制丝线电机诊断预警系统研究与应用

通过挖掘所有电机的实时过程数据,利用IH数据库存储实时数据,融合PLC自动控制技术,自行开发基于B/S的WEB网络信息平台,使终端用户可以按需访问、组织、使用系统中的所有数据,实现电机管理的实时追踪、集中整合、智能分析、诊断和预警。

基于遗传规划的电机诊断应用

1992年,美国学者KOZA将遗传算法应用于计算机程序的优化设计及自动生成,首次提出遗传规划GP(Genetic Programming)的概念。GP的最大特点是采用层次化的结构性语言表达问题,它类似于用计算机程序分行或分段地描述问题.GP借用生物界进化的规律,根据"优胜劣汰"的原则进行搜索和优化,能够根据环境状态自动改变程序的结构和大小。它在解决人工智能、机器学习、控制技术等领域中的问题上效果显著。本文用遗传规划法建立发电机转子励磁电流与机端电压、有功、无功的数学模型。以机端量为自变量,遗传规划能自动生成函数表达式来体现它们之间的关系。通过实例计算并与神经网络方法相比较,验证了该方法的有效性。

基于多源异类信息融合的异步电机故障诊断技术研究

多源异类信息融合作为一种重要的信息处理方法,在异步电机故障诊断、目标识别等方面发挥重要作用,通过结合振动信号、电流信号和温度信号等多种传感器采集的数据,利用数据融合和智能算法,可实现对多故障类型进行有效诊断。基于此,本文将重点探讨基于多源异类信息融合的异步电机故障诊断技术,从不同角度展开论述,切实推动相关研究工作的开展,从而为实际应用提供一定的参考依据。

基于谐波诊断技术的电机故障在线监测系统

目的为解决振动法、电流法等传统故障诊断方法在进行电机检测时,存在检测不全面、时效性差及诊断结果难解读等问题,方法提出一种基于谐波诊断技术的电机故障诊断系统,结合谐波诊断技术、物联网技术和智能诊断算法,实现电机运行健康状态的在线监测。搭建电机实验平台,对比分析振动法、电流法和谐波法的准确性和全面性,并对电机轴承、线圈、联轴器等部位进行不同程度的老化和破坏,验证诊断结果的准确性、时效性和全面性。结果以谐波诊断技术为基础的监测系统,在电机各个部位发生不同程度的老化和破坏时,与其他两种方法相比电机轴承、线圈、联轴器等八个部位的劣化值均发生了与实际情况较为符合的变化,诊断结果仅需1s左右,同时提供故障原因和维修建议。结论基于谐波诊断技术的电机故障在线监测系统响应速度快、检测全面、诊断报告详细且简洁易懂,为电机故障诊断技术的发展提供了新的参考方向。

基于改进激活函数的一维卷积神经网络电机轴承故障诊断的研究

提出了一种基于改进激活函数的一维卷积神经网络的电机轴承故障诊断的方法,该方法首先介绍了一维卷积神经网络的结构,然后详细说明了激活函数的改进点,最后通过仿真试验依次采用三种一维卷积神经网络对电机轴承故障进行分类,通过对比发现,此方法具有诊断准确率高、收敛速度快、无需人为提取故障特征等优点。

多源信息融合技术在电机故障诊断中的应用研究

电机故障对电机制造业的生产效率以及质量有重要影响,随着技术的不断进步,多源信息融合技术逐渐应用于电机故障诊断领域,在一定程度上提高诊断结果的准确性。基于此,本文将重点探讨多源信息融合技术在电机故障诊断中的应用,从不同角度展开论述,阐述多源信息融合理论的主要特点和分类方法,以电机故障诊断为例,详细说明多源信息融合算法在该过程中的具体运用。

基于噪声和图卷积神经网络的电机故障诊断

文章针对旋转机械设备维护和噪声监测治理的需求,提出了一种基于电机噪声信号和图卷积神经网络的故障诊断算法。该算法对时域数据进行傅里叶变换,将变换后的频域数据转化为图数据,利用提出的新型图卷积神经网络结构对图数据进行训练并分类。搭建电机故障实验平台,完成了6种不同状态的电机噪声信号采集与实验验证。实验结果表明,图卷积神经网络能根据有限的电机噪声信号有效识别出电机故障,并具有一定的小样本学习能力,能够在样本量较少的情况下进行故障分类。对比分析表明,该算法分类准确率优于K最近邻-图算法、一维卷积神经网络、自动编码器和支持向量机等其他算法,为实际工程应用提供了参考。

