【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电机故障诊断，尤其涉及一种基于大数据的防爆电机故障诊断方法与系统。
技术介绍
1、目前，电机的稳定运行对工业制造和设备维护至关重要，其健康状态的监测与故障诊断是保障工业系统正常运转的关键环节。随着工业智能化水平的提升，通过数据分析及时发现电机故障并采取有效措施，已成为行业关注的焦点。这一领域的研究不仅关乎设备寿命的延长，还直接影响到生产成本的控制和安全事故的预防。
2、在一种现有技术中，防爆电机故障诊断主要依赖简单的阈值判断方法，通过监测振动、电流或温度等单一参数，结合预设的正常范围阈值来判断电机是否出现异常。例如，技术人员通过振动传感器采集电机的振动频率数据，并与固定阈值比较，若超出阈值则认为存在故障。此外，部分方法尝试引入数据分析技术，如基于统计的异常检测，通过计算振动或电流的均值和方差来识别异常点。然而，这些方法通常仅关注单一或少数几种参数，振动频率、电流强度、温度变化和负载状态等多源信号之间的相互关联往往被忽略，导致诊断过程无法全面捕捉电机运行状态的复杂特征。此外，现有技术在处理不同运行工况(如负载状态...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述获取电机运行中的实时多源信号数据，生成包含时间戳与工况标识的初始数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述初始数据集，进行数据预处理，得到标准化数据集合，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述标准化数据集合，采用主成分分析方法进行降维处理，生成精简特征数据集，包括：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述获取电机运行中的实时多源信号数据，生成包含时间戳与工况标识的初始数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述初始数据集，进行数据预处理，得到标准化数据集合，包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述标准化数据集合，采用主成分分析方法进行降维处理，生成精简特征数据集，包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述精简特征数据集，构建故障特征库，生成结构化特征映射表，包括：
6.根据权利要求1所述的基于大数据的防爆电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述结构化特征映射表与所述实时多源信号数据，进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：宁森，赵贤达，龚磊，
申请(专利权)人：江苏高科电机有限公司，
类型：发明
国别省市：
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