网络化电动机故障智能诊断和保护系统

合集下载

基于PLC电机故障诊断系统设计

基于PLC电机故障诊断系统设计摘要：随着经济的高速发展，现今社会自动化代替人工操作已经不是梦想，PLC可编程逻辑控制器（PLC）是实现自动化操作的基础。

一个完善的PLC控制系统不仅仅只是使整个自动化操作系统满足工业自动化控制的要求还可以在自动化生产系统出现故障时及时的对故障进行诊断和处理，保证了生产设备的正常运转。

PLC故障的诊断和处理是体现自动化控制系统代替人工操作实现自我诊断和处理的先进化程度，同时也是衡量自动化控制的智能化指标。

PLC 对于整个系统故障的自我诊断对于工业控制具有较的实用价值。

关键词：PLC电机故障诊断系统设计中图分类号：TM57 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2016）06-0278-02在当下的工业生产过程中，PLC控制系统在工业智能化的领域被大量的使用，是实现工业自动化控制的中间力量。

PLC的完善程度决定着整个自动化操作系统的安全性和可靠性，PLC故障诊断系统它在工业自动化控制中占有举足轻重的地位。

一、电机系统的组成和工作原理PLC电机系统主要由上位计算机和一套PLC监控系统组成[1]。

上位计算机为用户提供数据、图形和事件的显示。

PLC 通过外部变送器、互感器和发动机连接完成自动化系统设备的故障信号检测并将这些数据转化为通讯数据传输给上位计算机。

上位计算机通过对故障原因进行分析和判断，分析和判断后的结果通过数据传送给人机界面。

人机界面给出故障点解释故障的诊断结果，并在人机界面给出相应排除故障的建议。

电机故障诊断系统的框架图如下：当操作人员按下生产系统的开机按钮后，PLC电机故障诊断系统先对断路器的闭合或断开的形态进行判断，如果电机故障诊断系统监测到断路器初始状态为闭合那么电机将无法启动，并且伴随报警，反之则启动成功。

电机启动成功的标志是在控制柜上电机的“开/关”指示灯亮起，反之则电机出现故障。

在生产设备运行过程中，PLC不停的对电机有可能发生的故障进行循环的检测。

智能配电模块IPDM系统解析及故障诊断

智能配电模块IPDM系统解析及故障诊断刘明【摘要】简述日产汽车智能配电模块系统的组成及优点；详述系统控制、功能、工作原理以及故障诊断与维修。

%The author introduces the composition and advantages of IPDM system on NISSAN, its control, function, working principle and fault diagnosis and maintenance.【期刊名称】《汽车电器》【年(卷),期】2012(000)003【总页数】4页(P42-45)【关键词】智能配电模块IPDM;控制;原理;故障;诊断【作者】刘明【作者单位】郑州日产汽车有限公司,河南郑州450016【正文语种】中文【中图分类】U463.851 智能配电模块简介智能配电模块IPDM （Intelligent Power Distribution Module）控制车辆电气设备（前照灯、刮水电动机、车门锁、转向和危险报警灯、发动机电源和变速器电源）的负载和电源。

该模块装载在NISSAN CDV车型上，于2010年6月上市的NV200也装配此模块，如图1所示。

图2为IPDM系统图解。

图1 NV200车型上装配的智能配电模块实物照片智能配电模块IPDM系统由安装在乘员室内的BCM （Body Control Module，车身控制模块）和安装在发动机舱内的IPDM E/R（发动机舱内IPDM）组成。

BCM和IPDM E/R通过CAN通信连接，如图3所示。

智能配电模块IPDM系统集成了原来位于发动机舱内的继电器盒和熔断丝盒。

内置式继电器由IPDM E/R中的控制单元控制，继电器通/断、CAN通信和每个电气部件的激活都由此控制单元控制。

智能配电模块IPDM系统的应用不但降低了成本而且通过电子单元集成减少了零件种类。

图2 IPDM系统图解图3 IPDM组成示意图2 智能配电模块IPDM控制2.1 系统控制1）车灯控制智能配电模块IPDM通过CAN通信从BCM接收信号并控制车灯（如凯普斯达）、前照灯（远光、近光）、示廓灯、尾灯和前雾灯。

