一种基于模型搜索与约简的感应电机快速诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于模型搜索与约简的感应电机快速诊断方法及系统，包括以下步骤：获取感应电机的振动信号和电流信号；将振动信号按照时间窗口分割为多个窗口长度相同的子振动信号，以及将电流信号按照时间窗口分割为多个窗口长度相同的子电流信号；提取各个子振动信号的特征，得到振动特征矢量，提取各个子电流信号的特征，得到电流特征矢量；将振动特征矢量和电流特征矢量进行融合编码，得到融合信息；根据融合信息，对感应电机进行故障诊断。解决了传统的故障诊断模型依靠单一信号进行感应电机的故障诊断，故障诊断的精确性低的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于模型搜索与约简的感应电机快速诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及设备故障诊断
，尤其涉及一种基于模型搜索与约简的感应电机快速诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]感应电机作为工业生产中极为重要的驱动设备，能将电能转化为机械能，被广泛应用于驱动各种机械工业设备，如压缩机、泵、机床、顶驱钻机等，渗透在各个行业中。在我国，感应电机所用的电量超过总负荷的60％，每年仅因电动机烧毁所耗费的电量就达数千万度，修理费达20亿元。因此，进行感应电机故障的早期预警与准确诊断很有必要。
[0003]在电机驱动设备上测量的信号为故障诊断提供了信息基础，基于多种状态信号已开发出各种诊断技术来改善电机驱动设备故障诊断的准确性。一般而言，根据诊断所依托的技术方法，电机的故障诊断方法可以分为基于信号分析的方法和基于人工智能分析方法。其中基于信号分析的方法建立在对电机系统故障机理的深入理解及深厚的信号处理知识上，依赖于诊断人员的能力与经验。信号处理方法长久以来都作为显现信号中故障信息的重要工具，快速傅里叶变换、经验模态分析、小波变换等能在不同的分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型搜索与约简的感应电机快速诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取感应电机的振动信号和电流信号；将所述振动信号按照时间窗口分割为多个窗口长度相同的子振动信号，以及将所述电流信号按照所述时间窗口分割为多个窗口长度相同的子电流信号；提取各个所述子振动信号的特征，得到振动特征矢量，提取各个所述子电流信号的特征，得到电流特征矢量；将所述振动特征矢量和所述电流特征矢量进行融合编码，得到融合信息；根据所述融合信息，对所述感应电机进行故障诊断。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述振动信号，确定振动信号矢量；根据所述振动信号矢量，通过第一公式，确定振动预处理信号，其中，所述第一公式为：其中，X
vib
表示所述振动预处理信号，X
vib
‑
raw
表示所述振动信号矢量，表示振动信号矢量的平均值，μ表示的平均值，σ表示的标准差；根据所述电流信号，确定电流信号矢量；根据所述电流信号矢量，通过第二公式，确定电流预处理信号，其中，所述第二公式为：其中，X
cur
表示所述电流预处理信号，X
cur
‑
raw
表示所述电流信号矢量，表示将90
°
相移引入电流信号矢量后得到的结果，x
cur
‑
hilbert
表示将电流信号矢量进行希尔伯特变换后得到的电流信号，表示将90
°
相移引入X
cur
‑
hilbert
后得到的结果；所述将所述振动信号按照时间窗口分割为多个窗口长度相同的子振动信号，以及将所述电流信号按照所述时间窗口分割为多个窗口长度相同的子电流信号，包括：将所述振动预处理信号按照时间窗口分割为多个窗口长度相同的子振动信号，以及将所述电流预处理信号按照所述时间窗口分割为多个窗口长度相同的子电流信号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述振动预处理信号按照时间窗口分割为多个窗口长度相同的子振动信号，以及将所述电流预处理信号按照所述时间窗口分割为多个窗口长度相同的子电流信号，包括：根据所述振动预处理信号，通过第三公式，将所述振动预处理信号按照时间窗口分割为多个窗口长度相同的子振动信号，其中，所述第三公式为：X
vib
‑
segmented
＝[X
vib1：h
，X
vibh+1：2h
，...，X
vib(n/h
‑
1)h+1：n
]；其中，X
vib
‑
segmented
表示各个所述子振动信号对应的集合，X
vib1：h
，X
vibh+1：2h
，...，X
vib(n/h
‑
1)h+1：n
表示各个子振动信号，h表示时间窗口的窗口长度，n表示信号的采样点数，1：h、h+1：2h......(n/h
‑
1)h+1：n表示每个时间窗口；根据所述电流预处理信号，通过第四公式，将所述电流预处理信号按照所述时间窗口分割为多个窗口长度相同的子电流信号，其中，所述第四公式为：X
cur
‑
segmented
＝[X
cur1:h
,X
curh+1:2h
,...,X
cur(n/h
‑
1)h+1:n
]；
其中，X
cur
‑
segmented
表示各个子电流信号对应的集合，X
cur1:h
,X
curh+1:2h
,...,X
cur(n/h
‑
1)h+1:n
表示各个子电流信号，h表示时间窗口的窗口长度，n表示信号的采样点数，1:h、h+1:2h......(n/h
‑
1)h+1:n表示每个时间窗口。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取各个所述子振动信号的特征，得到振动特征矢量，提取各个所述子电流信号的特征，得到电流特征矢量，包括：根据各个所述子振动信号和各个所述子电流信号，通过第五公式，确定振动特征向量和电流特征向量，其中，所述第五公式为：R
i
＝max(0,X*W
i
+b
i
)；其中，当X为各个所述子振动信号时，R
i
表示振动特征向量，当X为各个所述子电流信号时，R
i
表示电流特征向量，W
i
表示预设的权重向量，b
i
表示预设的偏置量；根据所述振动特征向量和所述电流特征向量，通过第六公式，确定振动特征矢量和电流特征矢量，其中，所述第六公式为：其中，当R
i
表示振动特征向量时，表示将振动特征向量中每个时间窗口对应的特征的分辨率进行压缩得到的子振动信号特征，表示振动特征矢量，当R
i
表示电流特征向量时，表示将电流特征向量...

【专利技术属性】
技术研发人员：李华，李亚平，李秋娟，蔡永军，刘峻峰，古自强，邵强，刘少山，
申请(专利权)人：国家石油天然气管网集团有限公司，
类型：发明
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