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《长春工业大学》 2011年
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电机故障在线诊断系统的研究与实现

刘炜根  
【摘要】:电机在运行过程中,会受很多因素的影响而出现各类故障,若没及时发现,可能会导致很严重的后果,故本文针对电机的故障诊断进行了研究。 故障诊断从本质上说,是一个关于电机运行状态的模式识别问题,故障特征信号的分析与提取很关键,因为它关系到故障诊断的准确率以及故障早期预报的可靠性。小波包分析法因具有良好的时频局部特性,能将信号在任意的频段内进行划分,相对傅立叶变换等方法来说,它能更有效地提取出电机的故障特征,尤其是用它提取微弱的故障特征时,此法更具优势,故本文采用了小波包分析法来提取电机的故障特征。 在故障诊断领域中,传统的基于经验风险最小化的方法,在故障数据难以获取和故障样本数有限的情况下,由于其训练结果的泛化能力不强,使得这种诊断方法难以推广使用。本文采用基于结构风险最小化的支持向量机法,因为它能在故障样本有限的情况下,将数据中隐含的分类知识最大限度地发掘出来,有利于故障的分类与决策。 本论文的主要研究工作如下: 首先分析了电机故障诊断技术的原理和方法,针对电机的一些常见故障,详细地阐述了它们的故障机理与特征;用小波包分析法从原始故障数据中提取出相应的故障特征,以便下一步用于电机的故障诊断;结合电机故障诊断的技术和方法,引出了支持向量机在电机故障诊断领域中的应用,介绍了关于支持向量机理论及其高斯核参数的选择;以异步电机的故障诊断为实例,阐述了基于支持向量机决策树算法的在线故障诊断系统的实现过程,并通过试验验证了该诊断系统是有效的、可行的,这表明本文所用的方法适合应用于电机故障诊断领域;最后通过使用Visual C++和Matlab软件,用C++与Matlab语言混合编程的方式,开发出了电机故障在线诊断系统的仿真软件,实现了基于支持向量机决策树算法的电机故障在线诊断系统的功能。
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TM307.1;TP18

【参考文献】
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