故障诊断方法

为了提高故障检测与隔离的容错性与效率,提出使用将定量模型与定性模型相结合的他励直流电动机的故障检测与隔离方案;故障检测通过假设检验方法判别系统测量行为与预测行为的一致性,故障隔离使用时间因果图进行前向传播和后向传播进行推理,时间因果图由键合图得到;给出他励直流电动机的键合图模型和时间因果图,讨论综合方法在他励直流电动机故障诊断中的应用;仿真结果表明这种方法的有效性.     

浅析电力变压器智能故障诊断方法

电力变压器是电力系统中的重要组成部分,是整个系统稳定可靠运行的关键影响因素,智能故障诊断方法的研究对于保证电力变压器的安全运行有着非常重要的现实意义。本文从小波变换的基本原理出发,分析小波神经网络和基于小波神经网络的电力变压器故障诊断模型,结合该模型进行变压器故障诊断,并研究诊断结果。     

集员卡尔曼滤波器在电机故障诊断中的应用

本文针对伺服电机提出了一种基于集员卡尔曼滤波器的故障诊断方法并进行了实际应用. 首先, 基于运动学关系和数据驱动技术构建了伺服电机的综合系统动态. 之后, 针对电机的位置–速度模型设计了一个中心对称多面体卡尔曼滤波器来检测位置传感器和速度传感器是否发生故障. 同时, 针对电机的力矩–速度模型设计了一个中心对称多面体卡尔曼滤波器来检测力矩执行器故障和速度传感器故障. 然后, 基于上述的两个中心对称多面体卡尔曼滤波器提出了一种故障隔离律, 可以定位出伺服电机故障部件的位置. 最后, 通过一个实际的伺服电机实验平台对所提出方法进行了应用, 并验证了其可行性与有效性     

基于分布式全光纤传感器的电机故障诊断系统研究

构造了全光纤振动传感系统,可用于对发电机组,飞机发动机等大型电机设备的健康状况监测。全光纤振动传感系统由于传感臂是光纤,属于无源器件,不会受到电磁干扰,其检测到的信号完全是由电机振动产生,且监测的灵敏度极高。克服了传统的加速度传感器容易受到电磁干扰导致信号检测出错的缺点。用全光纤振动传感器对电机的振动进行实时的采集,基于LabVIEW平台对振动信号进行实时的频谱分析,很容易判断电机是否工作正常。该检测系统结构简单,振动检测灵敏度高,能够很好地应用于电机健康状况的监测。     

一种开关磁阻电动机功率变换器故障诊断方法

针对现有开关磁阻电动机功率变换器故障诊断方法存在可靠性不高等问题,提出了一种新型的功率管故障诊断方法。该方法以不对称半桥型功率变换器主电路为研究对象,以常见的功率管开路和短路2种故障情况为诊断对象,通过比较母线电流估算值和实测值来判断故障,结合故障相绕组电流实现故障相的识别,必要时通过中断测试来确定故障点。选取电动机空载、低速度和高速度运行等较难实现故障诊断的工况进行了试验分析,结果表明,该方法均能完成故障类型的定性及故障点的准确定位。     

故障诊断方法现状与展望

故障诊断技术是一门独立的交叉学科,并广泛应用于多个领域。系统介绍了3种故障诊断方法和基于知识的方法的原理、特点、适用范围和研究现状,指出了故障诊断技术中尚未解决的一些问题,并对故障诊断方法的发展前景进行了展望。     

基于物联网的分布式电动机故障诊断与保护系统研究

针对传统的电动机保护装置无法实现早期故障诊断、不具备联网功能的问题,提出了一种基于物联网和支持向量机算法的分布式电动机故障诊断与保护系统的设计方案。该系统的下位机利用对称分量法将采集到的电动机定子电流进行分解,根据电流分量值判断故障类型来实现电动机的现场保护,并将定子电流数据通过ZigBee技术发送至嵌入式网关,通过GPRS网络实时上传给上位机;上位机通过小波包分解提取故障特征向量,采用支持向量机对电动机故障进行分类,实现故障早期诊断和预测。实际运行结果表明,该系统能准确诊断电动机故障并实施有效的综合保护。     

SCP软件故障诊断模型研究

现有网络对于智能网中SCP软件可靠性的要求越来越高,其故障诊断成为智能网领域一个重要的研究课题,建立一种合适的诊断模型尤为重要.基于以上背景,SCP软件故障的特点被着重分析,包括症状的呈现方式、故障原因分析、故障症状和故障原因的相关性分析等,提出了一种基于信度网的SCP软件故障诊断模型,并对于该模型的结构进行了规则定义与结构设计,定义了节点、边、矩阵和层次,明确了其学习规则.该模型目前已经应用于现有SCP软件的故障诊断并且在不断地完善中.     

Decision-level fusion based on wavelet decomposition for induction motor fault diagnosis using transient current signal

In this paper, we propose and implement a decision-level fusion model by combining the information of multi-level wavelet decomposition for fault diagnosis of induction motor using transient stator current signal. Firstly, the start-up transient current signals are collected from different faulty motors. Then signal preprocessing is conducted containing smoothing and subtracting to reduce the influence of line frequency in transient current signals. Next, we employ discrete wavelet transform technique to decompose the preprocessed signals into different frequency ranges of products, and then features are extracted from decomposed detail components. Finally, two decision-level fusion strategies, Bayesian belief fusion and multi-agent fusion, are employed. That is, fault features are classified using several classifiers and generated decisions are fused using a specific fusion algorithm. The proposed approach is evaluated by an experiment of fault diagnosis for induction motors. Experiment results show that excellent diagnosis performance can be obtained.     

基于智能监控系统的分布式光伏故障自动诊断研究

传统故障诊断方法都是从分布式光伏组件外部特性进行故障判断,对于内部参数的变化缺少观察,导致分布式的故障类型诊断准确率低,因此,设计一种基于智能监控系统的分布式光伏故障自动诊断方法.以两级分布式光伏作为研究对象,建立并网运行的数学模型,通过智能监控系统得到内部参数故障评判特征值,采用崩溃点直接计算的方法计算电压崩溃、越限...     

一种异步电动机故障诊断新方法

针对基于RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法存在参数确定较困难的问题,提出了一种基于差分进化算法优化RBF神经网络的异步电动机故障诊断方法。首先采用小波变换对异步电动机运行状态信号进行消噪处理,然后采用主元分析法与小波包分析法相结合方式提取消噪后的异步电动机运行状态信号特征,最后采用差分进化算法优化后的RBF神经网络对异步电动机运行状态信号特征进行诊断。实验结果表明,与未优化的RBF神经网络相比,采用差分进化算法优化后的RBF神经网络可有效识别出异步电动机故障。