电动机的故障诊断与智能监测系统

电动机的故障诊断与智能监测系统一、引言电动机作为工业生产中常见的设备之一，在生产过程中可能会遇到各种故障，给生产带来困扰。

因此，开发一种高效准确的电动机故障诊断与智能监测系统具有重要意义。

本文将探讨电动机故障诊断与智能监测系统的原理、应用及未来发展趋势。

二、电动机故障诊断原理1. 传统故障诊断方法传统的电动机故障诊断方法主要基于经验和直观判断，如通过声音、振动、温度等指标来判断电动机是否存在故障。

然而，这种方法存在主观性强、准确率低等问题。

2. 基于传感器数据的故障诊断基于传感器数据的故障诊断方法主要利用电动机工作过程中产生的振动、电流、温度等数据进行分析。

通过建立数学模型和采用信号处理算法，可以对电动机是否存在异常进行准确判断。

三、电动机智能监测系统的应用1. 故障预警电动机智能监测系统可以通过实时监测电动机的运行状态，分析数据并比对预设的故障模型，提前预警电动机的潜在故障，以避免因故障导致的停机和损失。

2. 故障诊断电动机智能监测系统可以根据传感器数据对电动机进行故障诊断，准确判断故障类型和位置。

通过及时的故障诊断，可以快速采取修复措施，避免故障扩大和带来更大的损失。

3. 运行优化电动机智能监测系统通过对电动机的运行数据进行分析，可以判断电动机的性能和效率。

通过优化电动机的运行参数，可以提高生产效率，降低能耗，并延长电动机的使用寿命。

四、电动机故障诊断与智能监测系统的发展趋势1. 数据驱动的故障诊断与预测随着大数据和人工智能技术的快速发展，电动机故障诊断与智能监测系统将更加依赖数据分析和模型算法，能够实现更准确的故障诊断和预测。

2. 云端监控与远程管理随着物联网技术的不断进步，电动机智能监测系统可以实现云端监控和远程管理，工程师可以通过手机或电脑随时随地监测电动机的运行状态，并进行相应的管理和维护。

