基于數(shù)據(jù)融合的異步電機故障診斷方法研究.pdf

1、在異步電機的故障診斷過程中，一般只對異步電機的某一類信息進行多層次多角度的診斷分析，由于所用的信息類型單一，獲取的信息量較少，而異步電機故障診斷中的實際環(huán)境又復(fù)雜多樣，因此在異步電機的故障診斷過程中就滋生了很多不確定性因素，從而導(dǎo)致診斷結(jié)論不可靠。本文針對異步電機故障診斷中同一征兆域很難區(qū)分多種故障類型的情形，在此引入了其它征兆域信息，同時將數(shù)據(jù)融合技術(shù)引入到異步電機的故障診斷中，來解決多個傳感器信息的關(guān)聯(lián)問題。 本文以實驗室里

2、的故障電機為研究對象，在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行總結(jié)分析的基礎(chǔ)上，分別給出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、D-S證據(jù)理論、以及它們二者結(jié)合的綜合故障診斷方法，通過它們來對故障電機的狀態(tài)參數(shù)進行融合，同時給出了融合診斷的詳細步驟，達到對異步電機準(zhǔn)確診斷的目的。 首先分析了異步電機的常見故障類型、故障征兆、故障機理，在此基礎(chǔ)上，確定出了異步電機故障診斷的內(nèi)容為電機的振動信號和電流信號，同時提出了基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的異步電機故障診斷模型。 其次

3、，分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，研究了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法，并用實例驗證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決故障征兆與故障類型之間復(fù)雜映射關(guān)系方面具有的獨特優(yōu)勢。 針對故障診斷過程中的眾多不確定性因素，提出了基于D-S證據(jù)理論的融合診斷方法，介紹了D-S證據(jù)理論的基本概念、基本原理及融合算法，并結(jié)合異步電機故障診斷實例，驗證D-S證據(jù)理論在解決不確定性問題方面的獨特優(yōu)勢。 最后，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論二者的優(yōu)點，提出了基