CN113702828B - 主动变故障的电机故障模拟实验台及故障诊断实验方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种主动变故障的电机故障模拟实验台及故障诊断实验方法：主动变故障结构部件包括前、后端壳体，后端壳体设置电动伸缩杆，前端壳体内设自动控制模块和锂电池，自动控制模块连接电动伸缩杆、锂电池、与上位机处一号信号收发天线通信的二号信号收发天线；上位机发送故障类型指令；自动控制模块接收指令，计算相应脉冲计数，控制伸出杆伸出对应的距离长度；振动传感器采集数据传至上位机；上位机发送下一条故障类型指令，直到模拟完所有故障类型；振动数据离线学习，不同算法构建故障诊断模型；各故障诊断模型实时在线诊断实验；选取和改进故障诊断模型。本发明利用独特的主动变故障结构和无线遥控方法实现快速主动改变故障状态。

Description

主动变故障的电机故障模拟实验台及故障诊断实验方法

技术领域

本发明涉及电机故障诊断领域，更具体的说，是涉及一种主动变故障的电机故障模拟实验台及故障诊断实验方法。

背景技术

在电机的故障检测和诊断研究领域中，采用故障模拟实验台进行实验和算法研究是最常用的方式。目前主要应用人为设置故障点的方式模拟不同的故障状态，例如在电机轴承的内圈、外圈或者滚动体等不同位置设置不同尺寸类型的故障点，通过更换不同电机轴承，模拟不同故障状态。在模拟电机不平衡、不对中等故障时，采用更换不同偏心程度的圆盘来模拟不同故障状态。以上方式在实验过程中均需要手工更换设备，过程繁琐，效率低，更容易破坏故障状态，无法准确验证算法的有效性。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提出一种主动变故障的电机故障模拟实验台及故障诊断实验方法，将主动可控的变故障设计思想引入到电机轴承故障诊断实验领域，为电机故障模拟实验中的实时算法验证提出一种新的方法。利用独特的主动变故障结构和无线遥控方法，实现快速主动改变故障状态，实时可控地检测对比实验算法的有效性和快速性。

本发明的目的可通过以下技术方案实现。

本发明主动变故障的电机故障模拟实验台，包括实验平台，所述实验平台包括底座以及依次设置于其上的轴承支架、中间支架、电机支架，所述轴承支架设置有轴承，所述电机支架设置有电机，所述电机的输出轴通过联轴器连接长轴，所述长轴一端与轴承连接，另一端穿过中间支架与联轴器连接，所述实验平台上设置有主动变故障结构部件，所述主动变故障结构部件设置于中间支架和轴承支架之间的长轴部分，所述主动变故障结构部件包括一体结构的前端壳体和后端壳体，所述后端壳体设置有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆顶部设置有配重，所述前端壳体内部设置有自动控制模块和锂电池，所述自动控制模块输出端通过电机驱动连接线与电动伸缩杆连接，所述自动控制模块的电源端口通过电源连接线与锂电池连接，所述自动控制模块的信号传输端口设置有二号信号收发天线，所述二号信号收发天线与设置于上位机处的一号信号收发天线进行无线通信；所述中间支架的顶部设置有与上位机连接的振动传感器；通过改变电动伸缩杆上配重的重量、电机转速、电动伸缩杆中伸出杆的长度，模拟不同故障类型。