3. 智能维修和预防性保养未来的电动机智能监测系统将结合机器学习和自动化技术，能够自主进行故障维修和预防性保养。

继电保护技术总结：研究热点与未来展望

继电保护技术总结：研究热点与未来展望。

一、研究热点1、继电保护技术的智能化随着信息技术的快速发展，继电保护技术也逐渐向智能化方向发展。

目前，智能化继电保护技术已经成为研究热点之一。

其中，智能化保护技术主要包括分布式保护系统、智能继电保护设备、智能继电保护装置等。

这些技术可以实现对电力系统故障的智能监测、智能诊断和智能保护等功能，从而提高电力系统的安全稳定性和可靠性。

2、继电保护技术的精准化随着电力系统愈加复杂，对继电保护的要求也变得越来越高。

为了保障电力系统的安全稳定性和可靠性，精准化继电保护技术也成为了研究热点之一。

其，通过采用先进的电气参数测试技术和数理化方法，可以实现对电力系统故障的快速有效跟踪和定位，提高故障诊断和保护的准确性。

3、继电保护技术的网络化随着互联网技术的发展和应用，继电保护技术的网络化也逐渐成为研究热点。

目前，利用物联网技术和云计算技术，可以实现对电力系统各个节点的实时监测和远程控制，提高电力运行的精准性和可靠性。

同时，网络化继电保护技术还可以实现远程的故障诊断和保护，有利于电力系统的高效运行和安全稳定。

二、未来展望1、继电保护技术将更加智能化未来，继电保护技术的智能化将加速发展。

智能化保护系统将成为未来电力系统的重要组成部分，可以实现对电力系统实时监测、智能诊断和智能保护等功能，提高电力系统的安全稳定性和可靠性。

同时，智能化继电保护设备、智能继电保护装置等技术也将得到广泛应用，从而实现对电力系统各个节点的智能化保护。

2、继电保护技术将更加精准化未来，随着电力系统的不断发展和技术的不断进步，继电保护技术将更加精准化。

通过采用先进的电气参数测试技术和数理化方法，可以实现对电力系统故障的快速有效跟踪和定位，提高故障诊断和保护的准确性。

同时，还可以实现对电力系统各种异常情况的多维度快速响应，从而提高电力系统的智能化运行水平。

3、继电保护技术将更加网络化未来，继电保护技术的网络化将得到进一步发展。

电动机智能化的未来发展趋势

电动机智能化的未来发展趋势在当今科技飞速发展的时代，电动机作为现代工业和日常生活中不可或缺的关键设备，正经历着深刻的智能化变革。

这种变革不仅影响着电动机自身的性能和功能，也在重塑着与之相关的各个领域，从工业生产到交通运输，从智能家居到可再生能源应用。

电动机智能化的一个显著趋势是其控制技术的不断优化。

传统的电动机控制方式往往较为简单，难以实现对电机的精确控制和高效运行。

而如今，随着数字信号处理技术和先进的控制算法的发展，智能化的控制系统能够实时监测电动机的运行状态，包括转速、转矩、温度、电流等关键参数，并根据这些参数迅速调整控制策略。

例如，通过采用矢量控制和直接转矩控制等先进技术，电动机的动态响应性能得到了显著提升，能够更加快速、准确地适应各种复杂的工作负载变化，从而提高了整个系统的运行效率和稳定性。

在能源管理方面，电动机智能化也展现出了巨大的潜力。

随着全球对能源节约和环境保护的重视程度日益提高，智能化的电动机能够更好地实现能源的优化利用。

通过内置的能源监测模块和智能算法，电动机可以根据实际负载情况自动调整运行速度和功率输出，避免了不必要的能源浪费。

同时，结合智能电网技术，电动机还能够与电网进行实时交互，实现负荷的平衡调节，为整个能源系统的稳定运行做出贡献。

在智能化的进程中，电动机的故障诊断和预测维护功能也变得越来越重要。

传统的定期维护方式不仅耗费大量的人力和时间，而且往往无法及时发现潜在的故障隐患。

而智能化的电动机系统通过对运行数据的实时分析和处理，能够提前预测可能出现的故障，并及时发出预警信号。

借助机器学习和数据分析技术，系统可以识别出电动机运行中的异常模式和趋势，从而为维护人员提供准确的故障诊断信息，帮助他们制定针对性的维修计划，大大减少了设备停机时间和维修成本，提高了生产的连续性和可靠性。

另一个值得关注的趋势是电动机与其他智能设备的互联互通。

随着物联网技术的普及，电动机逐渐成为智能工厂和智能家庭中的一个重要节点。

《基于模型的异步电动机早期故障智能诊断》

《基于模型的异步电动机早期故障智能诊断》篇一一、引言随着工业自动化程度的不断提高，异步电动机作为工业生产中广泛使用的设备，其可靠性和运行状态对于整个生产线的效率和安全至关重要。

