[發明專利]一種基于專家系統引導的電力機車寫極永磁同步牽引系統

在審

• 申請號: 201910405787.2
• 申請日: 2019-05-15
• 公開（公告）號: CN110133501A
• 公開（公告）日: 2019-08-16
• 發明（設計）人: 易靈芝;王藝皓
• 申請（專利權）人: 湘潭大學
• 主分類號: G01R31/34
• 分類號: G01R31/34;G06F17/11;G06F17/14;G06F17/15;G06N3/04;G06F16/25
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本發明公開了一種將專家系統、神經網絡等人工智能應用于寫極永磁同步電機牽引系統故障診斷的技術。其具體技術實現過程為：首先提取故障征兆在案例庫中檢索與當前征兆相同或相似案例,如匹配成功,則按相似度大小列出相似案例,然后系統將相似案例的特征值與當前牽引電機狀態值進行比較匹配,以得到一個最佳案例,這個過程稱為反向驗證從而對牽引系統進行診斷。推理機制還可以對案例進行修正,并將修正后的案例作為新案例添加至案例庫。本發明對電機牽引系統的故障診斷有較高的精確度。

技術領域

本發明涉及電力機車牽引系統，在寫極永磁同步電機應用的電力機車利用領域，有效地利用專家經驗構成啟發式知識,快速、有效、準確地識別故障,解決寫極牽引電機故障診斷難題。

技術背景

電力機車牽引電機在實際線路運行過程中，受到外部復雜工作環境影響，如溫度、電網電壓波動、電磁輻射、車輛快速起/停等，使得牽引電機所受到交變應力的作用，包括空氣阻力、電磁力、離心力等。除此之外，還包括牽引電機制造本身缺陷，也導致了牽引電機同時存在定子繞組、轉子導條等部件故障。所以,對牽引電機進行狀態檢測、故障預測、故障診斷，在故障產生的初期及時發現、處理,統籌安排運營、檢修、維護,最大限度避免故障造成列車晚點或影響行車安全，意義重大。實際對永磁牽引系統主電路的狀態檢測和保護手段主要包括人員檢修和采用繼電保護裝置來完成。但是，繼電保護屬于被動保護,只有電機已經發生嚴重事故或者故障發展到一定程度后，動作保護指令才開始執行。而人員檢修通常依靠動車所檢修人員的經驗、閱歷等對牽引電機的外觀狀態進行進一步檢查,不能早期識別牽引電機內部故障。

針對上述問題將專家系統、神經網絡等人工智能應用于寫極永磁同步電機故障診斷領域,模擬設備檢測管理人員的一些思維活動和推理過程,有效地利用專家經驗構成啟發式知識,快速、有效、準確地識別、排除故障,為寫極永磁牽引電機進行故障診斷。

發明內容

本發明針對傳統的牽引電機故障診斷是通過實驗手段來分析電機的各種參數得出診斷結果,效率低,精確度不高的問題公開發明了一種基于專家系統的電力機車寫極永磁同步牽引系統如圖2。

本發明主要是通過如下方案實現；

寫極永磁同步電力機車牽引電機故障診斷專家系統的運行總體結構如圖3，由如下幾個部分組成:解釋機構、故障征兆提取模塊、診斷推理模塊、動態數據庫、故障診斷知識庫(規則庫和故障案例庫)、知識庫管理模塊(故障診斷規則數據庫管理子模塊和故障案例庫管理子模塊)、操作日志管理模塊及操作日志數據庫。故障診斷專家系統通過系統對外接口將采集的狀態信息讀入,并將之傳遞給故障征兆提取模塊,故障征兆提取模塊從這些采集信息中提取出和該診斷節點中各規則條件相關的信息,并存入動態數據庫。動態數據庫用來存放故障診斷專家系統診斷處理過程中的中間結果,該數據庫的內容包括故障征兆和規則匹配中間結果兩部分，進入診斷，最終給出結果用以對比。

步驟1.預先設置的溫度傳感器與電壓電流傳感器測得牽引電機運行時的實時狀態數據，故障診斷專家系統通過系統對外接口將采集的狀態信息讀入,并將之傳遞給故障征兆提取模塊,故障征兆提取模塊從這些采集信息中提取出和該診斷節點中各規則條件相關的信息,并存入動態數據庫。保存數據用以進行小包波變換。再作快速傅立葉變換求出其功率譜，采用均值法各類采集到的信號進行平滑處理。

步驟2.通過定義包閉空間由正交關系對雙尺度方程u_n(t)進行化簡，得到化簡方程。

步驟3.由小波變換對u₀(t)和u₁(t)尺度函數進行分解，得到重構信號。

步驟4.對重構信號進行傅里葉變換求得功率譜

步驟5.構建BP神經網絡數學模型；根據故障和故障征兆的數量行成3層神經網絡。輸入層、隱藏層和輸出層的神經元分別為10、10、11個。得到其輸出層與隱藏層的凈值，輸出層與隱藏層的凈值。