一种新型诊断技术在电机故障诊断中的应用
异步电机的故障诊断技术有哪些发展趋势
异步电机的故障诊断技术有哪些发展趋势异步电机作为现代工业生产中广泛应用的关键设备，其稳定运行对于保障生产效率和质量具有至关重要的意义。
然而，由于长期运行、工作环境复杂等因素，异步电机不可避免地会出现各种故障。
为了及时发现并准确诊断这些故障，故障诊断技术不断发展和创新。
本文将探讨异步电机故障诊断技术的一些发展趋势。
一、多传感器融合技术的应用传统的异步电机故障诊断往往依赖单一类型的传感器，如振动传感器、电流传感器等，获取的信息有限，容易导致诊断结果的不准确或不全面。
未来，多传感器融合技术将成为主流。
通过同时采集电机的振动、电流、温度、声音等多种信号，并对这些信号进行综合分析和处理，可以更全面、准确地获取电机的运行状态信息。
例如，振动信号能够反映电机的机械结构问题，电流信号可以揭示电气方面的故障，而温度信号则有助于判断是否存在过热现象。
将这些不同类型的信号进行融合，可以实现优势互补，提高故障诊断的准确性和可靠性。
同时，多传感器融合技术还能够有效降低单个传感器的测量误差和噪声干扰，为故障诊断提供更精准的数据支持。
二、智能化诊断方法的不断深化随着人工智能技术的迅速发展，智能化诊断方法在异步电机故障诊断中得到了越来越广泛的应用。
未来，智能化诊断将不仅仅局限于简单的模式识别和分类，而是朝着更深入、更复杂的方向发展。
深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），将在异步电机故障诊断中发挥更大的作用。
这些算法能够自动从大量的故障数据中学习特征和模式，无需人工提取特征，大大提高了诊断的效率和准确性。
此外，强化学习算法也有望被应用于异步电机的故障诊断，通过与电机系统的交互和试错，不断优化诊断策略，提高诊断的适应性和灵活性。
同时，智能化诊断方法将更加注重对不确定性和模糊性的处理。
在实际的电机运行中，由于各种因素的影响，故障信息往往具有不确定性和模糊性。
未来的诊断方法将能够更好地处理这些不确定性和模糊性，给出更合理、更可靠的诊断结果。
状态检测与故障诊断技术在大型电机故障诊断中的应用
６ 螺 纹 圈 ７ 紧 固 螺 纹 圈 ８ 凸模 定位 圈 ９ 沉 头 螺 钉 ２ 一 一 一 一
充 分考 虑 模具 在 其 工作 温 度 下 的热 膨胀 和 锻 件 出模 后 的冷 收缩 。 特 别要注 意 的是 ， 凸模 由于受 力状 况不 好而 产 生的镦 粗 现象 ， 当 适 加 大凸模 圆角和 加强 凸模 冷却 能够 有 效解 决这 一 问题 。
圆角 小一 些 ， 应 于工件 壁较 薄 的部 位 凸模 圆角适 当大 一些 ， 样 对 这
可 以有 效 改善 金属 的流 动情 况 ， 使金属 流动 均 匀 ， 除 工件 端面 不 消 平 的缺 陷 。 ３ 在 反挤 压成 型过 程 中 ， 了确 保工 件 的尺 寸精度 ， （ ） 为 应
图 ５ 改 进 后 的 模 具 结 构
艺和 生产要 求 。
２３ 对 方 案 ３的 实 验 验 证 、 析 ． 分
方案 ３中模具 整体 结构 与 方案 ２中的类 似 ，但 简化 了凹模 设 计， 改进 了凸模 结 构 ， 凸模 下底 面增 加 圆锥面 ， 大 了过渡 圆 角 ， 加 且 在 Ａ Ａ截 面 倒 的 圆角大 于 Ｂ Ｂ截 面 ， — — 挤压 工 作部 分 设 ２ 模斜 ０拔 度 。改进 后的模 具 结构 如 图 ５ 所示 。
图 ６ 改进 后 的成 型 锻件
经检 验 ，该挤 压件 的各 项机 械性 能 指标 均 大大优 于 粉末 冶 金
件， 满足 大 批量 生产 要 求 。且材 料 利用 率 达到 ７ ． 大 大高 于方 ６ ％， ２