基于Vision Transformer的永磁同步电机故障智能诊断

针对电机运行过程中故障信号数据量少的问题,本文提出了一种基于Vision Transformer的永磁同步电机智能故障诊断方法。该方法首先通过格拉姆矩阵(Gram)、相对位置矩阵(RPM)方法将传感器获取的一维时序信号数据转换为二维图像数据,然后将矩阵图像数据作为ViT-B/16网络的输入进行故障诊断。经过实验验证,该方法能够对永磁同步电机正常、轴承故障、退磁故障等8种状态进行识别和分类,其中使用Gram矩阵图像作为该方法输入的准确率达到99.2%,使用RPM矩阵图像作为输入准确率达到99.6%,均高于AlexNet、VGG16、ResNet等卷积网络的故障分类准确度,证明该方法可有效提高永磁同步电机故障诊断的准确度。

电机故障诊断与维修中的数据采集和分析技术综述

综述了电机故障诊断与维修中的数据采集和分析技术。电机作为工业生产的核心设备之一,其故障对生产效率和安全有着重要的影响,因此对电机的故障诊断和维修显得尤为重要。传统的电机故障诊断通常依靠人工经验或检测仪器,这种方法不仅存在误差大、判断不准确的问题,而且需要大量的人力和时间。现代的数据采集技术可以有效地解决这些问题,通过使用各种传感器和仪器采集电机运行状态的数据,实现对电机故障的实时监测。针对电机故障的不同类型,有不同的数据采集方式,如振动、温度、电流、电压等,这些数据可以反映出电机的健康状态,为故障诊断提供有效的参考。

电机轴承故障诊断的新兴技术与发展趋势综述

概述了电机轴承故障诊断的新兴技术与发展趋势,介绍了深度学习、机器学习、信号处理等方法。每种技术都针对特定挑战提出解决方案,展现了电机轴承故障诊断领域的最新进展。探讨了未来研究的方向,包括深入研究电机轴承的故障机理、探索融合多种诊断方法的可能性、关注实时在线监测技术的发展以及拓展电机轴承故障诊断技术在其他相关领域的应用等。

基于逆残差卷积的轻量级电机轴承故障诊断方法

针对深度神经网络故障诊断方法存在参数量大、难以应用在移动设备上的问题,提出一种基于逆残差卷积的轻量级电机轴承故障诊断方法。提出用电机轴承原始振动信号数据的小波包节点系数重构二维小波包图像,具体来说,以轻量级残差网络(ResNet)为基础,将其中卷积改为更轻量级的深度可分离卷积,从而达到了缩短模型训练时间之目标。实验结果验证了所提方法用于轴承故障诊断的有效性。

基于多层次传感器融合的永磁同步电机故障诊断研究

针对单一传感器获取的振动信号难以全面表征轴承故障特征的问题,本文提出了一种基于多传感器融合图像、注意力机制和深度残差网络的永磁同步电机故障诊断方法。该方法首先通过对称点模式、矩阵图将三个加速度传感器获取的振动信号分别转换为灰度图像,然后将不同加速度传感器对应的灰度图像作为RGB图像的不同通道进行第一层次的融合,然后基于Resnet、注意力机制设计了一种特征、决策融合的多尺度融合网路,最后将融合后的彩色图像作为所提网络的输入。经过实验验证,对称点模型、矩阵图故障诊断准确率可达96%和91.5%,显著高于采用单一传感器振动信号和单一网络的故障诊断结果。因此与传统单一传感器故障诊断相比,本文所提出的多层次传感器融合方法可以更加全面地表征电机故障的特征,具有更高的电机故障分类准确度。

