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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷
1前言電機(jī)是工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的主要傳動(dòng)機(jī)械。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和生產(chǎn)的發(fā)展,電機(jī)的容量不斷增大,所組成的系統(tǒng)的規(guī)模越來越大,構(gòu)成也越來越復(fù)雜。但由于工作環(huán)境復(fù)雜,或者電機(jī)頻繁起動(dòng)等原因,電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條等故障時(shí)有發(fā)生,對(duì)其可靠性要求也越來越高。傳統(tǒng)的電機(jī)故障診斷方法,需要建立精確的數(shù)學(xué)模型、有效的狀態(tài)估計(jì)或參數(shù)估計(jì)、適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)決策方法等。這些前提條件使得傳統(tǒng)的電機(jī)故障診斷具有相當(dāng)?shù)木窒扌浴a槍?duì)傳統(tǒng)檢測(cè)方法的以上缺陷,有必要對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子工作情況進(jìn)行更先進(jìn)及時(shí)監(jiān)測(cè),以防造成重大損失。異步電動(dòng)機(jī)故障檢測(cè)是通過應(yīng)用先進(jìn)的技術(shù)手段,在線監(jiān)測(cè)異步電動(dòng)機(jī)相關(guān)運(yùn)行參數(shù)(如電壓、電流、磁通、轉(zhuǎn)速、溫度、振動(dòng)、局部放電等),判斷其是否處于正常狀態(tài),以確定合理檢修方案,從而達(dá)到避免事故停機(jī)、提高設(shè)備運(yùn)行可靠性、降低維修費(fèi)用的目的。2電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障轉(zhuǎn)子斷條故障是指異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子導(dǎo)條斷裂(端環(huán)開裂)故障。異步電動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中,轉(zhuǎn)子導(dǎo)條受到徑向點(diǎn)磁力、旋轉(zhuǎn)點(diǎn)磁力、離心力、熱彎曲撓度力等交變應(yīng)力的作用,加之轉(zhuǎn)子制造缺陷,導(dǎo)致斷條故障。在冷卻效果較差時(shí),起動(dòng)電流產(chǎn)生的熱應(yīng)力和機(jī)械應(yīng)力較大。當(dāng)在重載和頻繁起動(dòng)情況下,籠條與端環(huán)焊接處是經(jīng)常發(fā)生斷裂的部位。一般過程如下:(1)在即將斷裂的部位經(jīng)常出現(xiàn)過熱,很高的熱應(yīng)力或機(jī)械應(yīng)力。(2)達(dá)到疲勞極限時(shí)籠條斷裂,并產(chǎn)生電弧。(3)在繼續(xù)起動(dòng)時(shí),相鄰的籠條通過更大的電流,并承受更大的機(jī)械和熱應(yīng)力。(4)造成更多籠條斷裂,故障范圍擴(kuò)大;產(chǎn)生較大的單邊磁拉力,使電機(jī)產(chǎn)生振動(dòng)、噪聲;定子電流擺動(dòng)和溫升增加,轉(zhuǎn)速波動(dòng)。3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的應(yīng)用人工神經(jīng)元的信息處理分三個(gè)部分,首先完成輸入信號(hào)與神經(jīng)元聯(lián)接強(qiáng)度內(nèi)運(yùn)算,然后再將其結(jié)果通過激活函數(shù)(如Sigmond函數(shù)),再經(jīng)過閥值函數(shù)判決,如果輸出值大于閥值,則該神經(jīng)元被激活否則處于抑制狀態(tài)。神經(jīng)元按一定模式連接成網(wǎng)絡(luò)型,神經(jīng)元之間的連接權(quán)值的大小反應(yīng)信號(hào)傳遞的強(qiáng)弱。本文借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的極強(qiáng)的非線性映射能力,實(shí)現(xiàn)由電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障征兆或者說故障特征參量空間向故障模式空間的映射,從而達(dá)到對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)子故障模式的識(shí)別,判斷出是否為電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障。這里,我們采用最具代表性和應(yīng)用最為廣泛的BP網(wǎng)。利用定子電流法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)電動(dòng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)性能和動(dòng)力性能的檢測(cè),得到瞬時(shí)轉(zhuǎn)速信號(hào)的尺度參數(shù)。將該參數(shù)作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過BP網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和聯(lián)想記憶功能,能有效地確定轉(zhuǎn)子斷條數(shù)和故障的部位。同時(shí),這種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)電動(dòng)機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)性能和動(dòng)力性能的檢測(cè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷框圖,如圖3所示。通常利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)與分類決策的功能。為了能夠?qū)δJ竭M(jìn)行分類,往往需要學(xué)習(xí)。通過學(xué)習(xí)將系統(tǒng)參數(shù)或結(jié)構(gòu)固定下來,這也就完成了訓(xùn)練的過程。待識(shí)別信息經(jīng)已訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理,可自動(dòng)根據(jù)某一判別原則對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類,最后給出準(zhǔn)確、及時(shí)的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷結(jié)論。4訓(xùn)練樣本的選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法通常采用基于梯度下降原理的誤差反向傳播算法,即BP算法。但標(biāo)準(zhǔn)的BP算法往往收斂速度慢。為加快訓(xùn)練收斂速度,引入動(dòng)量項(xiàng)的權(quán)值修正快速算法,提高了運(yùn)算效率。