然而，异步电动机在使用过程中经常会出现各种故障，尤其是在其早期阶段，故障往往难以被及时发现和诊断。

因此，开发一种基于模型的异步电动机早期故障智能诊断系统，对于提高生产效率、降低维护成本和保障设备安全具有重要意义。

二、异步电动机早期故障特点及诊断的重要性异步电动机在运行过程中，由于材料老化、磨损、电气或机械故障等原因，可能会出现各种早期故障。

这些故障如果不及时诊断和处理，可能会导致设备停机、损坏甚至引发安全事故。

因此，对异步电动机进行早期故障诊断具有重要意义。

早期故障的特点主要表现为：故障发生初期，往往表现为轻微的振动、噪音或电气参数变化。

这些变化往往不易被察觉，但却是故障发展的前兆。

因此，通过建立基于模型的智能诊断系统，可以实时监测异步电动机的振动、噪音和电气参数等数据，及时发现早期故障并预警。

三、基于模型的异步电动机早期故障智能诊断系统基于模型的异步电动机早期故障智能诊断系统主要包括数据采集、数据处理、模型建立和故障诊断四个部分。

1. 数据采集：通过传感器实时采集异步电动机的振动、噪音、电气参数等数据。

这些数据应具有实时性、准确性和完整性，以便为后续的故障诊断提供可靠的数据支持。

2. 数据处理：对采集到的数据进行预处理，包括去噪、滤波、特征提取等操作。

通过数据处理，可以提取出与故障相关的特征信息，为后续的故障诊断提供依据。

3. 模型建立：根据异步电动机的运行原理和故障特点，建立相应的数学模型或机器学习模型。

这些模型可以用于描述异步电动机的正常运行状态和各种故障状态，为后续的故障诊断提供理论支持。

4. 故障诊断：利用建立的模型对处理后的数据进行诊断，判断异步电动机是否出现故障以及故障的类型和严重程度。

同时，系统还应具备实时监测和预警功能，以便及时发现和处理早期故障。

汽车故障智能诊断及保护系统

汽车故障智能诊断与保护系统项目可行性研究报告2021年2月5日目录一、立项的背景和意义 (2)立项背景 (2)项目研究意义 (3)二、国内外研究现状和进展趋势 (4)三、项目研究开发内容和技术关键及要紧创新点 (6)项目要紧研究开发内容 (6)关键技术研究 (6)汽车故障模型 (6)智能故障诊断 (7)汽车远程保护 (7)创新点 (7)四、项目预期目标（要紧技术经济指标、应用或产业化前景） (8)要紧技术经济指标 (8)应用或产业化前景 (8)五、项目实施方案、技术线路、组织方式与课题分解 (8)实施方案 (8)项目实施组织方式 (8)课题分解 (8)项目组织人员配置 (9)技术线路 (9)六、打算进度安排 (10)七、现有工作基础和条件 (11)信息化工作基础 (11)以前实施完成的信息化项目 (11)八、经费预算 (12)硬件设备投资预算 (12)软件研制和开发投资预算 (12)项目投资总预算 (12)一、立项的背景和意义立项背景随着汽车工业的快速进展，汽车已进入一般百姓家庭，汽车售后效劳问题日趋突出。

远程诊断、远程维修和自诊断等智能效劳技术，是提供快捷的高质量效劳的重要途径，也是为汽车效劳业电子化系统提供技术支持的重要方法。

针对汽车行业和汽车用户，如车辆在外行驶进程中突然发生故障和车辆异样报警，迫切需要一种智能化的工具，能辅助驾驶人员诊断车辆故障，以便野外自救或就近联系远程效劳，因此智能汽车效劳已经成为国内外汽车产业的进展趋势，而其中的关键技术之一即是汽车智能诊断系统、汽车远程辅助诊断系统是一个涉及运算机网络技术、通信技术、人工智能技术、虚拟现实技术、电子技术、汽车故障诊断技术等方面的复杂系统。

因此，研究基于运算机的汽车故障诊断和维修技术，关于增进我市汽车行业效劳信息化的进展具有重要意义。

我省是汽车零部件的制造大省，也是汽车销售大省。

最近几年来随着汽车消费的快速增加，原有的汽车售后效劳规模、资源配置、和保护方式和技术水平都已显得掉队。

基于小波包和改进BP神经网络算法的电机故障诊断

基于小波包和改进BP神经网络算法的电机故障诊断作者：李春华荣明星来源：《现代电子技术》2013年第15期摘要：为了对电机故障实现智能化诊断，仿真实验中将采取基于故障振动信号的诊断方法。