所述主动变故障结构部件通过紧定螺丝与长轴固定。

所述前端壳体设置有滑盖。

所述电动伸缩杆采用市面上常见的小型电动伸缩杆，包括杆套、伸出杆、内部集成的微型减速电机。

本发明的目的还可通过以下技术方案实现。

本发明主动变故障的电机故障诊断实验方法，包括以下过程：

第一步，上位机通过无线遥控方式发送模拟实验中要模拟的故障类型指令；

第二步，自动控制模块接收到对应的故障类型指令，内部转换并计算输出相应的脉冲计数，控制电动伸缩杆中伸出杆伸出到对应该故障类型的距离长度；

第三步，主动变故障的电机故障模拟实验台中的振动传感器开始采集当前数据并记录，上传至上位机并记录；

第四步，上位机发送下一条模拟实验中要模拟的故障类型指令，重复第一步至第三步，直到模拟完所有需要模拟的故障类型；

第五步，模拟实验完成后将所有采集到的振动数据进行离线学习，选用不同故障诊断识别算法分别构建故障诊断模型；

第六步，将上述不同故障诊断识别算法经过训练后构建好的故障诊断模型分别进行实时在线诊断实验：

1)按照第一步至第三步，发送要模拟的故障类型Ⅰ指令；

2)各个故障诊断模型开始在线诊断识别，输出故障类型结果X；

3)在已知故障类型Ⅰ的前提下，实时在线对比记录每个故障诊断模型输出的故障类型结果与发送的故障类型Ⅰ指令，通过对比和计算故障类型Ⅰ与输出结果X，进行各个故障诊断模型诊断识别正确率的评价；

4)按照步骤1)和步骤2)，发送不同故障类型进行切换，评价各故障诊断模型对每个故障类型的诊断识别速度性能；；

第七步，记录实时在线诊断实验结果，选取和改进故障诊断模型。

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

(1)本发明电机故障诊断方法，提出主动变故障的思想实现了不同故障切换，提供了一种新的检测和对比故障诊断算法的解决思路。

(2)本发明提出了主动变故障结构部件，免去繁琐的拆装过程，提供了一种新的电机故障状态快速实时切换的解决思路。

(3)本发明中设置了自动控制模块、信号接收天线等，提出了将无线遥控引入到主动变故障结构部件设计中，故障状态可控可知，进一步提高了电机故障诊断模拟实验效率。

附图说明

图1是本发明主动变故障的电机故障模拟实验台的结构示意图。

图2是图1中A部分的放大图。

图3是本发明中主动变故障结构部件的实物图。

附图标记：1-轴承支架，2-轴承，3-长轴，4-配重，5-伸出杆，6-杆套，7-紧定螺丝，8-前端壳体，9-滑盖，10-振动传感器，11-中间支架，12-联轴器，13-电机支架，14-后端壳体，15-电机，16-上位机，17-一号信号收发天线，18-固定螺栓，19-底座，20-自动控制模块，21-电机驱动连接线，22-电源连接线，23-二号信号收发天线，24-锂电池。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的描述。

本发明主动变故障的电机故障模拟实验台，主要包括实验平台和主动变故障结构部件，所述实验平台可以是通用平台，主动变故障结构部件是独立的，可适应性加装到任意实验平台。通过无线遥控方式实现实时主动变换故障状态，模拟电机各种故障工况。

如图1所示，所述实验平台包括底座19，所述底座19上依次设置有轴承支架1、中间支架11、电机支架13，所述轴承支架1设置有轴承2，所述电机支架13设置有电机15，所述电机15的输出轴通过联轴器12连接长轴3，所述长轴3一端与轴承2连接，另一端穿过中间支架11与联轴器12连接，所述中间支架11的顶部设置有振动传感器10，所述振动传感器10与上位机16连接。其中，轴承支架1和电机支架13均通过固定螺栓18与底座19固定连接，所述电机15和电机支架13通过固定螺栓18连接，所述电机15通过外部配置电机调速器与上位机16连接，转速设定值可由上位机16发送设置。

所述主动变故障结构部件设置于中间支架11和轴承支架1之间的长轴部分，所述主动变故障结构部件通过紧定螺丝7与长轴3固定，可以根据需要设定安装位置以适应不同实验平台。如图2和图3所示，所述主动变故障结构部件包括一体结构的前端壳体8和后端壳体14。所述前端壳体8设置有滑盖9，所述前端壳体8内部设置有电控部分，主要包括自动控制模块20和锂电池24。锂电池24是采用微型可充电锂电池，系统稳定，续航时间长，可循环使用，通过打开滑盖9进行拆卸，通过配置适当重量锂电池24，可实现前后水平方向的平衡。所述自动控制模块20输出端口通过电机驱动连接线21与电动伸缩杆连接，所述自动控制模块20的电源端口通过电源连接线22与锂电池24连接，所述自动控制模块20的信号传输端口设置有二号信号收发天线23，所述二号信号收发天线23与设置于上位机16处的一号信号收发天线17进行无线通信。所述后端壳体14设置有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆顶部设置有配重4，所述电动伸缩杆采用市面上常见的小型电动伸缩杆，包括杆套6、伸出杆5、内部集成的微型减速电机，所述微型减速电机通过电机驱动连接线21与自动控制模块20的输出端口连接，可快速精确控制电动伸缩杆中伸出杆5的收缩长度，型号不限，通过控制电动伸缩杆伸缩长度，改变力矩重心，实现变故障结构。其中，自动控制模块20的型号由供货商提供：LCmin-30、LCmin-45等系列。

