[发明专利]一种基于大数据分析的直线电机故障检测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于大数据分析的直线电机故障检测方法及系统，属于电机故障诊断技术领域。方法包括以下步骤：获取待检测直线电机的控制数据，以及对应的运行数据和/或状态数据；判断运行数据和/或状态数据是否存在异常，若存在异常，则将运行数据和/或状态数据记录为待判断故障的异常数据，一个异常数据对应一个控制数据；根据待判断故障的异常数据以及预设的第一图数据结构判断与待判断故障的异常数据对应的故障类型和故障发生的概率。本发明通过构建第一图数据结构的方式实现了对直线电机运行过程中异常数据对应故障类型的自动判别，不再依靠人工判别，克服了依靠人工判别存在的对故障判别的效率低的问题，提高了故障判别的效率。

技术领域

本发明涉及电机故障诊断技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的直线电机故障检测方法及系统。

背景技术

直线电机是一种将电能直接转换成直线运动机械能，而不需要任何中间转换机构的传动装置。直线电机结构简单，响应速度快，易于调节和控制，在物流系统、工业加工与装配等领域有着广泛的应用。

在直线电机的实际应用中，会经常出现一些故障，比如导轨故障，定子故障、电源故障等，导轨故障例如导轨磨损、导轨变形等，定子故障例如定子退磁、定子分布不规整、定子损坏等，电源故障例如电压不稳定等。针对直线电机的故障诊断，现有技术中往往是采用人工目视检查的方法，也即在直线电机出现故障时由相关人员依靠自己的经验通过肉眼观察的方法判别直线电机发生的故障类型，这种人工目视检查法依靠相关人员实现对直线电机的故障判别，存在劳动强度大和效率低的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的直线电机故障检测方法及系统，用于解决现有采用人工目视法对直线电机的故障判别效率低的问题。

为了解决上述问题，本发明的一种基于大数据分析的直线电机故障检测方法的技术方案，包括以下步骤：

获取待检测直线电机的控制数据，以及在所述控制数据下对应的运行数据和/或状态数据；

判断所述运行数据和/或状态数据是否存在异常，若存在异常，则将运行数据和/或状态数据记录为待判断故障的异常数据，一个异常数据对应一个控制数据；

根据待判断故障的异常数据以及预设的第一图数据结构判断与待判断故障的异常数据对应的故障类型和故障发生的概率；

所述第一图数据结构包括多个节点和节点之间对应的连接边，节点包括根据大数据获得的同型号电机的所有异常数据节点和故障类型节点，其中异常数据节点的值为运行数据和/或状态数据，故障类型节点的值为故障类型的编号，两异常数据节点之间的边权值根据两节点对应的运动数据的相似度和/或状态数据的相似度计算得到，两故障类型节点之间的边权值根据两节点对应的故障类型同现次数计算得到，异常数据节点与故障类型节点之间的边权值根据该异常数据之前时刻的异常数据得到。

本发明还提供了一种基于大数据分析的直线电机故障检测系统的技术方案，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述基于大数据分析的直线电机故障检测方法。

上述检测方法和检测系统的有益效果是：本发明获取了直线电机的异常数据，并预先构建了第一图数据结构，第一图数据结构中包括基于大数据统计得到的异常数据节点和故障类型节点；在预设的第一图数据结构中匹配与待判断的异常数据最为相似的异常数据节点，根据匹配的异常数据节点连接的故障类型节点就可以实现对待判断异常数据故障类型的诊断，并能够根据预设的第一图数据结构进一步计算发生上述故障类型的概率。本发明通过构建第一图数据结构的方式实现了对直线电机运行过程中异常数据对应故障类型的自动判别，不再依靠人工判别，克服了依靠人工判别存在的对故障判别的效率低的问题，提高了故障判别的效率。

进一步地，所述检测方法和检测系统中，计算异常数据节点与故障类型节点之间的边权值的方法包括以下步骤：