CN117169717A - 一种基于单片机的电机健康评估方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单片机的电机健康评估方法、装置及存储介质,利用传感器获取电机的运行参数;对获取运行参数进行预处理和特征提取;分别对某一种故障时的单一传感器报警进行信任值确定获得具有高信任度的传感器监测值;与专家知识库进行规则化的融合并对故障类型进行权重分配;划分针对电机的健康度等级,依据各故障的权重分配对电机进行健康度等级评估;对电机各故障按类型权重进行故障预测排序以预测和定位故障类型及故障点。本发明通过对电机各运行参数的获取,从而识别出转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障四类主要故障执行电机的健康等级评估,实现对电机故障的及时预测与定位,为电机高效、安全运行提供保障。
Description
技术领域
本发明属于电机健康评估技术领域,尤其涉及一种基于单片机的电机健康评估方法、装置及存储介质。
背景技术
异步电动机因性能优良,在生产生活中应用非常广泛,但出于各种原因电机故障时有发生,引起设备损坏和造成经济损失,因此对电机进行在线健康评估就显得很重要具有重大的经济价值和社会意义。
在电机故障诊断***中通常会采用多个传感器与多种诊断技术。但传统的诊断判断结构依然是基于单个传感器、单个参数特征进行的。诊断中心利用各种同类与不同类传感器对设备各种参数进行监测.并设定每一个故障的特征参数及报警阈值。当某类特征参数超过阈值时就认定有故障发生。由于电机运行参数的耦合性,一种检测诊断技术往往可以对多种故障进行识别,各传感器信息容易产生矛盾的诊断结果。基于单传感器的故障诊断由于故障特征模型和其他因素的影响存在固有的不确定性,只是根据报警阈值简单的对各类故障进行二元判决将产生很高的误报率与漏报率。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种基于单片机的电机健康评估方法、装置及存储介质,通过对电机各运行参数的获取,从而识别出转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障四类主要故障执行电机的健康等级评估,实现对电机故障的及时预测与定位,为电机高效、安全运行提供保障。
技术方案:为实现上述目的,本发明的一种基于单片机的电机健康评估方法,步骤如下:
步骤一:利用传感器对电机运行时的工作状态进行监测,获取电机的各项运行参数;
步骤二:对获取的电机的运行参数进行预处理和特征提取,消除干扰影响,以从中提取故障特征点;
步骤三:分别对某一种故障时的单一传感器报警进行信任值确定,以获得具有高信任度的传感器监测值;
步骤四:与专家知识库进行规则化的融合并对故障类型进行权重分配;
步骤五:划分针对电机的健康度等级,依据各故障的权重分配对电机进行健康度等级评估;
步骤六:对电机各故障按类型权重进行故障预测排序,以预测和定位故障类型及故障点。
进一步地,在步骤一中,所述传感器信号传输连接对应的单片机,传感器包括监测电机电流的电流传感器、监测电机振动的振动传感器、监测电机和环境温度的温度传感器以及监测电机转速的转速传感器。
进一步地,在步骤二中,预处理包括对温度去除转速和环境干扰,还包括采用小波包方法对测得的电机电流和振动进行消噪处理,以排除噪声干扰。
进一步地,在步骤三中,基于虚报概率和漏报概率,采用贝叶斯函数对传感器的监测值进行信任值计算,从而确定传感器监测值的信任度,将为高信任度的传感器监测值进行保留。
进一步地,在步骤四中,电机故障类型包括转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障,对应转子断条故障分配转子断条权重,对应定子绕组故障分配定子绕组权重,对应轴承故障分配轴承权重,对应电机轴故障分配电机轴温与环境温度的差值权重。
进一步地,在步骤五中,针对电机的健康度等级划分级别区分的权重值,电机的各类故障依据对应分配的故障类别权重归入对应的健康度级别中。
进一步地,在步骤六中,针对转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障按类型权重进行故障排序,且依据最大隶属度规则判断故障类型和该类型故障定位。
装置,该装置包括单片机,单片机连接监测闸机运行参数的各传感器,单片机具有处理模块,通过处理模块对传感器获得的各监测值进行数据处理而实现一种基于单片机的电机健康评估方法。
存储介质,其内存储有可执行程序,所述可执行程序被处理器执行可实现一种基于单片机的电机健康评估方法。