当来自上位机16发送的无线遥控故障指令通过一号信号收发天线17和二号信号收发天线23传送到自动控制模块20时，模块内部转换指令，计算对应的输出脉冲计数，精确控制电动伸缩杆中伸出杆5的伸缩长度，进而模拟不同故障类型。另外，通过改变电动伸缩杆上配重4的重量和改变电机15转速等方式进行组合，可以模拟更多工况条件下的故障类型。通过主动变换故障状态，可实时检测和对比不同故障诊断识别算法的有效性指标。

其中，故障指令通过无线发送到接收端，可实时主动在不同故障状态间切换，即在电机故障模拟实验台运行状态下，快速主动改变故障状态，故障状态可控可知。

其中，不同故障诊断识别算法由实验者提供，可以是在线也可以是离线，本发明也可快速稳定生成大量故障数据用于算法训练和验证。

本发明主动变故障的电机故障诊断实验方法，首先根据实验需要，配置配重4的质量，使其满足实验过程中的平衡性指标要求，上位机16发送电机转速指令，开启电机15进入诊断实验运行工况。主要包括以下过程：

第一步，上位机16通过无线遥控方式发送实验中要模拟的故障类型指令。其中，采用自市面上的一号信号收发天线17、二号信号收发天线23和自动控制模块20构成无线遥控，通过无线遥控实现实时控制电动伸缩杆伸缩长度，通信方式可采用蓝牙、wifi和2.4G等方式，型号不限。

第二步，自动控制模块20接收到对应的故障类型指令，内部转换并计算输出相应的脉冲计数，精确控制电动伸缩杆中伸出杆5伸出到对应该故障类型的距离长度。其中，脉冲计数方式是由自动控制模块20内部的定时器实现电动伸缩杆中微型减速电机定速定时启停，精度高。

第三步，本发明主动变故障的电机故障模拟实验台中的振动传感器10开始采集当前数据，上传至上位机16并记录。

第四步，上位机16发送下一条实验中要模拟的故障类型指令，重复第一步至第三步，直到模拟完所有需要模拟的故障类型。

第五步，关闭电机15，模拟实验完成后将所有采集到的振动数据进行离线学习，选用不同故障诊断识别算法(如深度学习、强化学习、集成学习等)分别构建故障诊断模型。

第六步，将上述不同故障诊断识别算法经过训练后构建好的故障诊断模型分别进行实时在线诊断实验。

1)开启电机15，按照第一步至第三步，发送要模拟的故障类型Ⅰ指令；

2)各个故障诊断模型开始在线诊断识别，输出故障类型结果X；

3)在已知故障类型Ⅰ的前提下，实时在线对比记录每个故障诊断模型输出的故障类型结果与发送的故障类型Ⅰ指令，通过对比和计算故障类型Ⅰ与输出结果X，进行各个故障诊断模型诊断识别正确率的评价；

4)按照步骤1)和步骤2)，发送不同故障类型进行切换，通过对比和计算指令输入与结果输出的时间差，评价各故障诊断模型对每个故障类型的诊断识别速度性能。

参考以上思路，还可设计考察其他涉及故障诊断模型性能指标的实验。

第七步，记录实时在线诊断实验结果，选取和改进故障诊断模型。

记录实时在线诊断实验结果，包括各故障诊断模型的诊断识别正确率和对每个故障类型的诊断识别速度，通过对比排序选取最佳故障诊断模型和改进故障诊断模型。对某个故障诊断模型进行改进时，参考以上方法，对比实验结果，修改模型参数，迭代改进构建最佳模型。

尽管上面结合附图对本发明的功能及工作过程进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体功能和工作过程，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (5)

