本文關(guān)鍵詞：繞線式異步電機(jī)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究

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【摘要】：電機(jī)在生產(chǎn)生活中可謂無(wú)處不在,其重要性不言而喻。在很多重要場(chǎng)合中,電機(jī)的安全運(yùn)行至關(guān)重要,一旦電機(jī)運(yùn)行出現(xiàn)事故,往往會(huì)造成嚴(yán)重連鎖事故。事故損失不僅僅只有經(jīng)濟(jì)損失,嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)䦟?dǎo)致人身安全事故,而社會(huì)影響更是無(wú)法估量。研究表明,除了小部分突發(fā)故障,電機(jī)大部分故障都有相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間的潛伏期,可以在潛伏階段通過(guò)技術(shù)手段診斷出故障類型。另外,電機(jī)發(fā)生故障后,很多工況下還能堅(jiān)持工作一定時(shí)間,如果能夠及時(shí)報(bào)警并處置,就能將損失控制到最低限度。因此,非常有必要對(duì)重要場(chǎng)合的電機(jī)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。本文以市場(chǎng)占比很大的繞線式異步電動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,研究出一套基于人工智能的電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并圍繞該系統(tǒng)展開一系列的研究,主要內(nèi)容如下:(1)分析繞線式異步電動(dòng)機(jī)的故障機(jī)理,對(duì)常見的故障進(jìn)行故障機(jī)理的定性分析。并根據(jù)電接觸理論對(duì)電刷-滑環(huán)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)電阻建模,推導(dǎo)電刷-滑環(huán)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)電阻方程分析電刷火花故障的原因。(2)總體設(shè)計(jì)繞線式異步電動(dòng)機(jī)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并詳細(xì)論述監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行原理,及其所采用的開發(fā)工具和所要實(shí)現(xiàn)的功能模塊。(3)設(shè)計(jì)與開發(fā)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通訊模塊。該通訊模塊采用C#.NET編寫基于MODBUS通訊協(xié)議的數(shù)據(jù)采集程序,實(shí)驗(yàn)表明監(jiān)測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)通訊功能穩(wěn)定可靠。(4)建立基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的電機(jī)診斷模型。首先搭建繞線式異步電動(dòng)機(jī)故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采集電機(jī)正常狀態(tài)下與故障狀態(tài)下的定子三相電壓、電流信號(hào)。接著對(duì)電機(jī)實(shí)驗(yàn)采集到的電壓、電流信號(hào)進(jìn)行小波包變換,提取出故障特征并以其為輸入量建立小波包-極限學(xué)習(xí)機(jī)故障診斷模型,并通過(guò)測(cè)試驗(yàn)證了該診斷模型的可靠性。(5)建立基于支持向量機(jī)的電機(jī)診斷模型。以小波包提取出電機(jī)的故障特征向量為輸入量,建立了基于支持向量機(jī)的電機(jī)故障診斷模型�？紤]到支持向量機(jī)的參數(shù)選取正確與否對(duì)診斷模型性能的好壞有著較大的影響,采用了多種群遺傳算法對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,提高了診斷模型的性能。最后使用混合編程技術(shù)把基于支持向量機(jī)的故障診斷模型和基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的故障診斷模型都嵌入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。(6)搭建測(cè)試平臺(tái),并設(shè)計(jì)測(cè)試方案,對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的核心功能進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)有著較好的監(jiān)測(cè)和故障診斷能力,具有較好的實(shí)用參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：繞線式異步電機(jī) 在線監(jiān)測(cè) 故障診斷 極限學(xué)習(xí)機(jī) 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM343
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.2 電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)11-12
• 1.3 電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文的主要工作內(nèi)容與安排14-16
• 第2章 繞線式異步電動(dòng)機(jī)常見的故障形式及機(jī)理分析16-24
• 2.1 電機(jī)定子故障和轉(zhuǎn)子故障16-17
• 2.2 繞組絕緣故障17
• 2.3 電氣不平衡故障17-18
• 2.4 軸承故障18
• 2.5 電刷-滑環(huán)火花故障18-22
• 2.6 本章小結(jié)22-24
• 第3章 繞線式異步電機(jī)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)24-32
• 3.1 電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)工作原理24
• 3.2 電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)的選擇24-26
• 3.3 C#與 MATLAB 混合編程技術(shù)26-27
• 3.4 電機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)功能框架27-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集功能模塊開發(fā)32-54
• 4.1 數(shù)據(jù)采集模塊硬件部分設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)32-35
• 4.2 數(shù)據(jù)采集模塊軟件部分設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)35-53
• 4.2.1 MODBUS通訊協(xié)議35-36
• 4.2.2 上位機(jī)數(shù)據(jù)采集軟件設(shè)計(jì)36-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的電機(jī)故障診斷的實(shí)現(xiàn)54-70
• 5.1 ELM的基本思想54-57
• 5.2 基于ELM的繞線式異步電機(jī)故障診斷模型57-69
• 5.2.1 電機(jī)故障實(shí)驗(yàn)57-63
• 5.2.2 小波包能量譜故障特征量的提取63-66
• 5.2.3 故障類型66
• 5.2.4 激活函數(shù)66-67
• 5.2.5 診斷模型與仿真結(jié)果分析67-69
• 5.3 本章小結(jié)69-70
• 第6章 基于支持向量機(jī)的電機(jī)故障診斷的實(shí)現(xiàn)70-94
• 6.1 支持向量機(jī)原理70-76
• 6.1.1 最優(yōu)分類超平面71-72
• 6.1.2 支持向量分類機(jī)72-76
• 6.2 基于SVM的繞線式異步電機(jī)故障診斷模型76-78
• 6.2.1 輸入量和輸出量的確定76
• 6.2.2 核函數(shù)的選取76-77
• 6.2.3 參數(shù)的選取對(duì)診斷性能的影響77-78
• 6.3 基于SVM的繞線式異步電機(jī)故障診斷模型參數(shù)尋優(yōu)78-87
• 6.3.1 傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法78-80
• 6.3.2 傳統(tǒng)遺傳算法存在的問題80
• 6.3.3 多種群遺傳算法80-82
• 6.3.4 基于MPGA的SVM參數(shù)尋優(yōu)82-87
• 6.4 基于SVM故障診斷模型與基于ELM故障診斷模型的對(duì)比87-89
• 6.4.1 參數(shù)設(shè)置87
• 6.4.2 診斷準(zhǔn)確率87
• 6.4.3 樣本的規(guī)模對(duì)診斷模型性能的影響87-89
• 6.5 MATLAB 與 C#.NET 的混合編程89-92
• 6.6 本章小結(jié)92-94
• 第7章 系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果分析94-100
• 7.1 測(cè)試平臺(tái)94-95
• 7.2 測(cè)試方案95-98
• 7.2.1 上下位機(jī)數(shù)據(jù)通訊性能測(cè)試95
• 7.2.2 閾值報(bào)警與故障診斷功能測(cè)試95-98
• 7.3 本章小結(jié)98-100
• 第8章 全文總結(jié)與工作展望100-104
• 8.1 全文總結(jié)100-101
• 8.2 工作展望101-104
• 參考文獻(xiàn)104-108
• 致謝108-110
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果110

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