[發(fā)明專利]基于小波包支持向量機(jī)的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法

在審

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• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109782168A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐浩東;劉凌;司杰文
• 申請（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號: G01R31/34
• 分類號: G01R31/34
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 徐文權(quán)

一種基于小波包支持向量機(jī)的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法，包括：對檢測到的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障定子電流進(jìn)行預(yù)處理，濾除故障定子電流中夾雜的噪聲分量；對消噪后的電流信號進(jìn)行小波包分解，得到各子頻帶故障電流信號分量；對小波包分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)并計算各頻段內(nèi)信號能量總和；對各頻段內(nèi)的信號能量進(jìn)行歸一化處理并構(gòu)造特征向量；構(gòu)建支持向量機(jī)模型，將特征向量劃分為訓(xùn)練樣本和預(yù)測樣本，利用訓(xùn)練樣本對支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，利用預(yù)測樣本對訓(xùn)練后的模型進(jìn)行測試，判斷特征向量對應(yīng)信號所屬的故障類型，并獲得測試集的診斷準(zhǔn)確率作為對模型的驗證結(jié)果。本發(fā)明避免了信號采樣時間過長、負(fù)荷波動干擾以及無法檢測輕微故障的局限性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于感應(yīng)電機(jī)故障診斷領(lǐng)域，涉及一種基于小波包支持向量機(jī)的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法，解決故障信號的提取、判別難題，將基于相關(guān)算法的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障信號分解提取方法與支持向量機(jī)結(jié)合，實現(xiàn)感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的診斷。

背景技術(shù)

感應(yīng)電機(jī)具有堅固耐用、價格低廉、便于維護(hù)等優(yōu)點，在電力、礦業(yè)、船舶以及冶金等工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用，由于感應(yīng)電機(jī)的工作環(huán)境較為復(fù)雜，通常面臨著長時間連續(xù)運作、頻繁制動與啟動以及復(fù)雜的工作環(huán)境等惡劣考驗，所以容易發(fā)生各式的故障現(xiàn)象。

轉(zhuǎn)子斷條故障是感應(yīng)電機(jī)的常見故障之一，據(jù)統(tǒng)計，轉(zhuǎn)子斷條故障約占所有故障的10％左右，感應(yīng)電機(jī)的工作環(huán)境較為復(fù)雜，持續(xù)運作時間較長，此外，感應(yīng)電機(jī)的轉(zhuǎn)子導(dǎo)條和端環(huán)由于受到復(fù)雜的應(yīng)力作用，如熱應(yīng)力、電磁力以及離心力等，因此會導(dǎo)致感應(yīng)電機(jī)的轉(zhuǎn)子導(dǎo)條和端環(huán)較為容易發(fā)生斷裂故障，這種故障現(xiàn)象被稱為轉(zhuǎn)子斷條現(xiàn)象。

感應(yīng)電機(jī)在運行中，一旦有故障發(fā)生，不僅會導(dǎo)致電機(jī)本體受到損壞，還將造成工業(yè)生產(chǎn)企業(yè)的重大經(jīng)濟(jì)損失，甚至可能導(dǎo)致人員安全事故的發(fā)生。因此，準(zhǔn)確的診斷感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障是十分必要的，準(zhǔn)確、及時地發(fā)現(xiàn)該故障，并在故障初期就需進(jìn)行故障維修和電機(jī)維護(hù)，防止故障的擴(kuò)散、蔓延，這樣就可以延長電動機(jī)使用壽命，保證動力系統(tǒng)的安全高效運行。因此，對感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障進(jìn)行早期的檢測和故障診斷有重要的實際意義。

目前，常用的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障檢測方法有：定子電流檢測法、振動監(jiān)測法、失電殘壓法、功率監(jiān)測法、轉(zhuǎn)速波動檢測法以及基于稚嫩故散發(fā)的檢測方法等等。

其中，定子電流檢測法的檢測裝置較為簡單，容易采集，因而得到了廣泛的應(yīng)用。當(dāng)感應(yīng)電機(jī)的轉(zhuǎn)子發(fā)生斷條故障的時候，轉(zhuǎn)速波動將導(dǎo)致定子繞組中會出現(xiàn)一個頻率為(1±2s)f₁的諧波電流分量，通常可以據(jù)此作為判斷感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的特征向量。根據(jù)諧波電流的幅值以及它與基頻電流幅值的比值大小，可以推斷出斷裂導(dǎo)條的根數(shù)以及故障發(fā)生的嚴(yán)重程度。然而，感應(yīng)電機(jī)在運行狀態(tài)下，轉(zhuǎn)差率s一般都很小，因此造成在轉(zhuǎn)子斷條故障發(fā)生的初期，(1±2s)f₁分量幅值也很小，難以判別故障的發(fā)生與否。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的問題，提供一種基于小波包支持向量機(jī)的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法，采取小波包變換對定子電流信號進(jìn)行分解，得到信號在其子頻帶內(nèi)的低頻分量以及高頻分量，建立轉(zhuǎn)子斷條故障的故障特征向量，并作為支持向量機(jī)的訓(xùn)練樣本，建立基于小波包分解算法的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障支持向量機(jī)診斷模型。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案包括以下步驟：

步驟一、對檢測到的感應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障定子電流進(jìn)行預(yù)處理，濾除故障定子電流中夾雜的工頻定子電流分量和高頻噪聲分量，僅保留故障分量并將數(shù)據(jù)存儲；

步驟二、對消噪后的電流信號進(jìn)行小波包分解，得到各子頻帶故障電流信號分量；

步驟三、對小波包分解系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)并計算各頻段內(nèi)信號能量總和；

步驟四、對各頻段內(nèi)的信號能量進(jìn)行歸一化處理并構(gòu)造特征向量；