異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用前饋型三層(輸入層、隱含層和輸出層)感知網(wǎng)絡(luò)?;贐P網(wǎng)絡(luò)電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法的結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示。將故障的征兆(轉(zhuǎn)速n、轉(zhuǎn)差率s、定子電流中頻率p、溫度c等)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,各個(gè)征兆元素對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輸入神經(jīng)元,電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條數(shù)Nm和斷條的相對(duì)位置Xm(即相對(duì)于電機(jī)外殼的某一固定點(diǎn))作為網(wǎng)絡(luò)的輸出,對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)輸出神經(jīng)元;隱含層用于提取信號(hào)中階相關(guān)特性(故又稱特征提取層)。通過一系列正常電機(jī)的試驗(yàn)和故障電機(jī)的仿真計(jì)算得到的數(shù)據(jù)完成網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出的斷條數(shù)和電機(jī)實(shí)際斷條數(shù)的偏差(診斷誤差),從輸出層開始,反過來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值。通過反復(fù)調(diào)整學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,形成一個(gè)完整的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)。使用時(shí),對(duì)應(yīng)一組輸入的故障征兆,網(wǎng)絡(luò)將迅速給出診斷結(jié)果。圖4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖學(xué)習(xí)階段中,電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條數(shù)目的確定仍需專家給出定性的診斷結(jié)論;應(yīng)用推廣階段中,就可根據(jù)輸入的信息自動(dòng)診斷出當(dāng)前的電機(jī)狀況(正常運(yùn)行或存在故障),并給出斷條數(shù)目和故障位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)于電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障的辯識(shí)精確度可達(dá)100%。5試驗(yàn)結(jié)果分析實(shí)驗(yàn)接線圖示于圖5。實(shí)驗(yàn)電機(jī)采用一臺(tái)Y100L-2型三相異步電動(dòng)機(jī)(3kW、380V50Hz、2極)和一臺(tái)Y100L1-4型三相異步電動(dòng)機(jī)(2.2kW、380V、50Hz、4極)。對(duì)每一臺(tái)實(shí)驗(yàn)電機(jī),除其正常轉(zhuǎn)子外,另配備兩個(gè)故障轉(zhuǎn)子以模擬斷條故障,這兩個(gè)故障轉(zhuǎn)子分別存在一根斷裂導(dǎo)條、連續(xù)兩根斷裂導(dǎo)條,斷條的位置不同,并進(jìn)行反復(fù)實(shí)驗(yàn)。2008.No.4基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷圖5試驗(yàn)接線圖表6異步電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障試驗(yàn)結(jié)果分析正常1根斷條2根斷條5根斷條m根斷條p/Hz50.0250.0450.0349.06……n/r·min-13.423.353.813.10……s/%0.050.450.840.95……c/℃30455275……Xm/cm0152635……從以上的結(jié)果可知,與基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷方法相比,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力、良好的學(xué)習(xí)能力、獨(dú)特的聯(lián)想記憶能力等優(yōu)點(diǎn),因此十分適用于復(fù)雜電機(jī)系統(tǒng)的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法無需精確的數(shù)學(xué)模型,無需相關(guān)的電機(jī)故障診斷知識(shí),僅需提前得到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù),就可實(shí)現(xiàn)理想的效果,這也是電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷智能手段的優(yōu)勢(shì)所在。然而,值得注意的是,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法也存在內(nèi)在不足。如問題的解決依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇、訓(xùn)練過度或不足、較慢的收斂速度等都可能影響故障診斷的效果;定性的或是語言化的信息無法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中直接使用或嵌入,而且較難用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入出映射關(guān)系來解釋實(shí)際意義的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷規(guī)則。6結(jié)語電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷技術(shù)是一門研究故障機(jī)理,在線監(jiān)測(cè)和故障特征量提取,以及診斷推理的多學(xué)科交叉的新興學(xué)科,本文用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電機(jī)進(jìn)行轉(zhuǎn)子斷條故障狀態(tài)的識(shí)別和判斷,該系統(tǒng)以此為典型實(shí)例,反映電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的規(guī)律,有指導(dǎo)意義和實(shí)用價(jià)值。實(shí)踐表明,將訓(xùn)練恰當(dāng)?shù)娜斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)于異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷,可以獲得滿意的診斷效果。參考文獻(xiàn)[1]SubhasisNandiHamidA.Toliyat.Faultdiagnosisofelectricalmchines-areview[C].ProceedingsfromElectricMachinesanDrives,1999:219-221.[2]M.Y.Chow,R.N.Sharpe,J.C.Hung.Ontheapplicationanddesiofartificialneuralnetworksformotorfaultdetection(I)[J].IEE
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