[发明专利]基于神经网络专家系统的电机故障智能诊断系统无效
申请号: | 201110357124.1 | 申请日: | 2011-11-12 |
公开(公告)号: | CN102707228A | 公开(公告)日: | 2012-10-03 |
发明(设计)人: | 张云法;周成林 | 申请(专利权)人: | 江苏兴航智控科技股份有限公司 |
主分类号: | G01R31/34 | 分类号: | G01R31/34 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 212009 江苏省镇*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 神经网络 专家系统 电机 故障 智能 诊断 系统 | ||
技术领域
本发明涉及电力电子装置及应用领域,特指基于神经网络专家系统的电机故障智能诊断系统。
背景技术
电机故障诊断技术发展至今,已经进入智能化发展阶段,但各种方法均有不同的优缺点,神经网络专家系统在很多工程上都进行了应用,在电机诊断中也有所涉及,并取得了可喜的成果。本发明对神经网络专家系统在电机诊断方面进行研究开发,并增加神经网络专家系统的询问机构,在推理计算过程中遇到不充分的信息时,系统会自动向用户索取相关的证据。
本发明开发了一种基于神经网络专家系统的电机故障智能诊断系统。这种诊断系统以神经网络专家系统为故障诊断技术,采用定子电流检测方法的方式,构成基于神经网络专家系统的电机故障在线诊断系统。经过查询,未相关专利发表。
发明内容
本发明是基于神经网络专家系统电机故障智能诊断系统,系统先采集发电机的状态特征信号;再从所采集发电机的特征信号中提取征兆;然后把采集的信号经上位机处理后送入神经网络专家系统,神经网络专家系统经过推理计算后,输出识别的故障类型,完成发电机故障诊断。
附图说明
图1 神经网络专家系统构成;图2 系统软件流程图。
具体实施方式
整个系统分为两个部分,即硬件部分和软件部分。
系统硬件设备主要包括:驾驶室控制计算机、以太网、以太网与CAN总线的桥接设备GY8505 NET-CAN以太网转CAN接口适配器、CAN总线、监控节点、执行机构、传感器、船舶发电机。传感器采集的船舶发电机信号通过CAN总线与以太网传送到驾驶室计算机,计算机软件对信号进行分析给出故障结果。控制节点有AT89S52单片机处理器进行控制,控制传感器、执行机构与CAN总线之间的信息交换。
软件部分包括知识库的建立、信息采集、信号分析与处理以及故障推理四个单元。
知识库的建立:知识库系统的主要工作搜集人类的知识,将之有系统地表达或模块化,使计算机可以进行推论、解决问题。知识库中包含两种型态:一是知识本身,即对物质及概念作实体的分析,并确认彼此之间的关系;而另一则是人类专家所特有的经验法则、判断力与直觉。知识库与传统数据库在信息的组织、并入、执行等步骤与方法均有所不同,概括来说,知识库所包含的是可做决策的知识,而传统数据库的内容则是未经处理过的数据,必须经由检索、解释等过程才能实际被应用。
信号采集部分:由传感器检测出反映船舶发电机状态的物理量(特征量)并将其转换为合适的电信号,并对信号进行预处理,主要是抑制干扰,然后进行A/D转换。发电机传感器子系统是发电机故障监测与诊断的主要信息来源,采集发电机各种参数包括静态参数、动态参数以及运行参数等。
信号处理部分:信号分析与处理是指对收集到的信号进行特征数据的分析和对特征数据的提取。将采集信息传送到进行处理和船舶机舱计算机数据库进行对比。对于船舶发电机,因数据处理单元远离现场,通过网络进行信息传输。
故障推理部分:对处理后数据及历史数据、故障判定数据、规程等进行分析比较,对船舶发电机状态及故障部位做出判断,为下一步的维修措施提供依据。当知识库不能对故障进行有效检测时,能及时对知识库进行更新扩充。
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