CN105353306A - 电机故障诊断方法和装置及电器 - Google Patents
电机故障诊断方法和装置及电器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105353306A CN105353306A CN201510830752.5A CN201510830752A CN105353306A CN 105353306 A CN105353306 A CN 105353306A CN 201510830752 A CN201510830752 A CN 201510830752A CN 105353306 A CN105353306 A CN 105353306A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- matching
- residual signals
- vibration signal
- atom
- result
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Control Of Electric Motors In General (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电机故障诊断方法和装置及电器。该电机故障诊断方法包括:采集电机运行的振动信号;按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;根据匹配结果判断电机是否存在故障。通过本发明,达到了提高电机故障诊断效率的效果。
Description
技术领域
本发明涉及检测领域,具体而言,涉及一种电机故障诊断方法和装置及电器。
背景技术
随着生活水平的提高,各种家用电器不断融入人们的生活,给生活带来了极大的方便。例如,吸油烟机作为电器化厨房的必备设施之一,方便人们做饭时排除油烟,越来越受到人们的重视。巨大的市场需求为吸油烟机行业的发展带来了无限的商机,同时,也对吸油烟机的稳定运行和噪声指标提出了更高的要求,比如,吸油烟机在满足噪声指标的同时,拥有大风量。但是,吸油烟机在风量一致的前提下,当吸油烟机的电机出现运行故障时,会大大加强吸油烟机的噪声,从而影响吸油烟机的综合性能以及用户使用的效果。
对于类似于吸油烟机这种在工作中存在电机的电器,当电器在运行过程中产生电机故障时,维修人员需要拆卸机子来查找故障源。这种故障诊断方法不仅麻烦,而且需要花费大量时间去验证故障诊断结果,检测效率低,进而影响消费者对电器产品质量的信任与评价。
针对相关技术中电机故障诊断效率低的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种电机故障诊断方法和装置及电器,以至少解决电机故障诊断效率低的问题。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种电机故障诊断方法。该电机故障诊断方法包括:采集电机运行的振动信号;按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;根据匹配结果判断电机是否存在故障。
进一步地,根据匹配结果判断电机是否存在故障包括:根据匹配结果提取振动信号中的特征信息,得到电机运行的振动特征;对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果;根据频谱分析结果确定电机是否存在故障。
进一步地,按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理包括:对振动信号进行分解,得到振动信号的原子;由振动信号的原子构造振动信号的多个子特征原子库;对振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到振动信号的原子库;在振动信号的原子库中查找振动信号的最佳匹配原子,其中,振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;根据振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数计算振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,振动信号的匹配系数为振动信号的最佳匹配原子的投影系数;对振动信号和振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到迭代结果,并将迭代结果作为第一残差信号;判断第一残差信号是否满足迭代终止条件,其中,迭代终止条件为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理完成的条件;如果判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,对第一残差信号执行一次迭代运算,其中,迭代运算为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理的迭代运算;如果判断出第一残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果包括一阶匹配结果,一阶匹配结果为振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数。
进一步地,如果判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,对第一残差信号执行一次迭代运算包括:在原子库中查找第一残差信号的最佳匹配原子,其中,第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;根据第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数计算第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,第一残差信号的匹配系数为第一残差信号的最佳匹配原子的投影系数;对第一残差信号和第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到第二残差信号,并将迭代结果更新为第二残差信号;判断第二残差信号是否满足迭代终止条件;如果判断出第二残差信号不满足迭代终止条件,对第二残差信号执行一次迭代运算;如果判断出第二残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果还包括二阶匹配结果,二阶匹配结果包括第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数。
进一步地,在判断出第二残差信号不满足迭代终止条件之后,按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理还包括:对迭代结果执行迭代运算,得到匹配结果,匹配结果包括各阶匹配结果,各阶匹配结果为每执行一次迭代运算得出的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数。
进一步地,根据匹配结果提取振动信号中的特征信息包括:根据匹配结果提取振动信号的冲击特征分量和振动信号的调制特征分量,并分析各阶匹配结果中的最佳匹配原子的频率参数,得到电机运行的振动特征。
进一步地,在采集电机运行的振动信号之后,电机故障诊断方法还包括:将振动信号发送至计算机,其中,计算机用于按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果,根据匹配结果判断电机是否存在故障。
进一步地,电机的振动信号通过加速度传感器采集,加速度传感器安装在电机的正后方。
为了实现上述目的,根据本发明的另一方面,还提供了一种电机故障诊断装置,该电机故障诊断装置包括:采集单元,用于采集电机运行的振动信号;处理单元,用于按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;判断单元,用于根据匹配结果判断电机是否存在故障。
