[发明专利]一种检测三相异步电动机故障的方法

说明书

本发明公开了一种检测三相异步电动机故障的方法，步骤根据电机出现的故障事件，找出故障发生的直接或间接原因，建立故障事件的逻辑关系；根据Petri网的可达性结合1中的逻辑关系，构建电机的模糊故障Petri网的故障检测模型；综合模糊规则、专家知识、及历史数据，利用模糊统计法等方法，确定初始库所置信度、权值、变迁可信度和阈值；利用矩阵推理对电机进行故障检测和诊断。该方法能提高电机故障检测的有效性、准确性。

技术领域

本发明属于检测技术领域，涉及一种检测三相异步电动机故障的方法。

背景技术

三相异步电动机(以下称电机)广泛应用于国民生产中的各个方面，生产过程中需要对电机运行状态等进行实时在线检测监控。当检测到电机运行状态异常时需及时判断电机异常原因和故障严重程度，防止事故发生。目前国内外有关电机运行状态检测监控的方法比较成熟，但大多集中在转子断条、偏心、定子短路等单一状态方面，难以满足电机整体故障诊断的需求。因此，寻求整体、合理的故障检测诊断方法，使其能够有效、清晰的进行故障评价和诊断意义重大。

Petri网方法是一种具有良好的并行计算和矩阵运算能力的可用图形化表示的方法，目前基于Petri网进行故障检测的方法主要有：基于Petri网解决知识表示问题，但故障诊断存在不确定性，使得故障信息的表达不充分；将模糊理论与Petri网相结合，提出模糊Petri网(Fuzzy Petri Net，FPN)建模方法，并指出FPN中库所的值表示命题的置信度，其值在0到1之间，可以解决确定性问题，但没有给出FPN的动态推理方法；根据模糊产生式规则，提出置信度矩阵推理算法，但故障传播的固有特性没有得到体现；提出故障Petri网的激发矩阵方法，解决故障建模中描述故障状态变化过程的问题；提出模糊故障Petri网(FuzzyFault Petri Net，FFPN)的概念，但没有具体的矩阵推理算法。上述各算法从不同层面建立了模型、进行了推理等，但均存在不足，同时均没有涉及对三相异步电机的故障进行检测。

发明内容

为了克服现有技术中存在的缺陷，本发明提出了一种检测三相异步电动机故障的方法，提高电机故障检测的有效性、准确性。

其技术方案如下：

一种检测三相异步电动机故障的方法，包括以下步骤：

步骤1、根据电机出现的故障事件，找出故障发生的直接或间接原因，建立故障事件的逻辑关系；

步骤2、根据Petri网的可达性结合1中的逻辑关系，构建电机的模糊故障Petri网的故障检测模型；

步骤3、综合模糊规则、专家知识、及历史数据，利用模糊统计法等方法，确定初始库所置信度、权值、变迁可信度和阈值；

步骤4、利用矩阵推理对电机进行故障检测和诊断。

进一步的，所述步骤2中的模糊故障Petri网定义为一个10元组：

S_FFPN＝(P,T,I,O,M,Ω,α,f,H,U)

(1)P＝{p₁,p₂,…,p_n}为故障库所集合，代表电机所发生的故障，如“熔断器熔体故障”，“转子绕组短路”，“电机扫膛”，“轴承过度磨损”等。

(2)M＝(m₁,m₂,…,m_n)^T为库所标识向量，m_i代表其对应库所p_i的托肯的数目(1或0)，m_i＝1表示p_i库所有token，即库所代表的故障事件发生。