本文關(guān)鍵詞：基于軟啟動(dòng)器的電機(jī)監(jiān)測與智能故障診斷研究　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：電機(jī)是工業(yè)生產(chǎn)中的主要能源動(dòng)力設(shè)備,為了確保電機(jī)安全運(yùn)行,避免因生產(chǎn)中斷造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,因此電機(jī)故障診斷技術(shù)已成電機(jī)安全維護(hù)方面的重要環(huán)節(jié)。離線式電機(jī)故障診斷是目前最主要的方式,算法存在占用資源大,速度慢,準(zhǔn)確性低等缺點(diǎn)。近年來,對于電機(jī)起動(dòng)、運(yùn)行、停車過程的在線式診斷的要求越來越迫切。本論文首先對異步電機(jī)的狀態(tài)進(jìn)行了監(jiān)測研究,再次深入研究了智能故障診斷技術(shù),提出了一種基于軟啟動(dòng)器的電機(jī)在線式智能故障診斷算法。本論文有兩方面創(chuàng)新,一是對于電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測過程中的諧波檢測通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值直接確定新算法獲得。二是目前國內(nèi)的軟啟動(dòng)器拖動(dòng)電機(jī)系統(tǒng)中尚未實(shí)現(xiàn)智能故障診斷,本文實(shí)現(xiàn)了國內(nèi)創(chuàng)新,并且利用本文的智能診斷算法可判斷的電機(jī)故障種類比國內(nèi)目前現(xiàn)有的算法更全面、更可靠。本文所取得的主要研究成果如下:1.對異步電機(jī)在起動(dòng)、運(yùn)行和停車過程中的電氣故障進(jìn)行研究。根據(jù)某公司近兩年的現(xiàn)場維修記錄和電話記錄,總結(jié)了異步電機(jī)過壓、過載、缺相等十種故障類型,并對故障的產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行了詳細(xì)的分析,選擇定子電壓、電流的時(shí)域均值和頻域幅值及轉(zhuǎn)速信息作為異步電機(jī)故障特征值,并建立了電機(jī)故障診斷知識庫,知識庫信息全面、充分、無冗余。2.對異步電動(dòng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測進(jìn)行了研究。針對軟啟動(dòng)系統(tǒng)的要求,分析了異步電機(jī)運(yùn)行中定子電壓、電流及轉(zhuǎn)速信號的監(jiān)測方法,利用快速傅里葉(FFT)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值直接確定法(WDD)兩種算法對電壓、電流信號進(jìn)行頻譜分析,成功提取了定子電壓和電流頻域特征值。根據(jù)諧波導(dǎo)納法原理,利用得到的電壓、電流的頻域信息進(jìn)一步得到了電機(jī)的轉(zhuǎn)速,通過算法性能對比,驗(yàn)證了相比于快速傅里葉算法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值直接確定法更快速、更準(zhǔn)確。最后將轉(zhuǎn)速諧波法得到的轉(zhuǎn)速在MATLAB中進(jìn)行了仿真,利用固有電機(jī)模型得到的轉(zhuǎn)速進(jìn)行對比,仿真結(jié)果在誤差允許范圍內(nèi),利用此算法實(shí)現(xiàn)了無傳感器電機(jī)轉(zhuǎn)速測量,并且能夠?qū)D(zhuǎn)速狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,由此獲得故障特征參數(shù)。這也是本論文的一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)。3.對應(yīng)用于故障診斷方面的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了研究與分析。闡述了BP、RPROP和BAYES三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷算法,并分別分析其應(yīng)用特點(diǎn)與優(yōu)缺點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn),BAYES神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡單,收斂速度快,非線性逼近能力強(qiáng),特別適合于軟啟動(dòng)器嵌入式系統(tǒng)所要求的診斷速度快、占用資源少的特點(diǎn),因此選其作為研究重點(diǎn),并從識別原理及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等方面詳細(xì)介紹并改進(jìn)了BAYES神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4.對異步電機(jī)智能故障診斷算法進(jìn)行研究設(shè)計(jì)。首先,詳細(xì)設(shè)計(jì)了基于軟啟動(dòng)器嵌入式系統(tǒng)的BAYES神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(PNN)的開發(fā)流程和故障診斷模型。其次,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化主要從網(wǎng)絡(luò)模型選取、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、算法設(shè)計(jì)等方面進(jìn)行。最后,通過編程仿真驗(yàn)證了算法的精準(zhǔn)度和快速性,結(jié)果表明,該算法實(shí)時(shí)性好、精準(zhǔn)度高,很好地達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
[Abstract]:In order to ensure the safe operation of the motor and to avoid the great economic loss caused by the interruption of the motor , the motor fault diagnosis technology has become more and more urgent . In this paper , three neural network fault diagnosis algorithms of RPROP and BAYES are presented and their application features and advantages and disadvantages are analyzed . It is found that BAYES neural network algorithm is simple , the convergence speed is fast , the nonlinear approximation ability is strong , and it is especially suitable for the development process and fault diagnosis model of the BAYES neural network algorithm ( PNN ) .

【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM343

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本文編號：1410410