进一步地,该判断单元包括:提取模块,用于根据匹配结果提取振动信号中的特征信息,得到电机运行的振动特征;分析模块,用于对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果;确定模块,用于根据频谱分析结果确定电机是否存在故障。
进一步地,该处理单元包括:分解模块,用于对振动信号进行分解,得到振动信号的原子;构造模块,用于由振动信号的原子构造振动信号的多个子特征原子库;组合模块,用于对振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到振动信号的原子库;查找模块,用于在振动信号的原子库中查找振动信号的最佳匹配原子,其中,振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;第一计算模块,用于根据振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数计算振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,振动信号的匹配系数为振动信号的最佳匹配原子的投影系数;第二计算模块,用于对振动信号和振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到迭代结果,并将迭代结果作为第一残差信号;判断模块,用于判断第一残差信号是否满足迭代终止条件,其中,迭代终止条件为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理完成的条件;第三计算模块,用于在判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,对第一残差信号执行一次迭代运算,其中,迭代运算为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理的迭代运算;获取模块,用于判断出第一残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果包括一阶匹配结果,一阶匹配结果为振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数。
进一步地,该分解模块还用于对第一残差信号进行分解,得到第一残差信号的原子;构造模块还用于由第一残差信号的原子构造第一残差信号的多个子特征原子库;组合模块还用于对第一残差信号的多个子特征原子库进行组合,得到第一残差信号的原子库;查找模块还用于在第一残差信号的原子库中查找第一残差信号的最佳匹配原子,其中,第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;第一计算模块还用于根据第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数计算第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,第一残差信号的匹配系数为第一残差信号的最佳匹配原子的投影系数;第二计算模块还用于对第一残差信号和第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到第二残差信号,并将迭代结果更新为第二残差信号;判断模块还用于判断第二残差信号是否满足迭代终止条件;第三计算模块还用于在判断出第二残差信号不满足迭代终止条件,对第二残差信号执行一次迭代运算;获取模块还用于在判断出第二残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果还包括二阶匹配结果,二阶匹配结果包括第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数。
进一步地,该处理单元还用于在判断出第二残差信号不满足迭代终止条件之后,按照预设的匹配算法对迭代结果进行匹配处理,得到匹配结果,匹配结果包括各阶匹配结果,各阶匹配结果为每执行一次迭代运算得出的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数。
为了实现上述目的,根据本发明的另一方面,还提供了一种电器,该电器包括电机和本发明的电机故障诊断装置。
进一步地,该电器为吸油烟机。
在本发明中,通过采集电机运行的振动信号;然后按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;再根据匹配结果判断电机是否存在故障,解决了电机故障诊断效率低的问题,进而达到了通过电机故障诊断效率的效果。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明第一实施例的电机故障诊断方法的流程图;
图2是根据本发明第二实施例的电机故障诊断方法的流程图;
图3是根据本发明实施例的压电式加速度传感器的示意图;
图4是根据本发明第三实施例的电机故障诊断方法的流程图;
图5是根据本发明实施例的寻求最佳匹配原子方法的流程图;
图6是根据本发明的电机故障诊断装置;以及
图7是根据本发明实施例的吸油烟机的示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明提供了一种电机故障诊断方法。
图1是根据本发明第一实施例的电机故障诊断方法的流程图。如图1所示,该电机故障诊断方法包括以下步骤:
步骤S101,采集电机运行的振动信号。
电机是电器或者机械装置的动力源,为电器或者机械装置提供驱动扭矩,以驱动电器或者机械装置正常运行。电机在电器的运行过程中产生振动信号,电机的振动信号为非线性、非平稳的信号,可以反映电机的工作状态,进一步反映电器的工作状态。优选地,采集电机运行的振动信号,可以通过加速度传感器来采集电机运行的振动信号。加速度传感器安装在电机的正后方,以实时获取电机的振动信号。可选地,电机运行的信号包括多个残差信号,将电机运行的振动信号赋值给电机信号的初始残差信号。
步骤S102,按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果。
在采集电机运行的振动信号之后,将振动信号赋值给电机信号的初始残差信号。对电机的初始残差信号进行处理,也即,对电机运行的振动信号进行处理。优选地,对振动信号进行分解,得到振动信号的原子;由振动信号的原子构造振动信号的多个子特征原子库;对振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到振动信号的原子库;在振动信号的原子库中查找振动信号的最佳匹配原子,其中,振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;根据振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数计算振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,振动信号的匹配系数为振动信号的最佳匹配原子的投影系数;对振动信号和振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到迭代结果,并将迭代结果作为第一残差信号;判断第一残差信号是否满足迭代终止条件,其中,迭代终止条件为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理完成的条件;如果判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,对第一残差信号执行一次迭代运算,其中,迭代运算为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理的迭代运算;如果判断出第一残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果包括一阶匹配结果,一阶匹配结果为振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数。
