一种基于模糊推理的电机气隙偏心故障诊断方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊推理的电机气隙偏心故障诊断方法
本专利技术涉及一种电机气隙偏心故障诊断方法，特别的涉及一种基于模糊推理的交流感应电机气隙偏心故障诊断方法。
技术介绍
交流感应电机广泛的应用于工业和国防军事领域，其安全运行至关重要。电机故障在线诊断是通过在线监测电机相关参数(如电压、电流、磁通、转速、温度、噪声、振动等)，并采取适当的手段对电机当前的状态进行评估，进一步的可以确定电机的故障类型和严重程度，并给予推荐行动。交流感应电机的故障类型大体可以分为机械故障与电气故障，更具体的可以细分为定子故障、转子故障、气隙偏心与轴承故障等。气隙偏心作为一种常见的感应电机故障，大多与感应电机机械故障有关，其中，静态偏心的故障原因包括柔性基础、软脚以及轴承松动等，动态偏心的故障原因包括转轴弯曲挠度、轴承磨损以及机械共振等。因此，当感应电机出现气息偏心时，必然伴随着一种或多种机械故障的发生，此时，如果能够根据有关的故障特征，推理出导致气隙偏心的机械故障原因(或者贡献最大的机械故障原因)，将对感应电机的诊断和维修起到重要的指导意义。基于知识和基于神经网络的诊断方法在电机故障诊断应用上已...
【技术保护点】
一种基于模糊推理的交流感应电机气隙偏心故障诊断方法，主要包含以下步骤：第一步：将与导致电机气隙偏心的机械故障有关的信号参数作为电机故障征兆集S＝{s1,s2,…,sn}，其中s1,s2,…,sn为故障征兆；第二步：确定产生所述故障征兆的故障模式，所有故障模式的集合称为故障模式集M，其中M＝{M1,M2,…,Mm}；第三步：根据模糊关系，建立所述故障征兆集S与所述故障模式集的模糊关系矩阵W；第四步：利用所述模糊关系矩阵W，计算电机当前状态所对应的故障特征集Sk对各种故障模式Mp(p＝1,2,…,m)的隶属度，并将隶属度进行从大到小的排序，隶属度最大值所对应的故障模式即为当前产...
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊推理的交流感应电机气隙偏心故障诊断方法，主要包含以下步骤：第一步：将与导致电机气隙偏心的机械故障有关的信号参数作为电机故障征兆集S＝{s1,s2,…,sn}，其中s1，s2…sn为故障征兆；其中设定n＝3,选择电机偏心的频率特征fecc、静态偏心的频率特征feccs以及动态偏心的频率特征feccd作为故障征兆s1，s2，s3，取故障征兆集为S＝{s1,s2,s3}，并对s1，s2，s3分别进行模糊处理，设置正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)三种模糊状态，将s1的三种模糊状态表示为s1',s2',s3'，将s2的三种模糊状态表示为s4',s5',s6'，将s3的三种模糊状态表示为s7',s8',s9'；第二步：确定产生所述故障征兆的故障模式，所有故障模式的集合称为故障模式集M，其中...
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