案 ２ 经济 效益 十分 显著 。 ， ３ 结 语 通 过对 转 向油泵 定子 这类 非 均匀壁 厚 件 的温挤 压 成型 工 艺的 实 验研 究 ， 以得 出 以下 结论 ： １ 采 用 温 挤压 工 艺成 型 非均 匀 壁 可 （） 厚件 ， 对 于机 加工 工艺和 粉末 冶 金工 艺而 言 ， 以使工 件 强度 大 相 可 大提 高 ， 合机 械 性 能大 大 改 善 ， 使用 寿 命 延长 ｌ 以上 ， 综 其 倍 故经 济效 益和 社会 效 益十分 显 著 。 （） ２ 由于该 类 工件 的壁 厚 不均 ， 工 故 件在 温挤 压成 型过 程 中金 属流 动很 不均 匀 ，从而 导致 工 件端 面严 重高低 不 平 ， 料 利用 率 降低 。通过 改进 凸模 工作 端 面 的形状 ， 材 使 之 与对 应 工件 的壁 厚协 调 一致 ， 即对 应 于工件 壁较 厚 的部位 ， 凸模
《谐波法电机轴承故障诊断技术研究》范文
《谐波法电机轴承故障诊断技术研究》篇一一、引言随着工业自动化和智能化水平的不断提高，电机作为各种机械设备的重要驱动力源，其运行状态直接关系到整个生产线的效率和安全。
其中，电机轴承的故障诊断对于预防电机故障和保证设备正常运行至关重要。
本文针对谐波法在电机轴承故障诊断领域的应用展开研究，以期提高电机轴承故障诊断的准确性和效率。
二、谐波法的基本原理谐波法是一种基于信号处理和频谱分析的故障诊断方法。
在电机轴承运行过程中，由于轴承的磨损、裂纹、异物侵入等故障，会导致电机振动信号发生变化。
这些变化可以通过安装在电机上的传感器进行捕捉和记录。
谐波法通过分析这些振动信号的频谱特征，提取出与轴承故障相关的谐波成分，从而实现对轴承故障的诊断。
三、谐波法在电机轴承故障诊断中的应用1. 信号采集与处理：首先，通过安装在电机上的传感器采集振动信号。
这些信号包含了电机轴承运行状态的各种信息。
然后，利用信号处理技术对采集到的信号进行滤波、去噪等预处理，以便更好地提取出与轴承故障相关的特征信息。
2. 频谱分析：经过预处理的信号进入频谱分析阶段。
通过快速傅里叶变换等频谱分析方法，将时域信号转换为频域信号，从而观察到信号的频率成分和能量分布。
在频谱图中，可以观察到与轴承故障相关的谐波成分，如轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障等对应的特征频率。
3. 故障诊断：根据频谱分析结果，结合专家知识和经验，判断电机轴承的故障类型和严重程度。
通过对比正常轴承和故障轴承的频谱图，可以准确地诊断出轴承的故障。
此外，还可以通过对比不同时期的频谱图，监测轴承故障的发展趋势，为维修决策提供依据。
四、技术研究与优化为了提高谐波法在电机轴承故障诊断中的准确性和效率，可以进行以下技术研究与优化：1. 智能诊断算法：研究基于人工智能、机器学习等算法的智能诊断方法，提高诊断系统的自学习和自适应能力，降低对专家知识的依赖。
2. 多传感器融合：将多种传感器（如振动传感器、温度传感器、声音传感器等）融合使用，从多个角度捕捉电机轴承的运行状态信息，提高诊断的准确性。
电机故障在线监测诊断新原理和新技术研究
电机故障在线监测诊断新原理和新技术研究电机故障在线监测诊断新原理和新技术研究引言：电机作为工业领域中最为常见的动力装置之一，在生产生活中扮演着重要角色。
然而，电机故障的发生经常会导致生产出现故障，给企业带来经济损失。
因此，电机故障的在线监测和诊断技术的研究变得尤为重要。
本文主要探讨了电机故障在线监测诊断的新原理和新技术。
一、电机故障在线监测诊断的意义和挑战电机故障预测与在线监测诊断是提高电机运行可靠性和故障防范能力的重要手段。
通过实时监测电机的运行状态和性能指标，并采用合适的诊断技术，可以提前发现电机存在的潜在故障，并采取相应的修复措施，避免故障进一步发展。
然而，电机故障在线监测诊断技术仍然面临着一些挑战：1. 多种故障类型：电机故障类型繁多，包括绕组短路、绝缘老化、轴承磨损等。
不同的故障类型往往具有不同的特征，因此需要针对不同故障类型研究对应的监测技术。
2. 大量监测数据：电机在运行过程中会产生大量的监测数据，如电流、温度、振动等。