在实验过程中用小波包分析技术得到故障信号的特征向量。

然后用改进的BP神经网络算法即弹性BP算法（RPROPA）来进行神经网络训练，当误差精度符合要求后，用测试样本数据对神经网络进行检测。

通过Matlab平台进行仿真实验来证明小波包神经网络诊断系统能够实现电动机故障类型的智能化诊断。

从而减轻企业经济负担，为电机操作人员提供更可靠的安全保障。

关键词：故障诊断；小波变换；神经网络；电机中图分类号： TN911.6⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）15⁃0133⁃04 Motor fault diagnosis based on wavelet packet and improvedBP neural network algorithmLI Chun⁃hua1， RONG Ming⁃xing2（1. Heilongjiang University of Science and Technology， Harbin 150027， China；2. School of Electric and Information Engineering， Heilongjiang University of Science and Technology， Harbin 150027， China）Abstract： In order to realize intelligentization of motor fault diagnosis， The fault diagnosis method based on vibration signal was adopted in simulation experiment. In the experiment process，the wavelet packet analysis technique was used to obtain the feature vector of fault signal， and the improved BP neural network algorithm， elastic （RPROPA） BP algorithm， was used for neural network training. When the error accuracy meets the requirement， the test sample data is used to test the neural network. The simulation experiment on Matlab platform show that the wavelet packet neural network diagnosis system can implement the intelligent diagnosis of motor fault， reduce the economic burden of enterprises， and provide a more reliable security assurance for motor operation personnel.Keywords： fault diagnosis； wavelet transform； neural network； motor0 引言在当代工业生产过程中，电动机已经成为了不可或缺的重要动力设备。

