基于置信规则库推理的电机转子故障诊断方法

本文针对电机转子异常振动特征与其故障模式之间存在的复杂非线性关系,提出一种基于置信规则库推理的电机转子故障诊断方法。首先基于转子故障状态会引起多频率成分的振动幅值变化,将1X~3X倍频的频域幅值变化和时域振动位移幅值变化作为模型输入,以电机转子的不同故障模式作为输出,构建置信规则库推理模型;然后输入样本数据将不同程度的激活某条或多条置信规则,利用证据推理理论融合上述被激活规则,从融合的后项置信结构中计算出电机转子所处的故障模式;最后利用多功能电机转子试验台上所获取的实测振动数据,对所提方法进行验证。