如何从这些数据中提取有效的信息，发现故障的存在以及故障类型，是一个关键问题。
3. 技术与经济之间的平衡：电机在线监测诊断技术往往需要高精度的传感器和复杂的算法，这会增加成本。
因此，需要在技术与经济之间找到平衡点，使得技术具有可行性和可持续性。
二、新原理与新技术的研究进展为了应对电机故障监测诊断的挑战，研究者们提出了一系列新的原理和技术方法：1. 基于机器学习的故障预测：机器学习技术可以从大量的监测数据中学习到电机的运行规律，进而实现故障的预测。
研究者们通过构建合适的特征集和训练模型，可以实现对电机不同故障类型的预测和诊断。
2. 智能传感器网络：传统的电机监测往往需要布设大量的传感器，给电机的安装和维护带来一定的困难。
智能传感器网络技术可以实现对电机的分布式监测，减少传感器的数量和布线工作，大大降低了监测系统的成本和复杂度。
3. 基于数据挖掘的故障诊断：数据挖掘技术可以从电机监测数据中发现隐藏的规律和关联，帮助诊断人员找到故障的根本原因。
人工智能在新能源设备故障诊断中的应用案例
人工智能在新能源设备故障诊断中的应用案例一、背景介绍随着科技的不断进步和发展，人工智能作为一项重要的技术应用逐渐在各个领域得到广泛应用。
新能源设备的故障诊断是一个重要的领域，传统的故障排除方式已经无法满足复杂的需求，而人工智能技术的发展对新能源设备故障诊断提供了全新的解决方案。
二、人工智能技术在新能源设备故障诊断中的优势人工智能技术通过模拟人类的思维方式，可以实现更加智能化的故障诊断过程。
相比传统的方式，人工智能技术可以更快速、更准确地识别出故障点，提高设备的诊断效率。
三、实时监测与数据采集在新能源设备的运行过程中，通过实时监测和数据采集，可以获取大量的实时数据。
这些数据对于故障诊断非常重要，是人工智能算法进行分析和判断的基础。
四、数据处理与分析通过人工智能技术，可以对采集到的数据进行处理和分析，从而得出设备运行状态的特征。
通过建立模型和算法，可以实现对设备故障状态的判断和预测。
五、特征识别与模式识别人工智能技术可以识别设备运行状态中的特征，分辨不同的故障类型并与历史数据进行比对分析，从而快速判断故障的发生原因。
六、多元数据融合通过人工智能技术，可以将多种数据进行融合，综合考虑设备的各种运行参数和特征，提高故障诊断的精度和准确性。
七、自动化诊断与远程监控人工智能技术可以实现自动化的故障诊断过程，无需人工干预。
同时还可以实现远程监控，及时监测设备状态，保障设备的安全和稳定运行。
八、增强设备维护管理通过人工智能技术的应用，可以提高设备维护管理的效率和质量，及时发现并解决潜在的故障问题，降低设备维修成本。
九、故障预测与预防通过对设备数据的分析和处理，可以实现故障的预测和预防。
提前发现潜在的故障迹象，及时采取措施减少故障发生的可能性。
十、研发创新与技术应用人工智能技术的应用促进了新能源设备故障诊断技术的不断创新和发展。
技术的不断应用和进步，推动了行业的发展，为新能源设备的运行提供了更好的保障。
十一、结语随着人工智能技术的不断发展和完善，其在新能源设备故障诊断中的应用将不断拓展和深化。
PLC在机电设备故障诊断中的应用
装备技术Equipment technology118PLC在机电设备故障诊断中的应用贾刘旭（山西省阳泉市北大西街五号阳泉煤业(集团）有限责任公司，山西阳泉045000）中图分类号：K928 文献标识码：B 文章编号1007-6344（2019）08-0118-01摘要：PLC技术是借助计算机处理而被我国工业大范围所使用的一种高新科技技术，PLC技术能够为国民以及企业造就许多便捷方式。
PLC应用到我国工业生产中，能够为工业生产带来更可靠的安全性，若是工业生产的周边基础环境状况不好PLC也能正常运转。
这门技术还有它最重要的特点，那就是简单好学、操作容易，这一领域的技术员工只要进行学习便可能够精通PLC技术，由此它受到社会各界人士的广泛关注。
