[发明专利]一种基于大数据的电机故障诊断预测方法

说明书

本申请公开了一种基于大数据的电机故障诊断预测方法，包括以下步骤：1）使用模糊预测方法，建立由电机运行异常数据导致电机故障的电机故障模糊预测规则；2）查询大数据库中关于电机运行的数据，获取电机运行故障数据并获取引起电机运行故障的电机运行监测异常数据，并对获取的数据进行统计整理；3）将步骤2）统计整理后的电机运行故障数据、引起电机运行故障的电机运行监测异常数据组织到一个电机故障统计矩阵中；4）对步骤3）得到的电机故障统计矩阵进行运算处理，得到电机故障‑异常数据矩阵。本发明的优点在于：使用本发明的电机故障诊断预测方法可以对电机运行过程中可能出现的故障有较好的预测精度，给维护人员提供较准确地数据依据。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的电机故障诊断预测方法，属于电气设备领域。

背景技术

故障预测技术是一门设计机械、电子、计算机、通信、控制等多学科综合的新兴边缘学科。现阶段，对于电机的故障诊断预测还没有定性的理论可以作为参照，主要的分析手段有统计学预测技术、数学预测技术、智能预测技术以及信息融合预测技术等。统计学概率推测、智能神经网络和灰色理论数学模型一直是重点研究的方法，但这几种方法又有其自身的优缺点而且在结合上有一定的难度。由于电机的故障存在一定的随机性和模糊性，使用模糊预测方法对电机进行故障预测，能够对电机的故障进行单输入和多输入的统计预测，符合电机故障预测的要求。但是模糊预测由于预测精度较低，影响了模糊预测方法在电机故障预测中的使用。

发明内容

本发明目的在于克服现有电机故障预测方法在的上述缺陷，提供一种基于大数据的电机故障诊断预测方法。

本发明采取的技术方案是，一种基于大数据的电机故障诊断预测方法，包括以下步骤：

1)使用模糊预测方法，建立由电机运行异常数据导致电机故障的电机故障模糊预测规则；

2)查询大数据库中关于电机运行的数据，获取电机运行故障数据并获取引起电机运行故障的电机运行监测异常数据，并对获取的数据进行统计整理；

3)将步骤2)统计整理后的电机运行故障数据、引起电机运行故障的电机运行监测异常数据组织到一个电机故障统计矩阵中；

4)对步骤3)得到的电机故障统计矩阵进行运算处理，得到电机故障-异常数据矩阵；

5)算步骤4)得到的电机故障-异常数据矩阵中的电机运行监测异常数据导致其引起的电机运行故障的权重；

6)将步骤5)得到的权重数值带入到电机故障模糊预测规则中，得到考虑权重数值的电机故障模糊预测规则。

优化的，上述基于大数据的电机故障诊断预测方法，在步骤1)中，电机故障模糊预测规则为：Ifthen将模糊判定规则表示为：i＝0，2，…，n；j＝1，2，…，n；为由可能导致的电机故障集合，将表示为：

优化的，上述基于大数据的电机故障诊断预测方法，在步骤3)中，对步骤2)获取的每种电机运行故障进行编号进行依次数字编号，则电机运行故障用G_n表示，其中n＝1，2，…，n；电机故障统计矩阵表示为：其中W_i，p表示引起电机运行故障的电机运行监测异常数据，引起编号为n的电机运行故障G_n的电机运行监测异常数据排列于W中的第n竖列；将电机故障统计矩阵W中所有元素除以该元素所在行的元素总和，得到归一化矩阵所述归一化矩阵中的元素为即

优化的，上述基于大数据的电机故障诊断预测方法，在步骤4)中，对电机故障统计矩阵进行运算处理的过程包括，定义归一化矩阵则：