1.一种主动变故障的电机故障模拟实验台，包括实验平台，所述实验平台包括底座(19)以及依次设置于其上的轴承支架(1)、中间支架(11)、电机支架(13)，所述轴承支架(1)设置有轴承(2)，所述电机支架(13)设置有电机(15)，所述电机(15)的输出轴通过联轴器(12)连接长轴(3)，所述长轴(3)一端与轴承(2)连接，另一端穿过中间支架(11)与联轴器(12)连接，其特征在于，所述实验平台上设置有主动变故障结构部件，所述主动变故障结构部件设置于中间支架(11)和轴承支架(1)之间的长轴部分，所述主动变故障结构部件包括一体结构的前端壳体(8)和后端壳体(14)，所述后端壳体(14)设置有电动伸缩杆，所述电动伸缩杆顶部设置有配重(4)，所述前端壳体内部设置有自动控制模块(20)和锂电池(24)，所述自动控制模块(20)输出端通过电机驱动连接线(21)与电动伸缩杆连接，所述自动控制模块(20)的电源端口通过电源连接线(22)与锂电池(24)连接，所述自动控制模块(20)的信号传输端口设置有二号信号收发天线(23)，所述二号信号收发天线(23)与设置于上位机(16)处的一号信号收发天线(17)进行无线通信；所述中间支架(11)的顶部设置有与上位机(16)连接的振动传感器(10)；

所述电机(15)通过外部配置电机调速器与上位机(16)连接，转速设定值由上位机(16)发送设置，所述配重(4)重量配置时满足其在模拟实验过程中的平衡性指标要求，所述自动控制模块(20)接收到上位机发送的对应的故障类型指令，内部转换并计算输出相应的脉冲计数，控制电动伸缩杆中伸出杆(5)伸出到对应该故障类型的距离长度；通过改变电动伸缩杆上配重(4)的重量、电机(15)转速、电动伸缩杆中伸出杆(5)的长度，模拟不同故障类型。

2.根据权利要求1所述的主动变故障的电机故障模拟实验台，其特征在于，所述主动变故障结构部件通过紧定螺丝(7)与长轴(3)固定。

3.根据权利要求1所述的主动变故障的电机故障模拟实验台，其特征在于，所述前端壳体(8)设置有滑盖(9)。

4.根据权利要求1所述的主动变故障的电机故障模拟实验台，其特征在于，所述电动伸缩杆采用市面上常见的小型电动伸缩杆，包括杆套(6)、伸出杆(5)、内部集成的微型减速电机。

5.一种基于上述权利要求1至4中任一项所述的主动变故障的电机故障模拟实验台的故障诊断实验方法，其特征在于，包括以下过程：

第一步，上位机(16)通过无线遥控方式发送模拟实验中要模拟的故障类型指令；

第二步，自动控制模块(20)接收到对应的故障类型指令，内部转换并计算输出相应的脉冲计数，控制电动伸缩杆中伸出杆(5)伸出到对应该故障类型的距离长度；

第三步，主动变故障的电机故障模拟实验台中的振动传感器(10)开始采集当前数据，上传至上位机(16)并记录；

第四步，上位机(16)发送下一条模拟实验中要模拟的故障类型指令，重复第一步至第三步，直到模拟完所有需要模拟的故障类型；

第五步，模拟实验完成后将所有采集到的振动数据进行离线学习，选用不同故障诊断识别算法分别构建故障诊断模型；

第六步，将上述不同故障诊断识别算法经过训练后构建好的故障诊断模型分别进行实时在线诊断实验：

1)按照第一步至第三步，发送要模拟的故障类型Ⅰ指令；

2)各个故障诊断模型开始在线诊断识别，输出故障类型结果X；

3)在已知故障类型Ⅰ的前提下，实时在线对比记录每个故障诊断模型输出的故障类型结果与发送的故障类型Ⅰ指令，通过对比和计算故障类型Ⅰ与输出结果X，进行各个故障诊断模型诊断识别正确率的评价；

4)按照步骤1)和步骤2)，发送不同故障类型进行切换，评价各故障诊断模型对每个故障类型的诊断识别速度性能；

第七步，记录实时在线诊断实验结果，选取和改进故障诊断模型。

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