优选地,如果判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,在原子库中查找第一残差信号的最佳匹配原子,其中,第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;根据第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数计算第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,第一残差信号的匹配系数为第一残差信号的最佳匹配原子的投影系数;对第一残差信号和第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到第二残差信号,并将迭代结果更新为第二残差信号;判断第二残差信号是否满足迭代终止条件;如果判断出第二残差信号不满足迭代终止条件,对第二残差信号执行一次迭代运算;如果判断出第二残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果还包括二阶匹配结果,二阶匹配结果为第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数。
可选地,将振动信号赋值给电机信号的初始残差信号r0,也即,初始残差信号r0为振动信号,将振动信号用r0表示。对振动信号r0进行参数化建模,形成振动信号r0的参数化模型函数。根据振动信号r0的参数化模型函数对电机运行的振动信号r0进行分解,得到振动信号r0的分解结果,根据振动信号r0的分解结果得到振动信号r0的原子,其中,振动信号r0的原子为用于计算振动信号r0的基元函数。通过振动信号r0的参数化模型函数构造振动信号r0的子特征原子库,振动信号r0的子特征原子库为多个,比如,子特征原子库为di,其中,i=1,2……m,m为子特征原子库的个数。振动信号r0的多个子特征原子库由振动信号r0的原子构造而成。对振动信号r0的多个子特征原子库进行组合,得到振动信号r0的原子库。比如,原子库为D={di,i=1,2……m},m为原子库的大小。在原子库D={di,i=1,2……m}中查找振动信号r0的最佳匹配原子,其中,振动信号r0在振动信号r0的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大,比如,dm为振动信号r0的最佳匹配原子,振动信号r0在dm上的投影系数cm的绝对值最大。在查找到振动信号r0的最佳匹配原子dm之后,根据振动信号r0的最佳匹配原子dm和振动信号r0的匹配系数cm计算振动信号r0在振动信号r0的最佳匹配原子上的投影信号pm,其中,pm=cmdm,振动信号r0的匹配系数cm为振动信号r0的最佳匹配原子dm的投影系数。对振动信号r0和振动信号r0在振动信号的最佳匹配原子上dm的投影信号pm执行减法运算,也即,r1=r0-pm,得到迭代结果r1,并将迭代结果r1作为第一残差信号。判断第一残差信号r1是否满足迭代终止条件,迭代终止条件为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理完成的条件。电机的信号包括电机运行的振动信号和对电机运行的振动信号执行处理之后的信号。如果判断出第一残差信号r1不满足迭代终止条件,对第一残差信号r1执行一次迭代运算,迭代运算为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理的迭代运算。如果判断出第一残差信号r1满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果包括一阶匹配结果,一阶匹配结果为振动信号的最佳匹配原子dm和振动信号r0的匹配系数cm。
可选地,如果判断出第一残差信号r1不满足迭代终止条件,对第一残差信号r1执行一次迭代运算。在原子库D={di,i=1,2……m}中查找第一残差信号r1的最佳匹配原子,其中,第一残差信号r1在第一残差信号r1的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大,比如,dm1为第一残差信号r1的最佳匹配原子,第一残差信号r1在dm1上的投影系数cm1的绝对值最大。在查找到第一残差信号r1的最佳匹配原子dm1之后,根据第一残差信号r1的最佳匹配原子dm1和第一残差信号r1的匹配系数cm1计算第一残差信号r1在第一残差信号r1的最佳匹配原子上的投影信号pm1,其中,pm1=cm1dm1,第一残差信号r1的匹配系数cm1为第一残差信号r1的最佳匹配原子dm1的投影系数。对第一残差信号r1和第一残差信号r1在第一残差信号r1的最佳匹配原子上dm1的投影信号pm1执行减法运算,也即,r2=r1-pm1,得到迭代结果r2,并将迭代结果r2作为第二残差信号。判断第二残差信号r2是否满足迭代终止条件,迭代终止条件为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理完成的条件,也即,按照预设的匹配算法对第二残差信号r2进行匹配处理完成的条件,可选地,迭代终止条件为基于残差比衰减指标的修正迭代终止条件。如果判断出第二残差信号r2不满足迭代终止条件,对第二残差信号r2执行一次迭代运算,迭代运算为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理的迭代运算,也即,迭代运算为按照预设的匹配算法对第二残差信号r2进行匹配处理的迭代运算。如果判断出第二残差信号r2满足迭代终止条件,获取匹配结果,匹配结果包括二阶匹配结果,二阶匹配结果为第一残差信号的最佳匹配原子dm1和第一残差信号的匹配系数cm1。
优选地,在判断出第二残差信号不满足迭代终止条件之后,按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理还包括:对迭代结果执行迭代运算,得到匹配结果,匹配结果包括各阶匹配结果,各阶匹配结果为每执行一次迭代运算得出的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数,从而实现对电机的振动信号的稀疏分解,通过基于残差比衰减指标的修正迭代终止条件可以大大增强振动信号分解的稀疏性。
步骤S103,根据匹配结果判断电机是否存在故障。
在按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理之后,优选地,根据匹配结果判断电机是否存在故障。根据匹配结果提取振动信号中的特征信息,得到电机运行的振动特征,可以根据匹配结果提取振动信号的冲击特征分量和振动信号的调制特征分量,并分析各阶匹配结果中的信号的最佳匹配原子的频率参数,得到电机运行的振动特征。对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果;根据频谱分析结果确定电机是否存在故障。
可选地,在按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理之后,各阶匹配结果中的残差信号的最佳匹配原子和残差信号执行重构算法,在各阶匹配结果中的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数中提取振动信号特征分量,振动信号的特征分量为振动信号的冲击特征分量和振动信号的调制特征分量,并对各阶匹配结果中的信号的最佳匹配原子的频率参数进行分析,得到电机运行的振动特征。对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果,再根据频谱分析结果确定电机是否存在故障。
优选地,在采集电机运行的振动信号之后,将振动信号发送至计算机,计算机按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果,根据各阶匹配结果中的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数提取振动信号特征分量,并对各阶匹配结果中的信号的最佳匹配原子的频率参数进行分析,得到电机运行的振动特征。计算机对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果,再根据频谱分析结果确定电机是否存在故障,从而达到更快、更准确地预知电机故障的目的。
