[发明专利]发电机碳刷故障定位方法

摘要

本发明提供的一种发电机碳刷故障定位方法，包括如下步骤：对发电机的碳刷进行编号，采集发电机碳刷的参数，其中，碳刷的参数包括电流、温度、振动加速度以及长度；判断发电机碳刷长度，如碳刷的长度小于或等于设定阈值，判定该碳刷为故障碳刷并需更换；剔除长度小于或等于设定阈值的发电机电刷后或者发电机各碳刷的长度均大于设定阈值，则对发电机的碳刷参数进行分析，找出发电机碳刷中存在高故障风险的碳刷；分别建立碳刷的电流、温度以及振动加速度的隶属度函数，并根据电流、温度以及振动加速度的采样值计算该三个参数的隶属度值,通过该三个参数的隶属度值计算目标碳刷的故障程度，若故障程度大于设定的故障程度阈值，则判定目标碳刷出现故障能够对发电机中故障碳刷进行准确定位。

主权项

1.一种发电机碳刷故障定位方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.对发电机的碳刷进行编号，采集发电机碳刷的参数，其中，碳刷的参数包括电流、温度、振动加速度以及长度；判断发电机碳刷长度，如碳刷的长度小于或等于设定阈值，判定该碳刷为故障碳刷并需更换；剔除长度小于或等于设定阈值的发电机碳刷后或者发电机各碳刷的长度均大于设定阈值，则对发电机的碳刷参数进行分析，找出发电机碳刷中存在高故障风险的碳刷；S2.分别建立碳刷的电流、温度以及振动加速度的隶属度函数，并根据电流、温度以及振动加速度的采样值计算该三个参数的隶属度值,通过该三个参数的隶属度值计算目标碳刷的故障程度，若故障程度大于设定的故障程度阈值，则判定目标碳刷出现故障；所述步骤S2中，包括：S21.将采集的目标碳刷的电流C、温度t以及振动加速度V的值与设定阈值比较，将参数划分为中等、较强和强三个等级，其中中等以mid表示，较强以h表示，强以vh表示，并且分别取三个参数的不同的等级，得出参数等级与故障关系规则如下：若(C,mid)and(V，mid)and(t，mid),则目标碳刷正常；若(C,h)and(V，mid)and(t，mid),则目标碳刷正常；若(C,h)and(V，mid)and(t，h),则目标碳刷异常；若(C,h)and(V，h)and(t，mid),则目标碳刷正常；若(C,h)and(V，h)and(t，h),则目标碳刷异常；若(C,h)and(V，vh)and(t，mid),则目标碳刷异常；若(C,h)and(V，vh)and(t，h),则目标碳刷故障；若(C,h)and(V，vh)and(t，vh),则目标碳刷故障；若(C,vh)and(V，mid)and(t，mid),则目标碳刷异常；若(C,vh)and(V，mid)and(t，h),则目标碳刷异常；若(C,vh)and(V，mid)and(t，vh),则目标碳刷故障；若(C,vh)and(V，h)and(t，mid),则目标碳刷异常；若(C,vh)and(V，h)and(t，h),则目标碳刷异常；若(C,vh)and(V，h)and(t，vh),则目标碳刷故障；若(C,vh)and(V，vh)and(t，mid),则目标碳刷异常；若(C,vh)and(V，vh)and(t，h),则目标碳刷故障；若(C,vh)and(V，vh)and(t，vh),则目标碳刷故障；S22.分别建立目标碳刷的电流C、温度t以及振动加速度V的隶属度函数，并根据电流C、温度t以及振动加速度V的采样值计算该三个参数的隶属度值，其中，电流隶属度值为Uci，温度隶属度值为Uti，振动加速度隶属度值为Uvi，i为参数等级与故障关系的规则数；S23.计算模糊集Qi，其中Qi＝min(Uci，Uti，Uvi)；并根据Qi计算模糊结果Q，其中，Q＝Q1orQ2or…orQi；S24.计算目标碳刷的故障程度，公式如下：其中，k为规则数量，j表示发电机的碳刷编号，di表示对第i个规则下在输出隶属度函数中得到的量化映射后的故障程度值，d0j表示第j个碳刷的故障程度；步骤S1中，根据如下方法找出存在高故障风险的碳刷：S11.定义各碳刷出现最大采样值次数的累加向量Z_Max＝(z1_max,z2_max,......,zn_max)以及各碳刷出现最小采样值次数的累加向量Z_Min＝(z1_min,z2_min,......,zn_min)，其中，Z_Max和Z_Min中各元素初始值均为0，其中n表示碳刷所对应的编号；S12.多次采集发电机碳刷的参数，将每次采样后的参数进行排序，分别找出采样值中的最大值以及最小值所对应的碳刷编号q，其中q的取值范围为[1,n]；S13.在完成m次采样后，统计各碳刷出现最大值的次数，并将统计的次数进行由大到小的顺序进行排列，并形成向量Yd，且向量Yd＝(yd₁,yd₂,......,yd_n)，其中，yd1≥yd2≥K≥ydn；S14.在最大采样值次数的累加向量Z_Max＝(z1_max,z2_max,......,zn_max)中与yd1对应的碳刷编号所对应的元素加1；在最小采样值次数的累加向量Z_Min＝(z1_min,z2_min,......,zn_min)中与ydn对应的碳刷编号所对应的元素加1；S15.重复步骤S12至S14直至设定累加次数，将最大采样值次数的累加向量Z_Max的各元素累加求和，并将最大采样值次数的累加向量Z_Max各元素值除以向量Z_Max的累加之和得出各元素的比重；将最小采样次数的累加向量Z_Min中的各元素累加求和，并将最小采样值次数的累加向量Z_Min各元素值除以向量Z_Min的累加之和得出各元素的比重；S16.将向量Z_Max和向量Z_Min中的各元素比重分别进行由大到小的顺序进行排列，然后将排序后的元素比重从大到小的顺序进行依次累加，根据比重之和的取值范围确定各元素所对应的碳刷存在的故障风险类型。