PLC技术能够在机电设备运行时监测设备中的部件，做到故障诊断的效果，这样能够让技术员工及时发现设备的故障，然后做出相应的补救。
关键词：PLC；机电设备；故障诊断0 引言PLC技术又称为可编程逻辑控制器，目前在我国电机设备控制系统中占据着重要的地位。
PLC技术主要是应用我国当代高新技术计算机微机、自动化等集合为一体综合控制。
现阶段，我国计算机领域的相关高新技术发展已经逐渐成熟，能够有效对电机设备进行控制。
就目前而言，我国PLC技术对电机设备的诊断大都是依靠一系列的数据转换处理最后给出相应的结果。
本文主要是对PLC技术应用到工业领域中主要用途，探究了PLC技术在电机设备故障诊断中的重要应用。
1 PLC技术的概述1.1 PLC技术的基本应用原理PLC技术是应用一项可编程的存储器，进行相关的数据转换，进而最后用数字表达出一定的状态。
目前，我国PLC技术在工作过程中主要有三大步骤，这三大步骤分别是输入、程序和输出处理。
在PLC技术应用到工业领域中一开始是输入采样这是PLC技术最基础的一步，这一步需要使用相应的扫描仪，主要是对数据进行一定的处理和存储，最后在对数据进行有效的整合。
电气信号分析(ESA)技术在核电厂电动机故障诊断中的应用
电气信号分析（ESA）技术在核电厂电动机故障诊断中的应用作者：王仲恒来源：《中国高新技术企业》2015年第24期摘要：ESA技术通过采集电动机的电压和电流参数，对采集的数据进行分析来判断电动机的运行状况，并进行故障诊断，以此来确定检修方案，从而减少了不必要的检修，提高检修效率，节约成本。
关键词：电动机；ESA技术；电气信号分析技术；故障诊断；频谱分析文献标识码：A中图分类号：TP278 文章编号：1009-2374（2015）23-0051-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.23.0271 概述根据国内核电站运行状况，主要通过对运行设备进行周期性的检修再根据实际情况进行适当的纠正性维修，使得设备的运行条件得以保持和改善。
检修主要分两种情况：一种是每个换料周期对需要检修的设备进行检查维护工作；另一种是3～6个换料周期对需要检修设备进行解体大修。
这样周期性的检修一定程度上避免了缺陷设备的带病运行，但是对于有些初始运行状态良好的设备，经过带有一定盲目性的检修后，反而破坏了原有的良好状态，造成大量人力、物力的浪费。
根据有关资料记载，对设备进行有效的监测和诊断，可使设备维修费减少25%～50%，设备事故率减少75%，经济效益十分显著。
2 电气信号分析（ESA）技术原理2.1 ESA技术原理介绍ESA的概念是，在电机正常工作情况下，应用数据采集器，采集电机的电流和电压信号，分析软件对采集的信号进行信号调理并分析调理的信号，从而识别各种故障。
电机三相电压和电流信号的采集可以直接从一次回路或通过CT在电机控制的二次回路获得，可在控制中心测试，直接用电流钳或电压钳采集，通过采集的电流和电压信号对电动机的整体运行情况进行分析。
对于理想的电机，理论上电机的电流信号是一个纯50Hz的正弦波，在分析频谱上只有一个峰值存在，当电机发生故障时，如转子条断裂或有高阻连接等，谐波磁通在定子线圈上产生感应电流，这些感应电流叠加到50Hz的正弦波上，从频谱图上看会导致在50Hz峰值附近的极通过边带波峰的幅值增加。
人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究
人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究随着科技的发展，人工智能技术正在各个领域得到广泛的应用。
其中，在电力系统故障诊断方面，人工智能技术也发挥着重要的作用。
本文将阐述人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用研究，并探讨其优点和挑战。