该实施例通过采集电机运行的振动信号;按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;根据匹配结果判断电机是否存在故障,达到了提高电机故障诊断效率的效果。
图2是根据本发明第二实施例的电机故障诊断方法的流程图。如图2所示,该电机故障诊断方法包括以下步骤:
步骤S201,通过压电式加速度传感器采集电机运行的振动信号。
通过压电式加速度传感器采集电机运行的振动信号采集电机运行的振动信号。图3是根据本发明实施例的压电式加速度传感器的示意图。如图3所示,该压电式加速度传感器10包括磁铁头101,该压电式加速度传感器10通过磁铁头101感应电机运行的振动信号。该压电式加速度传感器10安装在电机的正后方,以实时获取电机的振动信号。
步骤S202,将电机运行的振动信号输入监测电脑。
在通过压电式加速度传感器采集电机运行的振动信号之后,将电机运行的振动信号输入监测电脑。监测电脑对电机运行的振动信号执行处理。
监测电脑对电机运行的振动信号采用复合字典单原子匹配算法执行处理。可选地,电机运行的信号包括初始残差信号,将电机运行的振动信号赋值给电机信号的初始残差信号。对电机的初始残差信号进行处理,也即,对电机运行的振动信号进行处理。构造振动信号的复合字典。对振动信号进行分解,得到振动信号的原子,由振动信号的原子构造振动信号的多个子特征原子库,对振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到振动信号的原子库,从而构造振动信号的复合字典。在振动信号的原子库中查找振动信号的最佳匹配原子,根据振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数计算振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号,对振动信号和振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到迭代结果,并将迭代结果作为第一残差信号,电机运行的信号包括第一残差信号。判断第一残差信号是否满足迭代终止条件。如果判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,对第一残差信号执行一次迭代运算,如果判断出第一残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,匹配结果包括一阶匹配结果,一阶匹配结果为振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数。
如果判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,在原子库中查找第一残差信号的最佳匹配原子,根据第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数计算第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号,对第一残差信号和第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到第二残差信号,并将迭代结果更新为第二残差信号。判断第二残差信号是否满足迭代终止条件,如果判断出第二残差信号不满足迭代终止条件,对第二残差信号执行一次迭代运算,如果判断出第二残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,匹配结果包括一阶匹配结果和二阶匹配结果,二阶匹配结果为第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数。
可选地,在判断出第二残差信号不满足迭代终止条件之后,对迭代结果执行迭代运算,也即,对第二残差信号执行迭代运算。对第二残差信号执行迭代运算的方法与对第一残差信号执行迭代运算的方法相同,将迭代结果更新为第三残差信号。判断迭代结果是否满足迭代终止条件,也即,判断第三残差信号是否满足迭代终止条件,如果判断出第三残差信号不满足迭代终止条件,对第三残差信号执行一次迭代运算,如果判断出第三残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果还包括三阶匹配结果,三阶匹配结果包括第二残差信号的最佳匹配原子和第二残差信号的匹配系数,直至迭代结果满足迭代终止条件,按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理完成。对迭代结果执行迭代运算,得到的匹配结果包括各阶匹配结果,各阶匹配结果为每执行一次迭代运算得出的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数。残差信号包括电机信号的初始残差信号、第一残差信号、第二残差信号、第三残差信号等。
步骤S203,提取电机运行的振动特征。
将电机运行的振动信号输入监测电脑,可选地,在按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理之后,根据各阶匹配结果中的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数提取振动信号特征分量,振动信号的特征分量为振动信号的冲击特征分量和振动信号的调制特征分量,并对各阶匹配结果中的信号的最佳匹配原子的频率参数进行分析,得到电机运行的振动特征。
步骤S204,对电机运行的振动特征进行频谱分析。
对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果。可选地,如果电机在运行中出现故障,则对电机振动信号的频谱分析结果符合电机运行故障时对振动信号进行频谱分析的频谱特征,也即,该振动信号的冲击特征分量和该振动信号的调制特征分量符合电机运行故障时的冲击特征分量的特征和振动信号的调制特征分量的特征,并对各阶匹配结果中的信号的最佳匹配原子的频率参数进行分析,进而根据频谱分析结果确定电机是否存在故障,得到电机的故障诊断结果。
步骤S205,获取电机故障诊断结果,并在电脑上显示。
在对电机运行的振动特征进行频谱分析之后,获取电机故障诊断结果,可以是振动信号的冲击特征分量和该振动信号的调制特征分量,以及各阶匹配结果中的信号的最佳匹配原子的频率参数,并将其在电脑上进行显示,从而达到更快、更准确地预知电机故障的目的。
在该实施例中,通过压电式加速度传感器采集电机运行的振动信号,将电机运行的振动信号输入监测电脑,提取电机运行的振动特征,对电机运行的振动特征进行频谱分析,获取电机故障诊断结果,并在电脑上显示,达到了提高电机故障诊断效率的效果。
图4是根据本发明第三实施例的电机故障诊断方法的流程图。如图4所示,该电机故障诊断方法包括以下步骤:
步骤S401,获取振动信号。
获取电机运行的振动信号x(t)。
步骤S402,赋给初始残差信号。
将电机运行的振动信号x(t)赋给初始残差信号r0,也即,r0=x(t)。
对电机运行的振动信号采用匹配追踪算法进行处理,也即,采用MP算法进行处理。MP算法最早是由Mallat和Zhang在1993年提出,将信号在过完备原子库中的部分原子上进行展开。原子的选择通过迭代过程完成,每次选择与待分解的残差信号最匹配的原子。最匹配原子为指信号在该原子上的投影系数绝对值最大。投影系数可以通过计算信号与原子的内积来实现,比如,Ci=<s,di>,di∈D,其中,s={x1,x2,…,xn}表示信号,D={di,i=1,2,…,m}表示原子库,m为原子库的大小,di={y1,y2,…,yn}是D中的第i个原子且||di||2=1,Ci是信号s在原子di上的投影系数,信号s在原子di上的投影可以表示为投影系数与原子di的乘积。
步骤S403,初始化特征函数。
对振动信号进行参数化建模,形成振动信号的参数化模型函数。根据振动信号的参数化模型函数对电机运行的振动信号进行分解,得到振动信号的分解结果,根据振动信号的分解结果得到振动信号的原子,其中,振动信号的原子为用于计算振动信号的基元函数。通过振动信号的参数化模型函数构造振动信号的子特征原子库,振动信号的子特征原子库为多个,比如,子特征原子库为di,其中,i=1,2……m,m为子特征原子库的个数。振动信号的多个子特征原子库由振动信号r0的原子构造而成,从而通过初始化特征函数得到振动信号的子特征原子库。