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)。

ｔｅＢｅｒｌｅｗｒｐｉｚｄｗｉｅｅｉｌｏｉｈｈＰｎｕａｔｏｋｏｔｎｍｉｅｔｇｎｔａｇｒｍ．Ｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｄｔａｔｅｓｓｍａｃｕａｅｙｈｃｔｘｅｉｎａｅｕｔｓｏｅｈｔｈｙｔｃｎａｃｒｔｌｓｅ
了上位计算机采用经遗传算法优化的ＢＰ神经网络对电机的早期故障进行智能诊断的软件流程。试验结果
表明，系统能准确诊断电机的各类故障并实施有效保护。该关键词：步电动机；障诊断；综合保护异故中图分类号：Ｍ３７１文献标志码：文章编号：６３６４（０００－６￣６Ｔ０．Ａ１７－０２１）９０２）５０
运行与保护ＥＣＭＡ
迫乙与控制应圄２１３９００７（）
，
网络化电动机故障智能诊断和保护系统
高相铭’ 杨世凤，（．天津科技大学机械工程学院，天津３０２；１０２２
２．天津科技大学电子信息与自动化学院，天津３０２）０２２
ｄｉｇｏｅａｌｋｉｄｓｏｔｒｆｕｔａｄｅｆｃｉｅｙｐｏｅｔｍｏｏ．ａｎｓｌｎｆｍｏｏａｌｎｆｅｔｖｌｒｔｃｔｒ
ＡｂｔａｔＭｏｏｏｅｔｏｓｃｒｎｔｏｆｏｔｄｗｉｈｐｏｅｈｔｏｓｔｏｒｈｎｓｖｏｅｔｎｓｓｅｓｒｃ：ｔｒｐｒｔｃｉｎｗａｕｒｅｌｃｎｒｎｅｔｒｂｌｍｓｔａｎ—ｉｅｃｍｐｅｅｉｅｐｒｔｃｉｙｔｍｙｏｈｓｎｔｏｇｃｍｍｕｉａｉｎｆｃｉｎａｄｗａｎ’ ｏｉｅｔａｌａｌｄｉｇｏｉ．Ｆｏｈｒｏｅｏｅｏｖｎａｏｓｒｎｏｎｃｔｕｎｔｏｎｓｔｃｍｂｎｄｗｉｈｅｒｙｆｕｔａｎｓｓｏｒｔｅｐｕｐｓｆｒｓｌｉｇｔｏｅｐｏｌｍｓ，ａｋｎｆｎｔｒ — ｓｄｉｅｌｇｎｏｏａｌｄａｎｓｓａｄｐｏｅｔｏｙｔｍｓｄｓｇｅａｅｎｈｓｒｂｅｉｄｏｅｗｏｋｂａｅｎｔｌｉｅｔｍｔｒｆｕｔｉｇｏｉｎｒｔｃｉｎｓｓｅｗａｅｉｎｄｂｓｄｏｃｍｐｕｅｅｈｌｇｏｔｒｔｃｎｏｏｙ，ｎｔｒｔｃｎｌｇａｍｕｐｒｃｓｏｅｈｎｌｇ，ｎｕａｎｔｒａｄｎｅｌｇｎｄａｎｉｅｗｏｋｅｈｏｏｙｎｄｈｉｏｅｓｒｔｃｏｏｙｅｒｌｅｗｏｋｎｉｔｌｉｅｔｉｇｏｓｓｔｃｎｑｅ．ＤｅｉｎｍｅｈｄａｕｔｓｎｃｒｎｕａｌｎｕｌｅｃｒｕｉｓａｄＥｔｒｔｃｍｍｕｎｃｔｏｄｅｗａｎｒｅｈｉｕｓｓｇｔｏｂｏｙｈｏｏｓｓｍｐｉｇｐｓｉｃｔｎｈｅｎｅｏｉａｉｎｍｏｕｌｓｉｔｏ— ｄｕｅｓｅｉｌｙＳｆｗａｅｆｏｃｒｆｈｓｏｃｄｅｐｃａｌ．ｏｔｒｗｈａｔｏｏｔｃｍｐｕｅｓｇｖｎａｕｔｅｒｙｉｔｌｉｅｔｒｆｕｌｄｉｇｏｉａｅｎｌｔｒｗａｉｅｂｏａｌｎｅｌｇｎｔｍｏｏａｔａｎｓｓｂｓｄｏ
摘要：针对目前电动机保护中存在的现场综合保护系统通信功能不强、综合保护与早期故障诊断不能
有机结合等问题，应用计算机技术、网络技术、多处理器技术、神经网络和故障智能诊断等技术，系统。重点介绍了同步采样脉冲产生电路和以太网通信模块的设计，给出
Ｇａｇ— ｎ，ＹＡ０ＸｉｎｍｉｇＡＮＧＳｉｎｈｇ
（．ＣｌｇｆｃａｉｌｎｉｅｒｇＴａｊｎｖｒｔｏＴｃｎｌｇｎｃｎｅ１ｏｌｅｏＭｅｈｎｃｇｎｅｎ，ｉｉＵｉｓｙｆｅｈｏｙａｄＳｉｃ，ｅａＥｉｎｎｅｉｏｅＴａｊ０２２ｈｎ；．ＣｌｇｆｌｔｎｃＩｆｒａｉｎｕｏａｏ，ｉｉ３０２，Ｃｉａ２ｏｅｅｏＥｅｒｉｎｏｍｔｎａｄＡｔｍｔｎｎｎｌｃｏｏｉＴａｊｎｅｓｙｏｃｎｅ＆Ｔｃｎｌ，ｉｊ０２２Ｃｉ）ｉｉＵｉｒｉｆｉｃｎｎｖｔＳｅｅｈｏｏＴａｉ３０２，ｈｎｙｇｎｎａ
ＲｅｅｒｈｏｎｅｌｅｔＭｏｏｕｔＤｉｇｏｉｓａｃｎＩｔｌｇｎｉｔｒＦａｌａｎｓｓ
ａｄＰｒｔｃｉｎＳｓｅＢａｅｎｔｒｎｏｅｔｏｙｔｍｓｄｏＮｅｗｏｋ