一种基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法及系统，包括：根据现场信号采集端的电磁干扰大小设置电动机运行状态阈值数据，判断当前电动机状态；利用限幅滤波及二级阶跃限幅滤波算法，滤波数据并提取电动机运行状态的特征；捕获电动机时刻特征点，计算电动机启动开始、启动结束、停止开始、停止结束时刻，判断当前采样数据稳定运行数据长度并分析鉴别当前时刻数据，保留高质量数据。本发明专利技术为电动机故障诊断及预测任务提供高质量的采样数据，有效改善了电动机故障诊断与预测系统等电动机在线监测系统在实际应用中因数据质量低下造成故障误判及漏判、故障演变趋势不准确等问题，提高了这类系统在工程实际中的应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法及系统
本专利技术涉及电动机故障诊断及预警、在线监测、模块化应用的
，尤其涉及一种基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法及系统。
技术介绍
随着智能化水平的不断提高，各类电动机在工程中得到了广泛应用，如何对其进行合理监测成为专家研究的重点议题。目前，各大工业领域均在架构及研发电动机在线监测系统，来提高厂区关键电动机的运检任务的智能化及自动化水平。电动机的运行状态不同于机械设备，机械设备往往是满功率运行，监测任务相对简单直观，而电动机一般是半载运行，频繁启停，复杂的运行条件决定了其监测任务的复杂性。且，对电动机的在线监测一般采用数据定时采集及分析的策略，这种数据采集方式往往会收集到诸如电动机启动阶段、停止阶段、停机阶段等低质量数据。系统内的故障诊断或者监测算法往往无法针对此类数据进行分析，造成电动机故障检测及诊断的误判及漏判。针对此类问题，有研究人员通过收集超过电动机启动或停止时长两倍以上的数据，再从中寻找相对平稳的一段满足分析需要的数据，在一定程度上解决了这一问题。不过，无法解决数据中只存在现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法，其特性在于，包括：/n根据现场信号采集端的电磁干扰大小设置电动机运行状态阈值数据，判断当前电动机是否处于停机状态；/n基于所述判断，利用限幅滤波及二级阶跃限幅滤波算法，滤波所述数据并提取电动机运行状态的特征；/n利用所述两级联动滤波后特征提取数据，捕获电动机启动结束时刻及停止开始时刻特征点；/n根据所述特征点，计算所述电动机启动开始、启动结束、停止开始、停止结束时刻，判断当前采样数据稳定运行数据长度并分析鉴别当前时刻数据，保留高质量数据，并将结果输入到电动机在线监测系统。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法，其特性在于，包括：
根据现场信号采集端的电磁干扰大小设置电动机运行状态阈值数据，判断当前电动机是否处于停机状态；
基于所述判断，利用限幅滤波及二级阶跃限幅滤波算法，滤波所述数据并提取电动机运行状态的特征；
利用所述两级联动滤波后特征提取数据，捕获电动机启动结束时刻及停止开始时刻特征点；
根据所述特征点，计算所述电动机启动开始、启动结束、停止开始、停止结束时刻，判断当前采样数据稳定运行数据长度并分析鉴别当前时刻数据，保留高质量数据，并将结果输入到电动机在线监测系统。


2.如权利要求1所述的基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法，其特征在于：所述电机运行状态的判断包括，



其中，T表示满足条件的R值总数，θ表示电机运行状态阈值，n表示有效值R的总个数。


3.如权利要求1或2所述的基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法，其特征在于：所述采样数据的判断依据包括，



其中，Ta表示系统需要的最小采样时间。


4.如权利要求3所述的基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法，其特征在于：有效值一级限幅滤波后数据R'包括，



其中，{i＝1,2,3,…,n}，n大小与R中元素总数相同，I额定表示电动机额定电流，I空载表示电动机空载电流。


5.如权利要求4所述的基于电气畸变分析的电动机非稳数据排除方法，其特征在于：二级阶跃限幅滤波所述R′包括，
R″i＝[(R′i+R′i+3)/(R′i+1+R′i+2)]



其中，{i＝1，2，3，...，n-3}，n大小与R中元素总数相同，γ1与γ2表示阶跃下限与上限，R″表示滤波后数据。


6.如权利要求5所述的基于电...

【专利技术属性】
技术研发人员：周欣宇，李华新，唐丽，陈绍勇，陈杰，张颖鑫，
申请(专利权)人：贵州乌江水电开发有限责任公司东风发电厂，
类型：发明
国别省市：贵州;52