一、人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用在电力系统中，故障诊断一直是一个重要的问题。
如何快速准确地定位故障，并迅速采取措施进行修复，是保障电力系统运行稳定的关键。
而人工智能技术能够结合大数据和机器学习算法，提供快速且准确的电力系统故障诊断解决方案。
目前，电力系统故障诊断中常用的人工智能技术主要包括神经网络、遗传算法和支持向量机。
这些技术能够对电力系统进行实时监测，分析和处理数据，快速识别故障类型，并给出适当的处理方案。
1、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型。
在电力系统故障诊断中，神经网络能够通过对大量历史数据进行学习和训练，构建出一个完整的电力系统故障诊断模型。
当出现故障时，即可通过该模型进行快速诊断和处理。
2、遗传算法遗传算法是一种优化计算方法，主要用于解决复杂问题。
其原理是将问题的解采用二进制编码表示，然后通过基因操作对解进行优化，找出最优解。
在电力系统故障诊断中，遗传算法能够通过对故障信息的加权和分析，找出最佳的处理方案。
3、支持向量机支持向量机是一种广泛应用于分类和回归分析的机器学习算法。
在电力系统故障诊断中，支持向量机能够根据历史数据和特定的特征，对故障类型进行分类和识别。
而且，该技术能够在实时处理中提供有力的支持。
二、人工智能技术在电力系统故障诊断中的优点人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用，具有以下优点：1、提高准确性和效率传统的电力系统故障诊断需要人工或传统机器进行数据分析和处理。
而人工智能技术能够通过机器学习算法对大量历史数据进行学习和训练，并提供快速且准确的处理方案。
这大大提高了诊断的准确性和效率。
2、实时监测和预警电力系统故障常常是突发性的，如果不能及时发现和处理，将会对电力系统造成影响，甚至会造成重大的安全事故。
电气分析技术在电机故障诊断中的应用
电气分析技术在电机故障诊断中的应用摘要：随着技术的不断进步，电机已广泛应用于生产生活的各个领域。
电能作为机械设备的动力源，可以转化为可用的机械能，保证机械设备的正常运行。
但一旦电机长时间运行，负载压力过高，再加上各种外部环境因素的影响，很容易遇到故障问题。
如果不能及时判断和处理，将使电机无法正常运行，甚至对电机造成损坏，给企业带来不可估量的损失。
因此，电机故障诊断技术非常重要，是保证电机正常可靠运行的基础。
通过分析电机故障诊断的原理，研究电机故障诊断技术及其发展趋势。
关键词：电气分析技术；电机故障；诊断；应用1 电气分析技术20世纪70年代，由于可靠性的需要，对位于核反应堆内部的电机的状态监测提出了要求。
电机的状态监测可以在不进入核辐射区域的情况下完成。
理想的电机电流信号是50Hz正弦波，但电机中的电气和机械故障会改变内部磁通量分布并产生相应的电流谐波。
这些谐波不是电源频率的倍数，普通谐波分析仪无法检测到，但电气分析技术可以分析这些特性并识别故障。
基于电气分析（ESA）技术的诊断系统可用于收集电机的三相电压和电流，执行信号调节，并分析和诊断信号。
采集电信号数据有两种方法：便携式和固定在线安装。
其中，使用便携式仪器收集数据是最常用的，不需要在电机的操作现场收集数据。
电流测量使用便携式钳夹式电流表夹住电流线，可以根据穿过电流线的尺寸和直径选择合适的电流夹。
电压可以使用鳄鱼夹或磁性探针进行接触测量。
可以对电源进行评估，例如分析电压、谐波、功率等的电能质量，以排除电源对电机的影响。
它可以评估电机的电流、定子、转子、气隙、效率等。
电机转子不平衡和错位、轴承松动以及由传动设备中的齿轮和皮带磨损、摩擦和往复部件引起的机械振动也会导致电流负载波动，从而产生相应的电流特征频率。
检测电流的变化也可以分析相应的机械问题。
2 电机故障诊断技术电机主要由电路和磁路两部分组成，电机故障既有电气方面的原因，也有机械方面的原因。
基于人工智能技术的电机故障智能诊断与控制