步骤S404,各子特征原子库组成复合字典。
对振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到振动信号的原子库。原子库为D={di,i=1,2……m},m为原子库的大小。
步骤S405,寻求最佳匹配原子。
在原子库D={di,i=1,2……m}中查找初始残差信号r0的最佳匹配原子,其中,初始残差信号r0在初始残差信号r0的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大,比如,dm为初始残差信号r0的最佳匹配原子,初始残差信号r0在dm上的投影系数cm的绝对值最大。优选地,通过|<rm,dm>|=sup|<rm,d>|得到初始残差信号r0的最佳匹配原子,其中,m为迭代次数,此时,m=0,d∈D。该寻求最大匹配原子可以采用遗传算法(GeneticAlgorithm,简称为GA),GA是一种基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法,适用群体搜索,从而得到最优解。通过GA算法查找初始残差信号的最佳匹配原子。
图5是根据本发明实施例的寻求最佳匹配原子方法的流程图。如图5所示,该方法包括以下步骤:
步骤S4051,构造特征原子库所需要的参数组。
步骤S4052,联合编码。
在构造特征原子库所需要的参数组之后,对原子库所需要的参数组进行联合编码,得到有限长度的位串,可选地,用二进制位串,得到编码结果。
步骤S4053,产生初始种群。
原子库所需要的参数组的每一种可能的情况为一个个体,若干个体组合产生一个种群,可选地,通过编码结果产生初始种群。
步骤S4054,交叉、变异。
对初始种群进行交叉、变异的基本算法处理。
步骤S4055,计算适值。
在对初始种群进行交叉、变异的基本算法处理之后,计算适值。
步骤S4056,选择、复制。
通过适应值函数选择适值,个体对应的适应值函数的值越大,该个体应该更多地出现在下一代。
步骤S4057,进入下一代。
在对多个适值进行交叉、变异、选择、复制之后,使种群一代代进化,进化的子代逐渐得到优化。
步骤S4058,到达最大进化代数。
判断当前的进化代数是否达到最大进化代数。
步骤S4059,遗传算法结束。
在判断出当前的进化代数达到最大进化代数时,该遗传算法结束。
步骤S4060,选择适值最大的个体。
在进化的子代中选择适值最大的个体。
步骤S4061,解密并带入特征函数。
对适值最大的个体进行解密并带入特征函数。
步骤S4062,获取最佳匹配原子。
在对适值最大的个体进行解密并带入特征函数之后,获取最佳匹配原子。
步骤S406,求投影系数。
在查找最佳匹配原子之后,初始残差信号的投影系数可以通过cm=<rm,dm>得到,m为迭代次数,此时,m=0。
步骤S407,求投影。
在查找到初始残差信号r0的最佳匹配原子dm之后,根据初始残差信号r0的最佳匹配原子dm和初始残差信号r0的匹配系数cm计算振动信号r0在振动信号r0的最佳匹配原子上的投影信号pm,其中,pm=cmdm,初始残差信号r0的匹配系数cm为初始残差信号r0的最佳匹配原子dm的投影系数。
步骤S408,记录最佳匹配原子来自于哪个子特征原子库。
在求得初始残差信号r0的投影系数之后,记录初始残差信号的最佳匹配原子来自于哪个子特征原子库,可选地,记录一阶匹配结果,也即,记录初始残差信号的最佳匹配原子和初始残差信号的匹配系数。
步骤S409,更新残差信号。
对初始残差信号r0和初始残差信号r0在振动信号的最佳匹配原子上dm的投影信号pm执行减法运算,也即,r1=r0-pm,得到迭代结果r1,并将迭代结果r1作为第一残差信号。
步骤S410,判断是否满足迭代终止条件。
在获取第一残差信号r1之后,判断第一残差信号r1是否满足迭代终止条件,迭代终止条件为按照预设的匹配算法对电机的信号进行匹配处理完成的条件。电机的信号包括电机运行的振动信号和对电机运行的振动信号执行处理之后的信号,也即,电机的信号包括初始残差信号r0和第一残差信号r1。如果判断出第一残差信号r1不满足迭代终止条件,执行步骤S404,各子特征原子库组成复合字典,将第一残差信号r1在原子库D中进行匹配,找到最佳匹配原子,从而实现对第一残差信号r1执行一次迭代运算。如果判断出第一残差信号r1满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果包括一阶匹配结果,一阶匹配结果为振动信号的最佳匹配原子dm和振动信号r0的匹配系数cm。如果判断出第一残差信号r1满足迭代终止条件,执行步骤S411,分解结束。
步骤S411,分解结束。
如果判断出第一残差信号r1满足迭代终止条件,则对电机运行的信号处理完成,实现通过复合字典单原子匹配方法对振动信号进行分解。
步骤S412,获取各阶匹配系数和各阶匹配原子。
电机运行的残差信号包括电机信号的初始残差信号、第一残差信号、第二残差信号、第三残差信号等。电机运行的残差信号对应各阶匹配结果,各阶匹配结果为该实施例中每执行一次迭代运算所得出的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数,获取各阶匹配系数和各阶匹配原子。
可选地,根据各阶匹配结果中的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数提取振动信号特征分量,振动信号的特征分量为振动信号的冲击特征分量和振动信号的调制特征分量,并对各阶匹配结果中的信号的最佳匹配原子的频率参数进行分析,得到电机运行的振动特征。对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果,再根据频谱分析结果确定电机是否存在故障。
该实施例通过参数化模型函数构造子特征原子库,将不同的子特征原子库组合成复合字典,初始化残差信号,得到初始残差信号,在复合字典中找到与初始残差信号最匹配的最佳匹配原子,计算匹配系数,记录匹配原子来自于哪个子特征原子库,通过最佳匹配原子和匹配系数计算初始残差信号在最佳匹配原子上的投影,并更新残差初始残差信号,直至满足迭代终止条件,得到各阶匹配原子和匹配系数,提取信号的特征分量,并分析各阶匹配原子中的频率参数,从而获得信号中的振动特征,对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果,再根据频谱分析结果确定电机是否存在故障,达到了提高电机故障诊断效率的效果。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本发明还提供了一种电机故障诊断装置。
图6是根据本发明的电机故障诊断装置。需要说明的是,该实施例的电机故障诊断装置可以用于执行电机故障诊断方法。如图6所示,该电机故障诊断装置包括:采集单元20,处理单元30和判断单元40。
采集单元20,用于采集电机运行的振动信号。
处理单元30,用于按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果。
优选地,处理单元30包括分解模块,构造模块,组合模块,查找模块,第一计算模块,第二计算模块,判断模块,第三计算模块,获取模块。其中,分解模块,用于对振动信号进行分解,得到振动信号的原子;构造模块,用于由振动信号的原子构造振动信号的多个子特征原子库;组合模块,用于对振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到振动信号的原子库;查找模块,用于在振动信号的原子库中查找振动信号的最佳匹配原子,其中,振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;第一计算模块,用于根据振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数计算振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,振动信号的匹配系数为振动信号的最佳匹配原子的投影系数;第二计算模块,用于对振动信号和振动信号在振动信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到迭代结果,并将迭代结果作为第一残差信号;判断模块,用于判断第一残差信号是否满足迭代终止条件,其中,迭代终止条件为按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理完成的条件;第三计算模块,用于在判断出第一残差信号不满足迭代终止条件,对第一残差信号执行一次迭代运算,其中,迭代运算为按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理的迭代运算;获取模块,用于判断出第一残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果包括一阶匹配结果,一阶匹配结果为振动信号的最佳匹配原子和振动信号的匹配系数。
