云模型在電機(jī)故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用研究.pdf

1、電機(jī)作為機(jī)電能量轉(zhuǎn)換的重要裝置，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)、能源利用、環(huán)境保護(hù)和人民生活質(zhì)量的提高都起著十分重要的作用。而電機(jī)出現(xiàn)故障，會(huì)影響人們的生產(chǎn)生活，甚至造成嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失與危害生產(chǎn)人員的生命安全，因此開發(fā)先進(jìn)的電機(jī)故障方法具有重大的經(jīng)濟(jì)意義和社會(huì)意義。近年來，隨著工業(yè)電機(jī)向著大型化、高速運(yùn)行化、復(fù)雜化方向發(fā)展過程中，對(duì)電機(jī)故障診斷領(lǐng)域也帶來了一系列技術(shù)難題，諸如高維故障數(shù)據(jù)難以快速處理、故障診斷結(jié)果的主觀性、故障識(shí)別的漏識(shí)等等?；谠摤F(xiàn)狀，本文

2、主要研究了云模型算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)當(dāng)前融合故障診斷系統(tǒng)的決策主觀性消除、對(duì)來自于多個(gè)傳感器的電機(jī)故障信號(hào)去冗降維、現(xiàn)有診斷技術(shù)識(shí)別過程中維數(shù)災(zāi)難局限性的消除以及多故障指標(biāo)的并行處理實(shí)現(xiàn)依賴多維故障特征量快速診斷，對(duì)其建模并通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。具體內(nèi)容概括如下：
　　首先，分析當(dāng)前成熟的模糊融合診斷方法，僅使用模糊理論中單一決策準(zhǔn)則，存在無法判別、人為精確化的局限，因而可在進(jìn)行決策時(shí)候適當(dāng)增加決策準(zhǔn)則與評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建云一模糊融合診斷

3、系統(tǒng)，最終得到可按重要性排序的三個(gè)決策準(zhǔn)則，實(shí)現(xiàn)了多級(jí)決策與評(píng)定決策結(jié)果，不僅解決原診斷系統(tǒng)局限所在，也使診斷結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確。
　　其次，就高維電機(jī)故障數(shù)據(jù)難以快速處理進(jìn)行了去冗降維研究。本文引入了云模型，運(yùn)用該模型的正、逆向云發(fā)生器，以來自同一電機(jī)不同位置的多個(gè)傳感器的故障信號(hào)作為樣本，通過云運(yùn)算求取云隸屬度，以此作為擇優(yōu)選取部分信號(hào)的指標(biāo)，成功實(shí)現(xiàn)了多信道信號(hào)的去冗降維。
　　而對(duì)現(xiàn)有在線故障診斷技術(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支

4、持向量機(jī)存在維數(shù)災(zāi)難，信息融合技術(shù)證據(jù)高沖突局限難以處理高維故障數(shù)據(jù)的局限性，利用云模型與云推理規(guī)則相結(jié)合構(gòu)建電機(jī)狀態(tài)規(guī)則云，成功實(shí)現(xiàn)了故障的正確識(shí)別。
　　最后通過對(duì)電機(jī)不同狀態(tài)信號(hào)去噪提取得到多個(gè)故障指標(biāo)，引入多個(gè)云模型構(gòu)建了并行云與合并云，實(shí)現(xiàn)了多故障指標(biāo)客觀取舍與概念提升，進(jìn)而根據(jù)合并云參數(shù)得到多維狀態(tài)判據(jù)可用于電機(jī)故障狀態(tài)的完全識(shí)別，有效解決了基于單一指標(biāo)僅部分狀態(tài)識(shí)別的局限性，因此，依賴于多故障指標(biāo)進(jìn)行診斷的方法為電機(jī)