有益效果:本发明能够及时预测和发现电机的早期故障类型和定位故障点,提高了监测质量和效率,当检测到电机状态异常时会发出报警,有效避免了故障的扩大化,提高了电机的运行安全和生产效率;此外,可以接入网络将状态参数、健康度、异常报警、预测结果和故障类型及故障点等信息实时上传至云服务器,为远程监控和大数据分析提供数据支持。
附图说明
附图1为电机健康评估原理的示意图;
附图2为融合结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如附图1和附图2所示,一种基于单片机的电机健康评估方法,步骤如下:
步骤一:利用传感器对电机运行时的工作状态进行监测,获取电机的各项运行参数。
在步骤一中,所述传感器信号传输连接对应的单片机,传感器包括监测电机电流的电流传感器、监测电机振动的振动传感器、监测电机和环境温度的温度传感器以及监测电机转速的转速传感器。
更为具体的,1个电流传感器安装在电机三相电源进线;电机上轴承径向0度和180度角各安装1个振动传感器;电机下轴承径向0度和180度角各安装1个振动传感器;电机轴向安装1个振动传感器;在电机定子和轴承各安装1个温度传感器;工作环境安装1个温度传感器;轴向安装1个转速传感器。
步骤二:对获取的电机的运行参数进行预处理和特征提取,消除干扰影响,以从中提取故障特征点。
在步骤二中,预处理包括对温度去除转速和环境干扰,还包括采用小波包方法对测得的电机电流和振动进行消噪处理,以排除噪声干扰。
特征提取如下:
A:转子断条的特征提取:当电机转子发生断条时,定子电流上会出现特征频率的附加电流分量,即在电源频率f0附近,出现一个(1±2s)f0(s为转差率)的边频带。
B:当电机存在气隙偏心时,定子电流上会出现特征频率的附加电流分量fecc,即其中f0为电源频率,k为整数(取1,2,3…n),s为转差率,p为电机极对数。
C:当电机存在轴承故障时,定子电流上会出现特征频率的附加电流分量,即f=f0±kfr,其中f0为电源频率,k为整数(取1,2,3…n),fr为转轴频率。
D:当电机存在定子匝间短路时,定子电流上会出现特征频率的附加电流分量,即f=(n±2k(1-s))fo,其中f0为电源频率,n、k为整数(取1,2,3…n),s为转差率。
E:当电机的定子三相磁场不对称、定子线圈或铁心松动、地脚螺栓松动时,电机会产生2f0的振动频率,特别当定子线圈或铁心松动,还会出现4f0、6f0、8f0的谐波。
F:电动转子绕组发生故障时会引起电机产生振动,并且这种振动随电机负载的增加而增加,在f0的两边会出现±2s f0(s为转差率)的边频。
G:电机气隙不均匀产生的偏心时,发生周期为1/2s f0的振动,随着负载增加而振动加快。
H:轴承润滑不良时,轴向的特征振动为k fr或fr/k,其中k为整数,fr为转轴频率。
I;轴承偏心时,轴向的特征振动为k fr,其中k为整数,fr为转轴频率。
J;轴承滾体大小不均匀时轴向的特征振动为fc和k fr,其中k为整数,fc为保持架频率。
K:轴弯曲时,轴向的特征振动为k fc±fr,其中k为整数,fc为保持架频率,fr为转轴频率。
L:温度的特征值:自冷电机,环境温度每增加10℃,电机轴温与环境温度的差值会增加1.5-3℃。当电机由故障、风道堵塞或负载突增时,电机轴温与环境温度的差值会突然增加。
步骤三:分别对某一种故障时的单一传感器报警进行信任值确定,以获得具有高信任度的传感器监测值。
在步骤三中,基于虚报概率和漏报概率,采用贝叶斯函数对传感器的监测值进行信任值计算,从而确定传感器监测值的信任度,将为高信任度的传感器监测值进行保留。
贝叶斯函数进行信任度确定的公式为:
其中:PF为虚报概率,PM为漏报概率。
步骤四:与专家知识库进行规则化的融合并对故障类型进行权重分配。
在步骤四中,电机故障类型包括转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障,对应转子断条故障分配转子断条权重,对应定子绕组故障分配定子绕组权重,对应轴承故障分配轴承权重,对应电机轴故障分配电机轴温与环境温度的差值权重。
具体包括:转子断条权重为0.1,其中:A权重为0.04,E权重为0.04,L权重为0.01;
定子绕组权重为0.3,其中:D权重为0.15,E权重为0.04,F权重为0.09,L权重为0.02;
轴承权重为0.4,其中:B权重为0.05,C权重为0.1,G权重为0.02,H权重为0.02,I权重为0.1,J权重为0.05,K权重为0.05,L权重为0.01;