电气分析技术在电机故障诊断中的应用

电气分析技术在电机故障诊断中的应用具有重要意义。通过实时监测、故障模式识别、多参数综合分析和数据智能分析,可以实现电机故障的早期发现、快速定位和有效修复。这些技术的结合为提高设备可靠性、降低故障风险和优化维护计划提供了强有力的支持。电气分析技术的不断发展和创新将为工业领域带来更加可靠和高效的电机运行和维护策略。

基于深度学习的新能源汽车电机故障诊断技术模型构建研究

随着新能源汽车的快速发展,电机作为新能源汽车的核心部件,其故障会严重影响车辆的安全性和可靠性。而电机故障成因复杂,采用传统人工经验法诊断效率低下。基于深度学习的新能源汽车电机故障智能诊断技术,可以通过深度神经网络自动高效学习复杂故障模式,实现故障的准确检测和定位。这不仅能够大幅提升诊断效率,还可降低对专业人员的需求,因此深入研究基于深度学习的新能源汽车电机故障诊断技术,对于降低维修成本、延长系统使用寿命、保证车辆安全性具有重要意义。该文概述新能源汽车电机故障类型,介绍基于深度学习的新能源汽车电机故障诊断技术模型构建步骤,为构建高效智能的新能源汽车电机故障诊断系统提供支持。

证据理论在电机故障诊断中的应用

D-S证据理论作为一种非精确推理算法具有独特的优势,非常适用于存在大量不确定性因素的电机故障诊断工作。提取故障电机的状态特征量,并将其按时域、频域、奇异值分解为多个子参数空间。在此基础上,采用并行BP神经网络及模糊聚类系统对电机故障进行局部诊断。将每个局部诊断结果作为独立的证据体,构造相应的信度分配函数。结合电机故障的信息融合诊断模型,将基于D-S证据理论的决策融合的方法应用于电机故障诊断。通过对案例进行分析,实现了利用多证据体的融合信息对电机故障状态进行诊断,其诊断结果验证了D-S证据理论在提高电机故障诊断的准确性和灵敏性方面的作用。

基于模糊推理的电机故障诊断专家系统研究

利用小波的多分辨率分析方法对某电机的噪声信号进行分析,将小波分解后得到的高频能量作为故障特征向量,作为故障检测的依据;针对电机故障的特点及故障诊断的要求,设计了基于模糊推理的专家系统,采用模糊产生式规则表示知识,利用已获得的各种故障的高频能量特征向量构造规则的前提条件,通过实时获得的故障特征向量与各条规则前提条件进行模糊匹配,采用正向推理的模糊推理方法实现推理机制,直接得出诊断结果,经实验验证是可行的,并且具有较高的实时性以及准确性。

基于描述逻辑的电机故障诊断知识表示与推理

针对传统电机故障诊断专家系统中知识表示方法的不足,提出一种基于描述逻辑的电机故障诊断领域知识描述方法,并在此基础上对所构建的电机故障知识库进行了逻辑检错推理.通过对电机故障诊断领域知识进行表示和推理,可以有效地表示电机故障知识之间的关系,检测知识逻辑体系错误.在实验过程中,利用本体编辑工具Protg采用OWL语言对其进行了实现,并通过TABLEAU算法实现了逻辑检错推理.

基于智能优化方法的SVM电机故障诊断模型研究

为提高电机故障诊断的准确率和有效性,提出了基于智能优化算法的支持向量机电机故障诊断模型.首先采集交流电机不同位置上的振动加速度信号,使用小波包分析方法对所采集的振动加速度信号进行特征提取,将得到的能量比向量作为支持向量机故障诊断模型的输入,使用遗传算法、粒子群优化算法对支持向量机故障诊断模型进行参数优化并进行模型训练,在使用测试样本集对得到的两种故障诊断模型进行分析之后可以看出经过参数优化后的支持向量机模型提高了故障预测的准确率,并且粒子群优化方法具有比遗传算法更高的预测准确率,并极大地减小了优化时间及优化次数.

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。

电机故障诊断中的小波分析方法及小波基选取

通过对傅立叶变换与小波变换的分析,选定小波分析的方法作为电机故障诊断的分析方法。在此基础上对各系列的小波基进行了分析,结合电机故障诊断中具体信号的特点,选取了适合的小波基。