电机故障诊断方法及相关设备与流程

本发明涉及电机故障诊断，更具体地，涉及一种电机故障诊断方法、一种电机故障诊断装置、一种电子设备以及一种存储介质。

背景技术：

1、电机是冶金行业的常用驱动设备，应用十分广泛。在工业生产长期服役情况下，电机可能发生轴承疲劳磨损、定子匝间短路、转子断条等故障，这些故障若未能及时、快速地进行定位和维修，将会给生产带来较大经济损失。

2、例如，对于一个钢厂而言，可以有数千台电机，对应地，具有几十万条检测数据，目前大量数据存储于平台上，仅有超预警值报警及简单的趋势预警，当发现电机异常征兆时，由点检人员离线分析数据，查找异常原因。采用的电机故障诊断手段是基于单个参数、单个特征的。然而，电机故障形成的原因非常复杂，不同的故障可能以同一征兆形式表现出来，不同征兆可能表征同一故障。同时，由于噪声影响、传感器的测量误差等原因，传感器所提供的信息常常表现出不完整和模糊甚至是矛盾的特性，即表现出大量的不确定性。这种信息不确定性加剧了电机故障诊断的难度，致使现有的电机故障诊断结果的准确率相当低。

3、由此，亟需一种新的技术方案以解决上述技术问题。

技术实现思路

1、在
技术实现要素：
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

2、第一方面，本发明提出一种电机故障诊断方法，包括：

3、利用多源传感器，对电机进行数据采集，以获取原始信息集；

4、对原始信息集进行特征提取，以获取特征提取信息；

5、建立特征提取信息与故障空间之间的关联模型；

6、基于关联模型，对特征提取信息进行特征融合，以获取关联融合特征；

7、基于关联融合特征，确定电机诊断结果。

8、可选地，基于关联模型，对特征提取信息进行特征融合，以获取关联融合特征，包括：

9、构造电机故障识别框架；

10、基于电机故障识别框架，建立证据体；

11、基于证据体，确定各证据体的基本可信度分配情况；

12、构造决策规则；

13、基于基本可信度分配情况和决策规则，确定决策结论。

14、可选地，方法还包括：

15、将决策结论存储在数据库中。

16、可选地，基于证据体，确定各证据体的基本可信度分配情况，包括：

17、基于证据体，确定各证据体的基本可信度分配数值和基本可信度分配函数；

18、基于基本可信度分配数值，确定基本可信度分配函数的基本概论赋值。

19、可选地，方法还包括：

20、基于基本概率赋值，计算单证据体作用下的电机故障识别框架的单信度区间；

21、将多个单信度区间进行合成，以获取所有证据体联合作用下的基本可信度分配情况和总信度区间。

22、可选地，方法还包括：

23、建立并实时更新诊断模型。

24、可选地，在对原始信息集进行特征提取，以获取特征提取信息之前，方法还包括：

25、对原始信息集进行预处理，以获取关键特征；

26、将关键特征与电机的特定故障相关联，以将关键特征分别映射到故障空间。

27、第二方面，还提出了一种电机故障诊断装置，包括：

28、采集模块，用于利用多源传感器，对电机进行数据采集，以获取原始信息集；

29、特征提取模块，用于对原始信息集进行特征提取，以获取特征提取信息；

30、建模模块，用于建立特征提取信息与故障空间之间的关联模型；

31、特征融合模块，用于基于关联模型，对特征提取信息进行特征融合，以获取关联融合特征；

32、诊断模块，用于基于关联融合特征，确定电机诊断结果。

33、第三方面，还提出了一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，存储器中存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器运行时用于执行如上所述的电机故障诊断方法。

34、第四方面，还提出了一种存储介质，在存储介质上存储了程序指令，程序指令在运行时用于执行如上所述的电机故障诊断方法。

35、根据上述技术方案，利用多源传感器，对电机进行数据采集，以获取原始信息集；对原始信息集进行特征提取，以获取特征提取信息；建立特征提取信息与故障空间之间的关联模型；基于关联模型，对特征提取信息进行特征融合，以获取关联融合特征；基于关联融合特征，确定电机诊断结果。由此，可以最大程度消除电机故障信息的不确定性，更为准确地识别故障原因。与现有的诊断方案相比，利用上述技术方案得到的电机诊断结果的准确性、稳定性和可靠性更高，由此提高了电机故障诊断的准确度和效率。

36、本发明的电机故障诊断方法，本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

技术特征：

1.一种电机故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述关联模型，对所述特征提取信息进行特征融合，以获取关联融合特征，包括：

3.如权利要求2所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.如权利要求2所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述证据体，确定各证据体的基本可信度分配情况，包括：

5.如权利要求4所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.如权利要求1至5任一项所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.如权利要求1至5任一项所述的电机故障诊断方法，其特征在于，在所述对所述原始信息集进行特征提取，以获取特征提取信息之前，所述方法还包括：

8.一种电机故障诊断装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器运行时用于执行如权利要求1至7任一项所述的电机故障诊断方法。

10.一种存储介质，在所述存储介质上存储了程序指令，所述程序指令在运行时用于执行如权利要求1至7任一项所述的电机故障诊断方法。

技术总结
本发明提供一种电机故障诊断方法及相关设备，方法包括：利用多源传感器，对电机进行数据采集，以获取原始信息集；对原始信息集进行特征提取，以获取特征提取信息；建立特征提取信息与故障空间之间的关联模型；基于关联模型，对特征提取信息进行特征融合，以获取关联融合特征；基于关联融合特征，确定电机诊断结果。由此，可以最大程度消除电机故障信息的不确定性，更为准确地识别故障原因。与现有的诊断方案相比，利用上述技术方案得到的电机诊断结果的准确性、稳定性和可靠性更高，由此提高了电机故障诊断的准确度和效率。

技术研发人员：陈燕才,张雪荣,钟实,丁继亚,邱碧涛,彭志华
受保护的技术使用者：武汉钢铁有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15