CN102201659A - 一种电动机保护控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电动机保护控制方法，包括建立各种所需的电机状态模型、建立专家系统、采集电动机保护对象的工作状态信号、低层诊断、专家系统高层诊断、做出动作决策、判断动作决策结果的准确性等步骤。本发明的保护控制方法能够确保电动机在各种复杂的工作方式和恶劣的工作场合下都能够灵活地自动制定不同类型电动机的保护方案，实现对电动机保护控制的目的，应用灵活、处理高效。

Description

一种电动机保护控制方法

技术领域

本发明属于电动机保护控制技术，具体为一种电动机保护控制方法。

背景技术

随着生产自动化程度的提高，电动机需要频繁地以起动、制动、正反转以及变负荷等多种方式运行，同时电动机的应用面也越来越广，其常工作于环境极为恶劣的场合，如潮湿、高温、多尘、腐蚀等场合。所有这些，造成了现在的电动机比过去更容易损坏，尤其是过载、短路、缺相、扫膛等故障出现频率最高。为了尽可能地保证电动机的正常运行，延长其工作寿命，电动机的保护控制必须做好。原有技术对各种场合下的电动机依照固有格式进行保护，使用不甚灵活，对于特殊场合要求人工整定的数据繁琐，其不能很好地应对各种复杂的工作方式和恶劣的工作场合。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种灵活、方便、高效、能满足各种工作方式和场合使用的电动机保护控制方法。

本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种电动机保护控制方法，包括以下步骤：（1）建立各种所需的电机状态模型，所述电机状态模型包括根据实际运行状态所得的可靠状态参量；（2）根据电动机运行知识和经验建立专家系统，专家系统设置有含有知识经验数据及逻辑的知识数据库以及人机、动作决策库；（3）采集电动机保护对象的工作状态信号，工作状态信号与电机状态模型中的可靠状态参量相比较，进行低层诊断；（4）当低层诊断结果确认为故障时，专家系统接受低层诊断信息，认定为假设结论并根据各种知识数据库进行综合分析，当该结论符合库中数据特征后，依据库内逻辑进行分析，提交到人机、动作决策库，人机、动作决策库做出动作决策；（5）动作决策执行完成后，继续采集电动机保护对象的工作状态信号，判断动作决策结果的准确性。

优选的是，步骤（1）的电机状态模型的建立方式为：对电动机保护对象预定参量后进行常规运行，记录相关参数，对预定参量进行修正，分析修正后电机运行的理论值是否在实际经验容忍度以内，是则认为数据可靠，否则继续修正参量，结合每次所得的可靠数据，得到满足最大正态分布的可靠状态参量，该可靠状态参量作为网络节点参数储存为电机状态模型，电动机的常规运行模式与所建立的电机状态模型相对应。

优选的是，所述知识数据库与人机、动作决策库之间设置有故障推理部分、知识获取部分以及处理机制部分。

优选的是，步骤（4）中人机、动作决策库作动作决策时先作出数种预设动作决策并分析出相应的预期效果，根据最优预期效果从预设动作决策选择相应的一项作为输出的动作决策。

本发明的有益效果是：本发明用于判断的电机状态模型是与电动机的实际运行方式和场合相适应的，而专家系统通过积累所得，也具有很强解决实际问题的能力，两者的配合能够使得本保护控制方法可以准确地判断出电动机的实际工作情况是否正常，并能准确地作出电动机保护控制用的动作决策，对电动机进行保护和控制。本发明的保护控制方法能够确保电动机在各种复杂的工作方式和恶劣的工作场合下都能够灵活地自动制定不同类型电动机的保护方案，实现对电动机保护控制的目的，应用灵活、处理高效。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式进行进一步的说明：

图1为本发明的系统原理图；

图2为本发明的电机状态模型建立过程的原理流程图；

图3为底层诊断和专家系统诊断过程示意图；

图4为专家系统组成图；

图5为本发明一种实施例的保护控制流程图。

具体实施方式

参照图1-图5，本发明的一种电动机保护控制方法，其利用现有的知识和解决问题的途径来解决电动机保护的问题，具有灵活、方便、高效等特点。下面对其所包含的步骤进行详细描述。

步骤（1），建立各种所需的电机状态模型，所述电机状态模型包括根据实际运行状态所得的可靠状态参量。这些电机状态模型包括启动模型、正常运行模型、故障模型、停机模型等等，分别用于对电机运行过程中相应状态进行初步判断。如图2所示，电机状态模型的建立方式（即自适应“训练”过程）可以为：对电动机保护对象预定参量n1、n2……后进行常规运行，记录相关参数，对预定参量n1、n2……进行修正，外界反馈修正结果后，分析修正后电机运行的理论值是否在实际经验容忍度以内（是否达到要求），是则认为数据可靠，否则继续修正参量，尝试多次后，当检验次数满后，结合每次所得的可靠数据，得到满足最大正态分布的可靠状态参量，该可靠状态参量作为网络节点参数储存为电机状态模型，电动机的常规运行模式与所建立的电机状态模型相对应。图2中所示为启动模型的原理图，其他正常运行模型、故障模型、停机模型等等的训练原理图都可以依次类推得到。利用这种自适应“训练”的方法本发明能够使得所建立的电机状态模型与实际工作条件紧密匹配，满足实际保护控制需求。

