基于神经网络信息融合的机车牵引电机故障诊断

对信息融合的故障诊断进行了研究,提出了一种基于信息时空融合的故障诊断模型,并将其成功应用于电力机车牵引电机的故障诊断;这种方法是在运用神经网络进行局部的故障诊断的基础上,再运用D-S证据理论进行全局决策的融合,从而实现了这两种算法优势的互补,提高诊断的准确率;实例分析结果表明,该故障诊断模型能够准确地检测出故障发生的位置及其故障发生的原因,适合于电力机车牵引电机的故障诊断,并具有推广的价值.     

牵引电机故障诊断专家系统的研究

为提高牵引电机状态异常和故障诊断的能力,设计了以DSPTMS320LF2407A为核心、以专家系统为基础的智能综合测试及故障诊断专家系统;具体给出了专家系统理论及系统的设计方法,提出了基于专家知识库、诊断推理及知识获取机制的诊断方法;完成专家系统知识库的构建和推理机的设计,能较好地完成牵引电机的检测与诊断的要求,为牵引电机故障诊断提供了一种先进的诊断方法,为铁路机车的安全运行提供了可靠技术保障.     

回归型支持向量机在电机故障诊断中的研究

通过分析电机故障模式识别的原理,提出应用回归型支持向量机进行电机故障特征学习和分类的方法;从回归型支持向量机的基本原理出发,探讨线性回归与非线性回归两种情形,对其预测能力进行分析得到误差计算公式;在其基础上建立同步电机故障诊断模型并进行仿真,通过电压波形处理前后的对比,能够及时检测到故障的发生并进行识别,从而验证了回归型支持向量机是电机故障诊断在线检测的一种有效方法;但如何把已有的先验知识应用到SVM训练中仍然是一个悬而未决的问题.     

牵引电机PHM系统分时调度技术应用

为了有效提升轨道交通城轨列车牵引电机运行效率,保障列车安全稳定行驶,降低因牵引电机故障导致列车停运等突发情况发生的概率,研究了城轨列车牵引电机故障诊断与预测技术。基于Linux操作系统开发,针对故障分析涉及的数据量大、计算要求复杂等情况,利用Linux系统多进程共享内存通信机制进行了系统分时调度设计。通过分设多个功能模块,合理利用状态标志保证数据一致性,提高系统数据处理效率。研究设计的列车牵引电机PHM系统已在某市地铁2号线上进行了应用并取得良好效果。     

基于CLIPS的电牵引采煤机故障诊断专家系统的应用研究

文章介绍了基于CLIPS的电牵引采煤机故障诊断专家系统的基本模块组成,结合采煤机故障诊断信息数据库语义表述较多的特点,将CLIPS应用于MG200/456-WD型电牵引采煤机摇臂液压调高子系统的故障诊断,并以一个采煤机子系统故障为例,给出了故障诊断模块的建立方法和步骤。     

牵引电机主极裂纹涡流检测原理与设计

本文针对电力机车牵引电机主极断路故障，阐述了检测电机主极裂纹的原理及具体电路设计方案，提出了主极裂纹检测过程中克服提离效应的方法和提高测量精度的措施。当主极有裂纹缺陷时，通过探测线圈的磁通量就会发生变化，根据涡流大小及分布情况可检测出影响线圈电特性的参数．从而发现牵引电机主极裂纹故障。由本方案设计的牵引电机主极裂纹涡流检测装置具有频率可调，测量结果稳定且精度高等优点。     

基于Cross-Validation的电机故障诊断振动数据处理方法

针对牵引电机故障诊断研究中所采用的神经网络方法,提出在模型训练阶段引入K折交叉验证。该方法在划分训练集与测试集期间,使验证集能够遍历所有数据集,从多方向开始学习,从而在一定程度上避免了局部极小的问题。训练完成后,以神经网络作为分类器进行故障识别。神经网络学习算法采用随机梯度下降的方法,每次投入一组数据集进行训练,大大提高了训练速度。Eclipse+Anaconda仿真结果证明:与传统神经网络电机故障诊断方法相比,该方法可以在一定程度上避免过拟合现象,同时避免局部极小。此外,在Matlab环境下,单独比较支持向量机采用交叉验证前后的故障分类效果。对比结果表明:交叉验证方法从多方向开始学习,对于提升故障诊断的准确率有较好作用。     

基于IMF聚合与SVD的城轨车辆牵引电机轴承故障诊断

为有效提取城市轨道车辆牵引电机轴承的故障特征,提出一种基于本征模式分量(IMF)聚合与奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障诊断方法.该方法首先运用经验模式分解(EMD)将原始振动信号分解成一系列本征模式分量;其次在利用皮尔逊积矩法进行本征模式分量的筛选后将剩余的分量聚合重构,再将重构信号运用奇异值分解降噪;最后对降噪信号进行Hilbert谱分析,实现轴承故障特征向量的提取.城市轨道车辆牵引电机轴承实测数据的分析结果表明该方法能够有效提取故障特征信号,对轴承故障进行有效的诊断.     

机车电机微机自动测控系统的研制

机车电机微机自动测控系统根据电机功率的不同采用直接角载法和反馈法两种方法，实现对DF4型机车各种电机（主发电机和牵引电机除外）的性能检测，即空载、负载及超载条件下运行检查试验；完成对电机的控制、检测、故障判断分析，打印报表，数据网络传输。     

轮毂电机电动车电子踏板诊断算法实验研究

轮毂电机电动车由于采用线控驱动技术,因此其故障诊断是重要的安全问题,其中电子踏板的故障诊断关系到整车安全,是至关重要的技术问题;提出了一种应用于轮毂电机电动车电子踏板模块的故障诊断算法;该算法采用门限值与相关性联合诊断方法检测出踏板信号的故障,对故障容错处理后计算出正常的信号值;采用LabVIEW RT工具对所研究的故障诊断算法进行了实验验证;实验结果表明,该诊断算法能准确诊断电子踏板的短路和开路故障,输出正常的信号值,提高了轮毂电机电动车的安全性。