优选地,分解模块还用于对第一残差信号进行分解,得到第一残差信号的原子;构造模块还用于由第一残差信号的原子构造第一残差信号的多个子特征原子库;组合模块还用于对第一残差信号的多个子特征原子库进行组合,得到第一残差信号的原子库;查找模块还用于在第一残差信号的原子库中查找第一残差信号的最佳匹配原子,其中,第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;第一计算模块还用于根据第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数计算第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,第一残差信号的匹配系数为第一残差信号的最佳匹配原子的投影系数;第二计算模块还用于对第一残差信号和第一残差信号在第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到第二残差信号,并将迭代结果更新为第二残差信号;判断模块还用于判断第二残差信号是否满足迭代终止条件;第三计算模块还用于在判断出第二残差信号不满足迭代终止条件,对第二残差信号执行一次迭代运算;获取模块还用于在判断出第二残差信号满足迭代终止条件,获取匹配结果,其中,匹配结果还包括二阶匹配结果,二阶匹配结果包括第一残差信号的最佳匹配原子和第一残差信号的匹配系数。
优选地,处理单元30还用于在判断出第二残差信号不满足迭代终止条件之后,按照预设的匹配算法对迭代结果进行匹配处理,得到匹配结果,匹配结果包括各阶匹配结果,各阶匹配结果为每执行一次迭代运算得出的残差信号的最佳匹配原子和残差信号的匹配系数。
判断单元40,用于根据匹配结果判断电机是否存在故障。
优选地,判断单元40包括提取模块,分析模块和确定模块。其中,提取模块,用于根据匹配结果提取振动信号中的特征信息,得到电机运行的振动特征;分析模块,用于对电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果;确定模块,用于根据频谱分析结果确定电机是否存在故障。
该实施例通过采集单元20采集电机运行的振动信号;通过处理单元30按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;通过判断单元40,用于根据匹配结果判断电机是否存在故障,达到了提高电机故障诊断效率的效果。
本发明还提供了一种电器。需要说明的是,该实施例的电器包括本发明实施例的电器故障诊断装置。
优选地,该电器为吸油烟机。吸油烟机包括电机。电机为吸油烟机提供运行的动力。在吸油烟机工作的过程中,电机产生振动信号。可选地,电机的振动信号通过加速度传感器检测获得。
图7是根据本发明实施例的吸油烟机的示意图。如图7所示,该吸油烟机包括压电式传感器10,该压电式传感器10安装在吸油烟机电机正后方。
该实施例中,在吸油烟机运行的同时,采集电机运行的振动信号,然后按照预设的匹配算法对电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果,根据匹配结果判断电机是否存在故障。可选地,利用匹配追踪稀疏分解的分析方法对油烟机运行的状态进行实时监测和故障诊断。通过实时对吸油烟机进行匹配诊断监测,可以在吸油烟机的电机出现故障初期就对吸油烟机进行相应对预判整改。可选地,该实施例将采集到的振动信号输入在线监测的电脑里,在线监测的电脑基于复合字典单原子匹配的吸油烟机的电机故障识别方法,利用复合字典单原子匹配分解及重构算法结合电机故障信号的特点,构造合适的复合字典,提取特征分量,从而获得信号中的特征信息,针对重构过程中振动信号的引入和分解不稀疏性,通过基于残差比衰减指标的修正迭代终止条件以增强振动信号分解的稀疏性,并且提取出电机故障信号中最主要的特征成分且基本不引入噪声信号,能够较好地提取出吸油烟机信号的故障特征,并进行频谱分析,得出电机的诊断结论。将电机诊断结论在电脑上进行反馈以提醒维修人员采取维修措施,从而实现更快、更准确地监测吸油烟机电机的故障,达到了提高电机故障诊断效率的效果,进而提高了吸油烟机的故障诊断效率,防止吸油烟机产生严重故障,并节省吸油烟机的故障维修时间,为吸油烟机的正常运行提供了保障,使吸油烟机能够良好地运行并赢得消费者的好评与信任。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (15)
1.一种电机故障诊断方法,其特征在于,包括:
采集电机运行的振动信号;
按照预设的匹配算法对所述电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;以及
根据所述匹配结果判断所述电机是否存在故障。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述匹配结果判断所述电机是否存在故障包括:
根据所述匹配结果提取所述振动信号中的特征信息,得到所述电机运行的振动特征;
对所述电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果;以及
根据所述频谱分析结果确定所述电机是否存在故障。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,按照预设的匹配算法对所述电机运行的振动信号进行匹配处理包括:
对所述振动信号进行分解,得到所述振动信号的原子;
由所述振动信号的原子构造所述振动信号的多个子特征原子库;
对所述振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到所述振动信号的原子库;
在所述振动信号的原子库中查找所述振动信号的最佳匹配原子,其中,所述振动信号在所述振动信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;
根据所述振动信号的最佳匹配原子和所述振动信号的匹配系数计算所述振动信号在所述振动信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,所述振动信号的匹配系数为所述振动信号的最佳匹配原子的投影系数;
对所述振动信号和所述振动信号在所述振动信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到迭代结果,并将所述迭代结果作为第一残差信号;
判断所述第一残差信号是否满足迭代终止条件,其中,所述迭代终止条件为按照所述预设的匹配算法对所述电机的信号进行匹配处理完成的条件;
如果判断出所述第一残差信号不满足所述迭代终止条件,对所述第一残差信号执行一次迭代运算,其中,所述迭代运算为按照所述预设的匹配算法对所述电机的信号进行匹配处理的迭代运算;以及
如果判断出所述第一残差信号满足所述迭代终止条件,获取所述匹配结果,其中,所述匹配结果包括一阶匹配结果,所述一阶匹配结果为所述振动信号的最佳匹配原子和所述振动信号的匹配系数。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,如果判断出所述第一残差信号不满足所述迭代终止条件,对所述第一残差信号执行一次迭代运算包括:
在所述原子库中查找所述第一残差信号的最佳匹配原子,其中,所述第一残差信号在所述第一残差信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;
