[发明专利]一种基于双边型直线电机的故障信息融合诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于双边型直线电机的故障信息融合诊断方法，通过数据层融合、特征层融合、决策层融合以及两级诊断的方式，主要针对双边型直线电机的气隙偏心故障、绕组匝间短路故障、绕组温度异常故障以及振动异常故障；其中数据层采用了park矢量融合方法以及改进的基8FFT算法；特征层采用了模糊人工神经网络法和模糊判定法。本发明将park矢量融合方法、改进的基8FFT算法、模糊人工神经网络法、模糊判定法结合在一起，提高了双边型直线电机各种故障的诊断能力。

主权项

一种基于双边型直线电机的故障信息融合诊断方法，其特征在于：基于改进的基8FFT算法、模糊神经网络算法、模糊判定法，对双边型直线电机的气隙偏心故障、绕组匝间短路故障、绕组温度异常故障以及振动异常故障进行诊断，具体为：(1)气隙偏心故障诊断：首先对三相电流的C相电流进行采样得到单相电流，通过改进的基8FFT算法来诊断气隙偏心故障；在进行气隙偏心故障诊断时，具体包括如下步骤：(11)将单个周期内的单相电流的输入序列按照由大到小进行快速排序得到I(n)，对I(n)进行DFT得到N点DFT，即DFT[I(n)]＝I(k)，以I(k)作为输出序列；(12)根据输出序列I(k)，将N点DFT先分成两个N/2点DFT，再分成四个N/4点DFT，继续分成八个N/8点DFT，直至最终得到8点DFT；每分一次，称为一级运算，对于每一级运算，首先计算前一半序列的DFT值，根据DFT的共轭性质得到后一半序列的DFT值；(13)每个8点DFT作为一个基8FFT蝶形单元的输入，通过基8FFT蝶形单元计算得到单相电流的特征频率，分析单相电流的特征频率中是否存在故障特征频率，从而诊断气隙偏心故障；(2)绕组匝间短路故障诊断：首先对三相电流采用Park矢量融合方法得到Park矢量轨迹图像，同时对三相电压使用Park矢量电压融合方法得到电压Park矢量轨迹，然后根据得到的Park矢量轨迹图像和电压Park矢量轨迹得到电压校正Park矢量轨迹，接着使用极坐标系像素法对电压校正Park矢量轨迹提取特征矢量，并以提取的特征矢量作为模糊神经网络的输入层，通过模糊神经网络来诊断绕组匝间短路故障；(3)绕组温度异常故障诊断：首先得到和绕组温度相关的温度曲线，通过采样的方法得到其瞬时值和瞬时变化率作为模糊判定的输入精确量，通过模糊判定来诊断绕组温度异常故障；(4)振动异常故障诊断：首先得到和振动参数有关的振动曲线，通过采样的方法得到其瞬时值和瞬时变化率作为模糊判定的输入精确量，通过模糊判定来诊断振动异常故障。