电机轴温与环境温度的差值权重为0.2,其中:A权重为0.02,B权重为0.01,C权重为0.04,D权重为0.05,E权重为0.02,F权重为0.01,G权重为0.01,H权重为0.01,I权重为0.01,J权重为0.01,K权重为0.01。
步骤五:划分针对电机的健康度等级,依据各故障的权重分配对电机进行健康度等级评估。
在步骤五中,针对电机的健康度等级划分级别区分的权重值,电机的各类故障依据对应分配的故障类别权重归入对应的健康度级别中。
健康度等级评估:<0.5健康;0.5-0.7轻度;0.7-0.9中度;>0.9重度。
步骤六:对电机各故障按类型权重进行故障预测排序,以预测和定位故障类型及故障点。
在步骤六中,针对转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障按类型权重进行故障排序,且依据最大隶属度规则判断故障类型和该类型故障定位。
当然,除了上述四类主要故障类型外,电机还有其它故障,其它故障也可以进行权重分配,从而参与到对电机的健康等级评估中。
装置,该装置包括单片机,单片机连接监测闸机运行参数的各传感器,单片机具有处理模块,通过处理模块对传感器获得的各监测值进行数据处理而实现一种基于单片机的电机健康评估方法。
存储介质,其内存储有可执行程序,所述可执行程序被处理器执行可实现一种基于单片机的电机健康评估方法。
本发明的优点如下:
(1)能够及时预测和发现电机的早期故障类型和定位故障点,提高了监测质量和效率,当检测到电机状态异常时会发出报警,有效避免了故障的扩大化,提高了电机的运行安全和生产效率;
(2)可以接入网络将状态参数、健康度、异常报警、预测结果和故障类型及故障点等信息实时上传至云服务器,为远程监控和大数据分析提供数据支持。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种基于单片机的电机健康评估方法,其特征在于:步骤如下:
步骤一:利用传感器对电机运行时的工作状态进行监测,获取电机的各项运行参数;
步骤二:对获取的电机的运行参数进行预处理和特征提取,消除干扰影响,以从中提取故障特征点;
步骤三:分别对某一种故障时的单一传感器报警进行信任值确定,以获得具有高信任度的传感器监测值;
步骤四:与专家知识库进行规则化的融合并对故障类型进行权重分配;
步骤五:划分针对电机的健康度等级,依据各故障的权重分配对电机进行健康度等级评估;
步骤六:对电机各故障按类型权重进行故障预测排序,以预测和定位故障类型及故障点。
2.根据权利要求1所述的一种基于单片机的电机健康评估方法,其特征在于:在步骤一中,所述传感器信号传输连接对应的单片机,传感器包括监测电机电流的电流传感器、监测电机振动的振动传感器、监测电机和环境温度的温度传感器以及监测电机转速的转速传感器。
3.根据权利要求2所述的一种基于单片机的电机健康评估方法,其特征在于:在步骤二中,预处理包括对温度去除转速和环境干扰,还包括采用小波包方法对测得的电机电流和振动进行消噪处理,以排除噪声干扰。
4.根据权利要求2所述的一种基于单片机的电机健康评估方法,其特征在于:在步骤三中,基于虚报概率和漏报概率,采用贝叶斯函数对传感器的监测值进行信任值计算,从而确定传感器监测值的信任度,将为高信任度的传感器监测值进行保留。
5.根据权利要求4所述的一种基于单片机的电机健康评估方法,其特征在于:在步骤四中,电机故障类型包括转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障,对应转子断条故障分配转子断条权重,对应定子绕组故障分配定子绕组权重,对应轴承故障分配轴承权重,对应电机轴故障分配电机轴温与环境温度的差值权重。
6.根据权利要求5所述的一种基于单片机的电机健康评估方法,其特征在于:在步骤五中,针对电机的健康度等级划分级别区分的权重值,电机的各类故障依据对应分配的故障类别权重归入对应的健康度级别中。
7.根据权利要求6所述的一种基于单片机的电机健康评估方法,其特征在于:在步骤六中,针对转子断条故障、定子绕组故障、轴承故障和电机轴故障按类型权重进行故障排序,且依据最大隶属度规则判断故障类型和该类型故障定位。
8.装置,该装置包括单片机,单片机连接监测闸机运行参数的各传感器,单片机具有处理模块,通过处理模块对传感器获得的各监测值进行数据处理而实现权利要求1~7任一项所述的一种基于单片机的电机健康评估方法。
9.存储介质,其特征在于:其内存储有可执行程序,所述可执行程序被处理器执行可实现权利要求1~7任一项所述的一种基于单片机的电机健康评估方法。
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