根据所述第一残差信号的最佳匹配原子和所述第一残差信号的匹配系数计算所述第一残差信号在所述第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,所述第一残差信号的匹配系数为所述第一残差信号的最佳匹配原子的投影系数;
对所述第一残差信号和所述第一残差信号在所述第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到第二残差信号,并将所述迭代结果更新为所述第二残差信号;
判断所述第二残差信号是否满足所述迭代终止条件;
如果判断出所述第二残差信号不满足所述迭代终止条件,对所述第二残差信号执行一次所述迭代运算;以及
如果判断出所述第二残差信号满足所述迭代终止条件,获取所述匹配结果,其中,所述匹配结果还包括二阶匹配结果,所述二阶匹配结果包括所述第一残差信号的最佳匹配原子和所述第一残差信号的匹配系数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在判断出所述第二残差信号不满足所述迭代终止条件之后,按照预设的匹配算法对所述电机运行的振动信号进行匹配处理还包括:对所述迭代结果执行所述迭代运算,得到所述匹配结果,所述匹配结果包括各阶匹配结果,所述各阶匹配结果为每执行一次迭代运算得出的残差信号的最佳匹配原子和所述残差信号的匹配系数。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述匹配结果提取所述振动信号中的特征信息包括:
根据所述匹配结果提取所述振动信号的冲击特征分量和所述振动信号的调制特征分量,并分析所述各阶匹配结果中的最佳匹配原子的频率参数,得到所述电机运行的振动特征。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在采集电机运行的振动信号之后,所述方法还包括:
将所述振动信号发送至计算机,其中,所述计算机用于按照预设的匹配算法对所述电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果,根据所述匹配结果判断所述电机是否存在故障。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述电机的振动信号通过加速度传感器采集,所述加速度传感器安装在所述电机的正后方。
9.一种电机故障诊断装置,其特征在于,包括:
采集单元,用于采集电机运行的振动信号;
处理单元,用于按照预设的匹配算法对所述电机运行的振动信号进行匹配处理,得到匹配结果;以及
判断单元,用于根据所述匹配结果判断所述电机是否存在故障。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述判断单元包括:
提取模块,用于根据所述匹配结果提取所述振动信号中的特征信息,得到所述电机运行的振动特征;
分析模块,用于对所述电机运行的振动特征进行频谱分析,得到频谱分析结果;以及
确定模块,用于根据所述频谱分析结果确定所述电机是否存在故障。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述处理单元包括:
分解模块,用于对所述振动信号进行分解,得到所述振动信号的原子;
构造模块,用于由所述振动信号的原子构造所述振动信号的多个子特征原子库;
组合模块,用于对所述振动信号的多个子特征原子库进行组合,得到所述振动信号的原子库;
查找模块,用于在所述振动信号的原子库中查找所述振动信号的最佳匹配原子,其中,所述振动信号在所述振动信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;
第一计算模块,用于根据所述振动信号的最佳匹配原子和所述振动信号的匹配系数计算所述振动信号在所述振动信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,所述振动信号的匹配系数为所述振动信号的最佳匹配原子的投影系数;
第二计算模块,用于对所述振动信号和所述振动信号在所述振动信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到迭代结果,并将所述迭代结果作为第一残差信号;
判断模块,用于判断所述第一残差信号是否满足迭代终止条件,其中,所述迭代终止条件为按照所述预设的匹配算法对所述电机的信号进行匹配处理完成的条件;
第三计算模块,用于在判断出所述第一残差信号不满足所述迭代终止条件,对所述第一残差信号执行一次迭代运算,其中,所述迭代运算为按照所述预设的匹配算法对所述电机的信号进行匹配处理的迭代运算;以及
获取模块,用于判断出所述第一残差信号满足所述迭代终止条件,获取所述匹配结果,其中,所述匹配结果包括一阶匹配结果,所述一阶匹配结果为所述振动信号的最佳匹配原子和所述振动信号的匹配系数。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,
所述分解模块还用于对所述第一残差信号进行分解,得到所述第一残差信号的原子;
所述构造模块还用于由所述第一残差信号的原子构造所述第一残差信号的多个子特征原子库;
所述组合模块还用于对所述第一残差信号的多个子特征原子库进行组合,得到所述第一残差信号的原子库;
所述查找模块还用于在所述第一残差信号的原子库中查找所述第一残差信号的最佳匹配原子,其中,所述第一残差信号在所述第一残差信号的最佳匹配原子上的投影系数的绝对值最大;
所述第一计算模块还用于根据所述第一残差信号的最佳匹配原子和所述第一残差信号的匹配系数计算所述第一残差信号在所述第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号,其中,所述第一残差信号的匹配系数为所述第一残差信号的最佳匹配原子的投影系数;
所述第二计算模块还用于对所述第一残差信号和所述第一残差信号在所述第一残差信号的最佳匹配原子上的投影信号执行减法运算,得到第二残差信号,并将所述迭代结果更新为所述第二残差信号;
所述判断模块还用于判断所述第二残差信号是否满足所述迭代终止条件;
所述第三计算模块还用于在判断出所述第二残差信号不满足所述迭代终止条件,对所述第二残差信号执行一次所述迭代运算;以及
所述获取模块还用于在判断出所述第二残差信号满足所述迭代终止条件,获取所述匹配结果,其中,所述匹配结果还包括二阶匹配结果,所述二阶匹配结果包括所述第一残差信号的最佳匹配原子和所述第一残差信号的匹配系数。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述处理单元还用于在判断出所述第二残差信号不满足所述迭代终止条件之后,按照所述预设的匹配算法对所述迭代结果进行匹配处理,得到所述匹配结果,所述匹配结果包括各阶匹配结果,所述各阶匹配结果为每执行一次迭代运算得出的残差信号的最佳匹配原子和所述残差信号的匹配系数。
14.一种电器,其特征在于,包括电机和权利要求9至13中任一项所述的电机故障诊断装置。
15.根据权利要求14所述的电器,所述电器为吸油烟机。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510830752.5A CN105353306B (zh) | 2015-11-24 | 2015-11-24 | 电机故障诊断方法和装置及电器 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510830752.5A CN105353306B (zh) | 2015-11-24 | 2015-11-24 | 电机故障诊断方法和装置及电器 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105353306A true CN105353306A (zh) | 2016-02-24 |
CN105353306B CN105353306B (zh) | 2018-11-09 |
Family
ID=55329308
