电机故障模式识别与诊断

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1、ISSN100020054清华大学学报(自然科学版)1999年第39卷第3期20ö34CN1122223öNJTsinghuaUniv(Sci&Tech),1999,Vol.39,No.372～743电机故障模式识别与诊断邱阿瑞,孙健清华大学电机工程与应用电子技术系,北京100084文摘为了实现对电机故障模式的自动识别与诊断,通过对于从电机运行时采集到的信号,由于信号传对人工神经网络分类功能及传统电机故障诊断技术的分析,输或其他因素所造成的影响,基本上是一种基于噪提出了一种利用人工神经网络进行模式识别的方法。

2、针对电声背景中的信号。图中预处理的目的就是去除噪声,机故障特征在实际中可能是非线性可分的情况,利用U函数加强有用信息。可以将非线性可分的模式转化到线性空间并实现分类,基于经过预处理后的时域信号,其特征往往难以识这种思想提出了利用径向基函数(RBF)网络实现对这种复别,而更多的是在频域里来分析信号的特征。利用快杂故障模式的分类。以感应电机转子故障分类的实验结果表速傅里叶变换可以将时域的数字信号变换为它所对明,这种神经网络模式识别方法是有效的,并且可以通过自动调节径向基函数中心提高网络分类的正确率。应的频域信号,

3、利用电机发生故障时的特征谱与正关键词模式识别;人工神经网络;故障诊断;电机常谱来加以比较和识别。特征的提取和选择一般还包括把测量的数据进行压缩这个过程。分类号TM34313为了能够对模式进行分类,往往需要学习。学习电机的状态监测与故障诊断技术研究,对提高就是改变学习系统的参数或者结构使得学习系统的电机的维护管理水平,保障其运行可靠性有重要意某个性能指标达到最优。义。经过多年的研究与努力,人们已开发出一些比较分类决策就是在特征空间中把被识别对象归为[1,2]成熟的状态监测技术和方法,可对多种电机故某一类别。利用

4、学习样本学习完毕后,学习系统参数障状态进行监测、识别和诊断。由于电机故障机理的或结构就固定下来了,待识别信息经学习系统后的复杂性,难以对实际故障建模,又加上环境噪声难以输出可根据某一个判别原则,对被识别对象进行分估计,因而很难形成一个准确的故障诊断判据。近年类。学习与分类决策的功能可以利用人工神经网络来,利用人工神经网络对电机故障进行诊断是一种来实现。[3,4]很有发展前景的诊断方法。本文通过对人工神2利用径向基函数神经网络识别电机经网络分类功能及传统的电机故障诊断技术的分析,提出了利用人工神经网络进行模式识

5、别的方法。故障标准径向基函数网络可以通过对一特征空间样1电机故障模式识别系统[5]本,经非线性映射到分类空间来完成复杂的模式分模式识别系统主要由4部分组成:对识别对[6]类任务。象的数据获取、预处理、特征提取和选择及分类决设X表示N个样本的一个集合,X={x1,x2,策,如图1所示。训练过程⋯,xN}中可以分成两类X1、X2,对于每一个样本xi分类器设计∈X,定义一矢量特征提取信息获取预处理T及选择U(x)=[U1(x),U2(x),⋯,UM(x)](1)分类决策式中Ui(x)为隐函数。图1模式识别系统构成若

6、存在一个M维矢量w,且T收稿日期:1998207206wU(x),x∈X1,(2)第一作者:男,1946年生,副教授wTU(x),x∈X2.3基金项目:国家攀登计划B(85235)则认为X是U函数可分的,且这个超平面为邱阿瑞,等:电机故障模式识别与诊断73TNwU(x)=0(3)12E(n)=6ej(n)(9)这样将一个利用超曲面可分的样本集转化为超平面2j=1M问题。ej=dj(n)-6wi(n)G(úxj-ti(n)ú)(10)径向基函数神经网络典型结构如图2所示。该网i=1则络有三层结构,在输入层有x1

7、,x2,⋯,xp个输入,中N9E(n)间隐含层有M个径向基函数。可以看出M个径向=6ej(n)G(úxj-ti(n)ú)(11)9wi(n)j=1基函数实际上是把输入N阶空间降到M阶空间处9E(n)理。wi(n+1)=wi(n)-G1,9wi(n)i=1,2,⋯,M(12)径向基函数中心调节为9E(n)ti(n+1)=ti(n)-G2,9ti(n)i=1,2,⋯,M(13)其中N9E(n)=2wi(n)6ej(n)G′(úxj-ti(n)ú)õ9ti(n)j=1图2典型的径向基函数网络结构图(xj-ti(n)

8、)(14)这样,当收集到电机故障时的N个样本特征信根据径向基函数的思想,若在输入空间中找出号后就可以利用径向基函数网络实现对样本的分类M个中心,则这M个中心点反映了输入样本的聚学习。类中心。利用Gauss函数定义:Ui(x)=G(úx-tiú)=G(x;ti),3应用举例对异步电机转子鼠笼断条故障检测常用的方法i=1,2,⋯,M(4)是通过电流传感器采集定子电流信号,这些信号经式中ti为所选择的中心