步骤（2），根据电动机运行知识和经验建立专家系统，专家系统设置有含有知识经验数据及逻辑的知识数据库以及人机、动作决策库。其中，知识数据库还可以进一步分为知识库和数据库，知识库用于存储专家处理知识、处理逻辑等，而数据库则用于存储处理判断、决策所需数据。另外，知识数据库与人机、动作决策库之间一般设置有故障推理部分、知识获取部分以及处理机制部分，上述三部分是联接层，是系统软件实现的主体。如图4所示，故障推理部分既可以将人工设定的逻辑作为模型储存到知识库也可以将知识库、数据库中的成份提取进行推理分析。但故障推理部分不能改变数据库信息，不过知识获取环节有此功能。处理机制部分可以改变数据库数据，以校验某一处理模型是否能够满足预期要求，但是只能对知识库只能读取，这样就可以将处理过程看成一个指行命令和反馈信息的环节。

步骤（3），采集电动机保护对象的工作状态信号，所采集的信号包括电压、电流、相角、频率、谐波、开关位置等有效信号，工作状态信号与电机状态模型中的可靠状态参量相比较，进行低层诊断。利用这种底层诊断过程系统可以初步判断出相应的电动机故障状态。如图1所示，采集信号的过程一般在设备层应用中实现。底层判断的实现过程如图3的左半部分所示。

步骤（4），当低层诊断结果确认为故障时，专家系统接受低层诊断信息，认定为假设结论并根据各种知识数据库进行综合分析，当该结论符合库中数据特征后，依据库内逻辑进行分析，提交到人机、动作决策库，人机、动作决策库做出动作决策，而若故障和库中数据特征不一致，则要求上级系统重新下发数据，以提供更准确的决策。这一过程的实现过程如图3的右半部分所示。为了更加准确地作出决策，人机、动作决策库作动作决策时先作出数种预设动作决策并分析出相应的预期效果，根据最优预期效果从预设动作决策选择相应的一项作为输出的动作决策。

步骤（5），动作决策执行完成后，继续采集电动机保护对象的工作状态信号，判断动作决策结果的准确性。

图5为本发明的一种实施例的保护控制流程图，这种方法一般用到电动机过负荷等保护中，程序实现也较为容易。首先系统经过采样得到外部数据，综合分析各数据，进行底层诊断，看是否超过特定故障门限，若没有越限则继续采样，否则提取故障模型进行分析，进行高层诊断，结合实际情况，得到几种动作决策以及预期效果，确定最优方案，决策发执行命令，分析命令执行完成后时候能够达到预期的要求，若满足不了预期要求则结合回馈的结果再次进入故障分析环节，若达到的预期效果，那么程序进入循环采样阶段，周而复始。

本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，只要其以基本相同的手段达到本发明的技术效果，都应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种电动机保护控制方法，其特征在于包括以下步骤：

（1）建立各种所需的电机状态模型，所述电机状态模型包括根据实际运行状态所得的可靠状态参量；

（2）根据电动机运行知识和经验建立专家系统，专家系统设置有含有知识经验数据及逻辑的知识数据库以及人机、动作决策库；

（3）采集电动机保护对象的工作状态信号，工作状态信号与电机状态模型中的可靠状态参量相比较，进行低层诊断；

（4）当低层诊断结果确认为故障时，专家系统接受低层诊断信息，认定为假设结论并根据各种知识数据库进行综合分析，当该结论符合库中数据特征后，依据库内逻辑进行分析，提交到人机、动作决策库，人机、动作决策库做出动作决策；

（5）动作决策执行完成后，继续采集电动机保护对象的工作状态信号，判断动作决策结果的准确性。

2.根据权利要求1所述的一种电动机保护控制方法，其特征在于步骤（1）的电机状态模型的建立方式为：对电动机保护对象预定参量后进行常规运行，记录相关参数，对预定参量进行修正，分析修正后电机运行的理论值是否在实际经验容忍度以内，是则认为数据可靠，否则继续修正参量，结合每次所得的可靠数据，得到满足最大正态分布的可靠状态参量，该可靠状态参量作为网络节点参数储存为电机状态模型，电动机的常规运行模式与所建立的电机状态模型相对应。

3.根据权利要求1所述的一种电动机保护控制方法，其特征在于所述知识数据库与人机、动作决策库之间设置有故障推理部分、知识获取部分以及处理机制部分。

4.根据权利要求1所述的一种电动机保护控制方法，其特征在于步骤（4）中人机、动作决策库作动作决策时先作出数种预设动作决策并分析出相应的预期效果，根据最优预期效果从预设动作决策选择相应的一项作为输出的动作决策。

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