基于人工智能技术的电机故障在线诊断的研究

基于人工智能技术的电机故障在线诊断的研究

金志哲

洛阳三隆安装检修有限公司        河南 洛阳         471012      

摘要：电机是当今世界上最主要的动力设备之一，对整个工业的发展有着极其重要的意义。电动机的种类有：感应电机、同步电机和直流电机。在这四种电机中，感应电机是将电力与机器能相互转化的一种装置。感应电机在工作中经常出现的各种故障，严重地威胁着企业的生产，所以对其进行在线监控和诊断是十分重要的。

关键词：人工智能；电机故障；在线诊断

1电机故障的原因

1.1轴承磨损

在电机中，轴承支撑着转子的质量及转动时的摩擦，是电机的关键组成部分。长期高速运转，润滑不良或有外来物质进入，都会造成轴承的损耗。在电机中，如果轴承出现了较大的磨耗，不但会降低电机的正常运转，而且还会造成转子的卡死、发热，从而引起更大的事故。

1.2轴承间隙过大

轴承间隙过大的原因有：轴承磨损、装配不当或生产上的错误。由于间隙太大，在运行过程中会引起较大的振动，如果出现这种情况，可能会造成电机的故障。

1.3电机绕组中的绝缘损坏

在电机中，电机绕组中的绝缘是电动机的中心部件，它能提供足够的磁场，使电动机转动。但在高温、潮湿、化学腐蚀及长期超载条件下，电机绕组中的绝缘会发生老化或损坏，造成绕组的短路或接地，造成电机烧坏等严重事故。

1.4转子轴颈失效

转子轴头作为连接转子系统与支承系统的枢纽，其质量与精度直接关系到电机的正常运转。如果出现裂纹、磨损的情况，不但会对电机的运转产生不利的作用，而且还会对轴承及整机造成损害。

1.5电动机接线错误

电机配线不当会引起电机不能启动、运转不平稳或出现不正常的噪音。所以，在对电机进行装配、检修时，一定要按说明书上所述的方式进行，以保证其正确可靠。

2电机故障诊断技术

在当今社会，电机是一种必不可少的设备，其精确、快速、可靠的故障诊断是保证设备安全稳定运行的关键。首先，由于 人工智能网络具有较强的自学习、自适应和推广的性能，已被广泛地用于电机的故障诊断。在这些方法中， BP神经网络因其简单、易于实现而被广泛应用。通过对人工智能网络进行培训，可以在一定程度上模仿专家的经验，达到对电机故障进行自动辨识与分类的目的。另外，RBF神经网络算法和支持向量机在处理非线性、高维数、复杂模式识别等方面有着明显的优越性。

其次，利用小波变换与信号分析相结合的方法，对电机的工作状态进行了分析。经验模式分解（EMD）可以将复杂的信号转化成一组本征模式函数，进而发现故障的内在特性。小波变换由于其具有多尺度和多分辨率等优点，在对电机的故障诊断时间和频率的研究中起着很大的作用。该方法是将模糊数学与综合评判法相结合的一种新方法，对电机的故障信号模糊化处理，从而对电机的故障进行全面的评定。

在实际应用中，可以针对不同类型的电机的不同特征及不同的诊断需求，有针对性地选取合适的检测方式。比如，针对一些比较复杂的电机故障，将人工智能网络与小波变换相融合，利用神经网络对其进行识别与分类，进而提升其识别精度与可信度。

3人工智能技术在电机故障诊断中的应用

3.1实时监测电机运行数据

电机的工作状况对整个生产过程的稳定与效率有着重要影响。所以，对电机进行在线监测和故障检测具有十分重要的意义。在此背景下，先进的检测系统应运而生，通过实时采集电机的状态信息，为后续的故障诊断奠定了坚实的理论基础。

该方法以传感及信号分析为基础，设计了一种新型的检测方法。通过在电机的重要部件上加装传感器，实现了对温度、压力、振动、油耗等重要指标的实时监控。它们就像是电机的“眼睛”与“耳朵”，能随时掌握电机的运转情况。此外，该智能系统还配置了高效的数据处理模块，可以对采集到的各种数据进行实时的处理、分析，并从中抽取出所需的信息。

电机工作状况的一个重要参数就是温度。高温会造成电机发热故障，严重时会引起火灾。对此，人工智能系统实现了对电动机内部温度场的实时监控，当出现不正常的温升现象时，可即时报警，使操作者做出相应的反应。通过对电机内的气压压力的变化进行监控，以确定电机是否存在漏水、堵塞的情况。通过对电机进行频率及振幅的检测，可以发现其是否存在不平衡、松动、磨损等现象。另外，对电机的油耗进行监控，以达到节约能源的目的。

3.2数据预处理和特征提取

在现实生活中，数据的质量通常是不一致的，其中包括各种噪音、异常值、重复数据和丢失数据等。上述问题不但严重降低了人工智能系统的可靠性，而且还会给以后的系统设计带来一定的误差。所以，对采集到的信号进行预处理是一个必不可少的步骤。

在数据预处理过程中，数据的预处理主要包括数据的清洗、转换以及降维。在此基础上，提出了一种基于小波变换的信号检测方法。而资料转化就是为了更好地抽取资料或适合某一种演算法而进行的资料转换。比如，当一组具有一定的非线性函数时，我们可以把它转换成一种简单的线性函数。而在保持其基本特性的同时，对其维数进行降维处理，从而达到减小计算代价、提升求解效率的目的。

3.3故障模式识别

在当今的社会，由于机器设备的故障，不仅造成了很大的经济损失，而且还会造成大量的生产停滞。因此，对系统中的故障进行及时准确的识别与排除显得十分重要。近几年，由于人工智能的快速发展，尤其是在机器学习、深度学习等方面的应用，使得其在故障诊断方面有了很大的突破。

在此基础上，提出了一种基于人工手段的智能检测系统。但是，由于人为因素的影响，使得该技术很难处理各种类型的错误。近年来，随着人工智能、深度学习等领域的不断发展，对其进行了深入的研究，提出了一种基于神经网络的智能诊断方法。该方法可以对海量的历史数据进行分析，并对其进行有效的识别。而且，随着资料的增加，预测精度也将进一步提升。

而基于深度神经网络的方法，更是提高了对缺陷的辨识能力。在此基础上，提出了一种基于深层神经网络的诊断方法，该方法能够有效地对故障进行有效的识别与定位，也特别适用于复杂非线性故障的处理。

通过深度学习和引入先进机器等方法，进一步提升故障诊断的有效性与精度，并为后续的错误分析与处理提供重要支撑。在此基础上，工程师能够依据所给出的正确的故障类别及位置，迅速制订出适当的维护及处置计划，将失效对企业造成的冲击降至最低。

总结

随着人工智能技术的快速发展，它在电机故障诊断中扮演着日益重要的角色。作为一种新的智能信息处理技术，人工智能已广泛应用于电机故障诊断。近年来，在人工智能的支持下，电机故障的在线诊断取得了显著成果，并逐步应用于实际生产中。然而，仍存在一系列待解决的问题，如电机故障分类、多特征融合和神经网络结构选择等。随着科技的进步，相信电机故障在线诊断将有更广阔的应用前景。

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