The invention discloses a motor fault diagnosis system and method based on decision tree and Bayesian network. The system comprises a wireless sensor node, a coordinator node and a upper computer. The wireless sensor node is installed on the motor equipment, and the wireless sensor node and the coordinator node are composed of a wireless sensor network, each of which is composed of a wireless sensor network. A wireless sensor node detects the characteristic parameters of the motor equipment, converges the parameters of each motor device to the coordinator node, and the coordinator node is connected with the upper computer platform. The upper computer platform concentrates the parameters of each motor equipment and monitors the state of the equipment. A motor fault diagnosis method based on decision tree and Bayesian network can effectively solve the uncertainty information problem in the motor fault diagnosis, so as to obtain accurate and effective diagnosis effect.
【技术实现步骤摘要】
一种基于决策树和贝叶斯网络的电机故障诊断系统及方法
本专利技术涉及一种基于决策树和贝叶斯网络的电机故障诊断系统及方法,属于水电水利工业等项目中电机故障诊断领域。
技术介绍
随着信息化控制在工业生产领域的广泛应用,人们提出了在保证企业计划产能的前提下,利用智能化的故障诊断方式对工业生产设备进行状态监测、故障诊断和系统维护,提高生产管理过程的高安全性和高可靠性。在现代化标准厂房的生产现场中,广泛部署有各类大型机组,机组具有“三大”(体积大、功率大、流量大)、“三高”(转速高、压力高、运行检修及时性要求高)的特点,其工作环境兼具高温、高压(超高压)、磨蚀等特点,这些因素极易导致设备突发故障的发生,对工业设备安全、连续、可靠的运行造成威胁。此外,为提高生产效率,工业生产要求形成紧密的生产链,连续性很强,因此,一旦设备发生故障,即会导致生产线全面停滞,严重影响安全生产,大大降低经济效益。网络化是装备故障诊断技术的发展方向,通过无线传感器网络对设备状态的监测,可以完成对设备运行信息的采集,为设备运行状态监测和故障诊断提供最原始的资料,这大大提高了设备故障诊断的效率。在电机故障诊断中,由于电机的故障诊断参数复杂,相互影响,必然有很多不确定性的信息存在。这些不确定的信息会对电机故障诊断的准确率造成很大的影响,同时也会出现一些潜在的问题不被发现。目前的电机故障诊断方法还是停留在参数采集,对采集的信号经过处理后进行故障诊断的方法。有很多学者利用小波分析、人工神经网络、专家系统等方法进行电机故障诊断,但电机结构复杂,各个故障原因之间关系紧密,因此,电机故障诊断中如何能够准确地处 ...
【技术保护点】
1.一种基于决策树和贝叶斯网络的电机故障诊断系统,其特征在于包括无线传感器节点、协调器节点以及上位机;所述无线传感器节点安装在电机设备上,所述无线传感器节点和协调器节点组成无线传感器网络,每个无线传感器节点检测电机设备的特征参数,将各个电机设备的参数汇聚于协调器节点,所述协调器节点与上位机平台连接,所述上位机平台集中处理各个电机设备的参数并且监测设备状态。
【技术特征摘要】
1.一种基于决策树和贝叶斯网络的电机故障诊断系统,其特征在于包括无线传感器节点、协调器节点以及上位机;所述无线传感器节点安装在电机设备上,所述无线传感器节点和协调器节点组成无线传感器网络,每个无线传感器节点检测电机设备的特征参数,将各个电机设备的参数汇聚于协调器节点,所述协调器节点与上位机平台连接,所述上位机平台集中处理各个电机设备的参数并且监测设备状态。2.根据权利要求1所述的一种基于决策树和贝叶斯网络的电机故障诊断系统,其特征在于所述无线传感器节点基于zigbee技术的cc2530实现,无线传感器节点和协调器节点之间的通信协议采用zigbee协议。3.根据权利要求1所述的一种基于决策树和贝叶斯网络的电机故障诊断系统,其特征在于所述无线传感器节点包括传感器模块、供电模块、射频模块、处理模块;所述传感器模块用于监测的电机对象的参数的采集和数据转换;所述处理模块为无线传感器节点的中央处理器,处理各个传感器采集数据的处理和控制,协调整个无线传感器节点各个模块的工作;所述射频模块用于与其他传感器节点以及协调器节点通信;所述供电模块负责给整个无线传感器节点各个模块提供电源。4.一种基于决策树和贝叶斯网络的电机故障诊断方法,其特征在于利用权利要求1所述的系统,包括如下步骤:(1)、原始数据采集;(2)、整理故障状态信息,构建专家知识库;(3)、建立故障决策树模型,根据专家知识库计算决策树各个节点的概率;(4)、将决策树模型转换为决策树-贝叶斯网络模型;(5)、实时数据采集,通过专家知识库和工作手册判断电机故障类别;(6)、遍历建立的决策树-贝叶斯网络模型;(7)、检测...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩光洁,季宇恒,刘宇兴,刘国高,
申请(专利权)人:江苏新中天塑业有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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