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510830752.5A Active CN105353306B (zh) | 2015-11-24 | 2015-11-24 | 电机故障诊断方法和装置及电器 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105353306B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105864861A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-08-17 | 珠海格力电器股份有限公司 | 智能吸油烟机 |
CN106124180A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-11-16 | 苏州迪芬德物联网科技有限公司 | 一种电机故障振动分析仪 |
CN112886890A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-01 | 安徽大学 | 一种数据驱动的异步电机动力学模型建模方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10108494A (ja) * | 1996-09-30 | 1998-04-24 | Nec Corp | 3相モータ制御装置の故障診断方式 |
CN202003011U (zh) * | 2011-01-21 | 2011-10-05 | 安徽泰坦联成能源技术有限公司 | 一种电机异常监控及故障诊断装置 |
CN203117391U (zh) * | 2013-01-14 | 2013-08-07 | 天津震东润科智能科技有限公司 | 一种风力发电机状态监控与智能分析系统 |
CN103267947A (zh) * | 2013-04-28 | 2013-08-28 | 大连交通大学 | 一种交流电机故障诊断与预测中的特征提取方法 |
CN105021276A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-11-04 | 珠海格力电器股份有限公司 | 电器故障诊断方法和装置及电器 |
-
2015
- 2015-11-24 CN CN201510830752.5A patent/CN105353306B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10108494A (ja) * | 1996-09-30 | 1998-04-24 | Nec Corp | 3相モータ制御装置の故障診断方式 |
CN202003011U (zh) * | 2011-01-21 | 2011-10-05 | 安徽泰坦联成能源技术有限公司 | 一种电机异常监控及故障诊断装置 |
CN203117391U (zh) * | 2013-01-14 | 2013-08-07 | 天津震东润科智能科技有限公司 | 一种风力发电机状态监控与智能分析系统 |
CN103267947A (zh) * | 2013-04-28 | 2013-08-28 | 大连交通大学 | 一种交流电机故障诊断与预测中的特征提取方法 |
CN105021276A (zh) * | 2015-07-30 | 2015-11-04 | 珠海格力电器股份有限公司 | 电器故障诊断方法和装置及电器 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105864861A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-08-17 | 珠海格力电器股份有限公司 | 智能吸油烟机 |
CN106124180A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-11-16 | 苏州迪芬德物联网科技有限公司 | 一种电机故障振动分析仪 |
CN112886890A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-01 | 安徽大学 | 一种数据驱动的异步电机动力学模型建模方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105353306B (zh) | 2018-11-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Chen et al. | Fault feature extraction and diagnosis of rolling bearings based on wavelet thresholding denoising with CEEMDAN energy entropy and PSO-LSSVM | |
Nguyen et al. | An automated health indicator construction methodology for prognostics based on multi-criteria optimization | |
CN110141219A (zh) | 基于导联融合深度神经网络的心肌梗死自动检测方法 | |
CN104461842A (zh) | 基于日志相似性来处理故障的方法和装置 | |
CN110910982A (zh) | 自编码模型训练方法、装置、设备及存储介质 | |
CN107657062A (zh) | 相似病例检索方法及装置、存储介质、电子设备 | |
CN102265227A (zh) | 用于在机器状况监视中创建状态估计模型的方法和设备 | |
CN114037478A (zh) | 广告异常流量检测方法、系统、电子设备及可读存储介质 | |
CN105353306A (zh) | 电机故障诊断方法和装置及电器 | |
CN110633870A (zh) | 一种谐波预警方法、谐波预警装置及终端设备 | |
JP3718765B2 (ja) | プラント診断装置 | |
CN110956277A (zh) | 一种交互式的迭代建模系统及方法 | |
CN117131110A (zh) | 一种基于关联分析的容性设备介质损耗监测方法及系统 | |
CN114662386A (zh) | 一种轴承故障诊断方法及系统 | |
CN117634905A (zh) | 一种电网业务数据特征提取方法 | |
CN110988673B (zh) | 电机转子故障检测方法、装置及终端设备 | |
CN115730255A (zh) | 基于迁移学习和多源信息融合的电机故障诊断分析方法 | |
CN109592525A (zh) | 电梯变频器故障诊断系统及方法 | |
Zhao et al. | Combine assembly quality detection based on multi-entropy data fusion and optimized LSSVM | |
CN113535815A (zh) | 适于电子商务的业务操作行为大数据挖掘方法及系统 | |
Mohammed et al. | Detection and segmentation the affected brain using ThingSpeak platform based on IoT cloud analysis | |
Megala et al. | Fault Detection and Prediction of Failure Using Vibration Analysis | |
CN117725402B (zh) | 一种基于设备运行音频的设备异常状态确定方法及系统 | |
Xiong et al. | Research on gear fault diagnosis method based on SSA–VME–MOMEDA | |
Tümer | A Syntactic Pattern Recognition Based Approach to Online Anomaly Detection and Identification on Electric Motors |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |