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深度学习在消防水泵电机故障诊断中的应用研究

史金豪  
【摘要】:消防水泵在控制和消灭火灾灾情方面有着重要的作用。异步电机作为消防水泵的核心部件,其状态的好坏直接决定了消防水泵能否正常运行。为保障消防工作的顺利开展,消防水泵电机的故障诊断也就必不可少。然而现有的消防巡检措施却无法对其健康状态进行细致的评估;同时,传统的电机故障诊断方法存在专业门槛高、诊断过程复杂及人工依赖度高的缺点,并不适用于消防水泵电机的故障诊断。据此,本文参考国标GB50974-2014对消防水泵巡检方式的相关要求,对深度学习在消防水泵电机故障诊断中的应用做了研究。论文首先介绍了深度信念网络(deep belief nets,DBN)的网络结构与算法原理,并使用三组含有不同幅度边频分量的仿真信号对DBN的分类能力进行实验测试,验证了DBN强大的特征自提取能力。根据工频巡检与低频巡检的特点,由ANSYS Maxwell和ANSYS Simplorer软件搭建了相应巡检方式下的消防水泵电机仿真模型,并对电机常见故障进行模拟,获取各工况的定子电流数据。随后,将仿真所得数据用于DBN的训练与测试,分析网络各参数对网络性能的影响。以网络分类误差为主要评价标准,逐步确立合适的网络参数,使网络对10类工况的分类准确率平均可达91.2%。通过与传统电机故障诊断方法的对比,证实了DBN具有更为优秀的故障诊断能力,更适合于消防水泵电机的故障诊断。文末对消防水泵电机的故障诊断界面进行了详细设计,将深度学习算法嵌入其中,实现了消防水泵电机故障诊断的一键式操作。针对部分诊断准确率相对较低的工况,提出了使用网络输出序列中最大占比的样本类型作为最终诊断结果的方法,极大地提高了诊断准确率,进一步增强了算法实用性。


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