基于人工智能技术的电机故障智能诊断与控制一、引言电机是现代工业中最常见、最重要的设备之一，广泛应用于各个领域。
然而，由于长期工作、环境变化等原因，电机可能会出现故障，给生产和运营带来不利影响。
因此，实现电机故障的智能诊断与控制对于提高生产效率、降低成本具有重要意义。
本文旨在基于人工智能技术，研究电机故障的智能诊断与控制方法，并探讨其应用前景和未来发展方向。
二、电机故障的分类与特征提取电机故障可分为电气故障、机械故障和电磁故障等。
针对不同类型的故障，需要采用不同的诊断与控制方法。
在电机故障智能诊断中，首先需要进行特征提取，以区分正常工作状态与故障状态。
目前常用的特征提取方法包括时间域分析、频域分析、小波分析等。
人工智能技术可应用于自动提取和选择最具代表性的特征。
三、电机故障智能诊断方法1. 基于机器学习的故障诊断机器学习是人工智能中的一个重要分支，能够通过构建模型从大量数据中学习规律。
在电机故障智能诊断中，可利用机器学习方法，如支持向量机、决策树、神经网络等进行故障分类和诊断。
通过训练模型，使其能够准确判断电机的工作状态，快速识别故障并提供相应的解决方案。
2. 基于深度学习的故障诊断深度学习是机器学习领域的一种方法，通过多层神经网络模拟人脑的工作方式，具有较强的非线性建模能力。
在电机故障智能诊断中，可以利用深度学习方法，如卷积神经网络、循环神经网络等，对电机信号进行处理和分析，实现故障的自动诊断与判断。
深度学习具有很好的适应性和泛化能力，能够处理复杂的故障场景。
四、电机故障智能控制方法1. 基于增强学习的控制方法增强学习是一种通过观察环境、采取行动并根据行动的反馈进行学习的方法，能够实现自动控制和优化。
在电机故障智能控制中，可以利用增强学习方法，如Q-learning、深度强化学习等，通过不断调整控制参数，使电机在不同故障状态下能够保持良好的工作性能，并及时进行控制策略的调整和优化。
2. 基于模糊控制的控制方法模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法，对于电机故障控制具有较好的鲁棒性和适应性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
的上下限 。在初始时刻 ， 每个元素的信息素量相等 ， 并设为信息
素上限 一 一， 初始信息素的增量为 ０ 。
２ ． ３ 适应 度 评 价
在 完成 单 次循 环 之 后 ， 需 要 对 比适 应 度 函数 来 对 其 中 的信 息 素 进行 处 理 ， 在本 研 究 中 主要 采 用 Ｂ Ｐ神 经 网络 均 方 误 差 作 为
所提 供 的信号 的处理 ， 以蚁 群神 经算法 为基 础来辅 助诊 断故 障 ， 能 够为相 关操 作人 员提 供相对 独立 的证 据 ， 然 后在 证 据理 论 的指 导下 对所 获得 的各 个证据 进行 融合 ， 能够 有效 判断 电机故 障 。大 量实 践证 明 ， 此方 法在 实 际应用 过程 中能够 有效 提升故 障识 别的有 效性 和准 确性 。
为电机故障诊断Ｔ作的开展提供更为有效的数据支持 。
蚂蚁搜索时 ， 每只蚂蚁从集合 ｊ 开始 ， 依次遍历这 Ｎ个集 合， 根据集合 中每个元素 的信息素按 公式 （ １ ） 选 择一个元素 。
ｆ 焉（ ） （ ￡ ）
１ 新 技 术 原 理 分 析
作 为一种应用范围相对广泛 的复杂旋转机械 ， 电机在 实际
应 用过 程 中故 障 种 类 繁 多 ， 且 难 以通 过 直 观 的 方 式 方 法 判 断 出
“ ＼ ｉ ／ ｌ Ｌ 、 ， ｆ ＼
。
来 。实际上 ， 电机故 障不仅仅包括 了机械故 障所具有 的各 种共
性， 同样 也 有 着 时 变 、 突发 特征 ， 因此在实 际诊 断过程 中 ， 准 确
关键 词 ： 电机故 障诊 断 ； 应用 ； 蚁 群神经 网络
０ 引 言
