[发明专利]基于多维信息监测的伺服驱动系统故障预测以及诊断方法

摘要

本发明基于多维信息监测的伺服驱动系统故障预测以及诊断方法，包括以下步骤：S1、建立电机的运行状态中的位移P，速度V和电流I的关联模型；S2、通过关联模型预测电机的运行状态和故障检测。本发明通过永磁同步电机的伺服控制系统由位移控制器、速度控制器和电流控制器三闭环串联控制。因此，结合电机的运行状态如位移P，速度V和电流I具有的关联性，利用多维数据关联，能准确检控电机状态和预测故障；提前预测故障，保证设备安全有序生产，减少维护成本。

主权项

1.基于多维信息监测的伺服驱动系统故障预测以及诊断方法，包括以下步骤：S1、建立电机的运行状态中的位移P，速度V和电流I的关联模型；S2、通过关联模型预测电机的运行状态和故障检测；所述步骤S1具体为：所述电机位移P、速度V和电流I的二维关联矩阵T满足：T＝[Pi(k),Vi(k),Ii(k)]     (1)其中，i取值为1,2,3…n，表示电机的台数；k取值为1,2,3…m，表示重复地运行相同的轨迹的批次；所述步骤S2具体过程为：S201、数据采集，在电机运行过程，根据上述式(1)中的二维关联矩阵采集若干组的位移P、速度V和电流I数据并存储在指定内存空间，然后利用协方差矩阵来描述上述三个电机物理量的关联性；S202、计算二维关联矩阵最大变化方向矢量，将上述二维关联矩阵式(1)，经过协方差矩阵变换成对称矩阵，求出对称矩阵的特征值，并对特征值按从大到小进行排序；S203、变量状态判断，计算实时采集到的P、速度V和电流I三者的相关特征矩阵矢量,并投影到上述S202计算出的特征值矢量方向，求出投影矢量的范数，与对称矩阵的特征值进行比较，如小于一定阈值，则认为电机状态正常；反之，则电机将要出现故障。