一种电机故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电机故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：采集电机的运行参数；基于短时傅里叶算法和小波分析算法对所述运行参数进行处理，得到时频域特征；将所述运行参数和所述时频域特征进行融合，得到融合后的特征向量；将所述融合后的特征向量输入至训练好的长短期记忆神经网络中，识别出不同部位的故障特征；将所述不同部位的故障特征输入至训练好的支持向量机中，得到故障诊断结果。本发明专利技术能够有效且快速地对电机进行故障诊断。诊断。诊断。

【技术实现步骤摘要】
一种电机故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及电机
，特别是涉及一种电机故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]电机作为将电能转化为机械能的装置，目前已渗透到工业生产及日常生活的方方面面。作为系统的关键或核心设备，电机对整个系统的安全、可靠运行具有至关重要的作用。在一些对可靠性要求较高的场合，电机突然停机可能会带来重大经济损失甚至人员伤亡。因此，有必要采取各种积极措施来减少或消除故障隐患以确保重要系统的安全稳定运行。电机发生故障并最终造成突然停机的过程往往是渐变的。在这个过程中，如果未及时发现故障，则故障会逐步发展扩大并可能诱发其他故障。
[0003]现有的故障诊断方法一般为人工检测。检修人员通过测量装置采集电机的温度、声音、电压和电流信号，凭借经验判断电机故障。此方法对检修人员的工作经验要求很高，效率低，且无法检测电机的微小故障，难以预防突然停机事故的发生。对于无法停机检修的水泵风机，以及一些工作环境恶劣的电机，人工检修操作繁琐。

技术实现思路
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电机故障诊断方法，其特征在于，包括：采集电机的运行参数；所述运行参数包括电机定子电压和电流信号、电机底座的振动加速度信号、电机转速和转矩信号、电机轴承处温度以及环境温度；基于短时傅里叶算法和小波分析算法对所述运行参数进行处理，得到时频域特征；将所述运行参数和所述时频域特征进行融合，得到融合后的特征向量；将所述融合后的特征向量输入至训练好的长短期记忆神经网络中，识别出不同部位的故障特征；将所述不同部位的故障特征输入至训练好的支持向量机中，得到故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法其特征在于，还包括：对采集到的电机的运行参数进行存储。3.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，还包括：显示所述故障诊断结果；当诊断出电机出现故障后，通过蜂鸣器进行报警。4.一种电机故障诊断装置，其特征在于，包括：传感器组、AD模块、存储器、FPGA模块以及处理器；所述传感器组通过传感器接口与所述AD模块连接；所述FPGA模块分别与所述AD模块、所述存储器以及所述处理器连接；所述传感器组用于采集电机的运行参数；所述FPGA模块用于将所述运行参数存储至所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉江，魏世丞，梁义，王博，辛蔚，郭蕾，陈茜，卢方杰，郑超，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军装甲兵学院，
类型：发明
国别省市：