在 当前 市 场 经 济 发 展 的 过程 中 ， 电 机 对 于 我 国 现 代 Ｔ 业 生 产 活动 的开 展 有 着 至 关 重 要 的影 响 ， 其 是 提 供 动 力 的 主 要 构
为该 网络 的初始权值 和初始 阈值 ， 通过大量 的网络 学习来得 出
在实际应用过程 中具 有较 大的实用价 值。所 以在 本文 的研究 中， 将 该方 法和原有 的蚁群 神经算法 有机结 合 ， 希望能 够使新
算法在具有全局收敛 特点 的同时 ， 可有效 利用多 源信息 ， 从 而
此 函数 ， 被选择元素优劣程度和均方误差值之间呈反 比例关系。
２ ． ４ 元 素选 取规 则
薹 三 至 量 堡 Ｇ 。 ｎ ｇ ｙ ｉ ｖ ｕ ｉ ｓ ｎ ｕ
一
种 新 型诊 断技 术在 电机 故 障诊 断 中的 应用
何银 光
（ 克拉玛依 职业 技术 学 院 ， 新疆 克 拉玛 依 ８ ３ ３ ６ ９ ９ ）
摘
要： 电机 故 障诊断 过程 中 ， 根据 实 际应用 环境 引入多 传感 器信 息融 合诊 断 方法 是 提高 诊 断有 效性 的主 要途 径 。通 过 对 多传 感 器
其经过的路径 上利用公式 （ ２ ） 对信息素进行更新。
（ ｆ ＋１ ） 一（ １ 一ｆ ０ ） （ ｆ ） ＋ △
１
（ ２ ）
下进行有效融合 ， 就能够有效地为故障诊断工作 的完 成提供必
要 的数 据 支 持 。
△ 一— ｆ — （ ｂ ｅ ｓ ｔ ）
（ ３ ）
最终结果 。
２ ＿ ２ 初 始 化 系统
件 。而在实际应用过程中 ， 电机意外停机必 然导致 巨大 的经济
和 社会 损 失 。基 于 此 ， 我 们 必 须 从 当 前 的 实 际 情 况 出发 ， 探 索
一
首先定 义参数为神经网络的权值 和阈值 Ｐ ａ 一｛ 叫 为网 ｌ 络的权值和阈值 ｝ ， 再将 设置 为 Ｎ 个 较小 的随机非零 值 ， 形 成集合 Ｌ Ｉ 一｛ ， Ｉ 叫 ∈［ 一１ ， １ １ ｝ 。 为网络权值和 阈值的 总数 。每个参 数的取值 ， 都 对应信息 素 ｒ ， 定 义信息 素的值 域范围是［ ， ］ ， 超 过这个范围 的值被 限制 为信息量允许值
２ 新 技 术 算 法分 析
２ ． １ ； △ 为本次循环 中迭代最优蚂蚁 的 信息素增量 ； ｆ （ ｂ ｅ ｓ ｔ ） 为 本 次循 环迭 代 最 优 解 的 值 。
２ 与 合 成证 据
证据理论是建立在 一个 非空集合辨识框 架 ＠上 的理 论 ， ＠
式中 ， ｚ为 蚂 蚁 没有 遍 历 过 的位 置 集 合 ； （ ￡ ） 为在 ｔ 时 刻 蚂蚁
由位置 ｉ 转移到位 置 的概率 ； ｎ （ ａ ≥ｏ ） 为全局挥发 因子 ； 卢 （ Ｏ ） 为启发函数权重 （ ｆ ） 为 连线上残余 的信息量 ； 吼（ ｆ ） 为启
发函数。 各 个 蚂蚁 在 一 次 循 环 后 ， 只有 找 到 最 优 解 的 蚂 蚁 才 能 够 在
判断故障原 因相 对 比较 困难 。而如果 采用单 一神经 网络模 型 来对故障进行判 断 ， 那 么必然严 重受模 型本 身质量 的影响 ， 因
此 引 入 蚁 群 神经 网络 就 有 了重 要 的现 实 意 义 。 实 际 上 ， 通 过 蚁 群 算 法 来 对 获得 的 多元 数 据 进 行 分 析 和 整 理 ， 能 够 有 效 地 求 得 网络 的 可 信 任 分 配 函数 ， 然后 以此 为基础 ， 在 证 据 理 论 的 指 导
套更为行之有效的方式方法 ， 来保 障电机系统运行 的稳定
性 。当前较 为常见的诊断方法包 括小波诊断 、 遗传算法 以及本 文所介绍的神经 网络算法等 ， 已经有了较为成熟 的应用案例 。 多传感 器信息融 合作为 当前 阶段 信息处 理技术 的 主要发
展方 向， 主要 是 通 过 对 多 传感 器 所 提供 的 互 补 数 据 以 及 冗 余 数 据 的科 学 处 理 而 反 映所 处 时 间 和 空 间特 征 的 一 种 诊 断 技 术 ， 其