CN117346842B - 一种电机接线盒的故障检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于电机检测技术领域，公开了一种电机接线盒的故障检测方法及系统，包括在电机接线盒上接入检测系统；检测系统通信连接有云端；通过检测系统实时检测电机接线盒的信号集合，将信号集合输入至微型处理器；信号集合包括多种对于电机接线盒的检测信号；微型处理器对信号集合进行实时监测，当微型处理器识别到信号集合异常时，判断信号集合的异常类型；根据异常类型，通过微型处理器或云端进行故障识别，本故障检测方法能够通过将实时监测、本地初级处理与云端深度分析结合起来，实现了对电机接线盒故障的全面和精确的识别；这不仅能提高电机的运行效率，延长电机寿命，同时也能减小因故障导致的损失。

Description

一种电机接线盒的故障检测方法及系统

技术领域

本发明涉及电机技术领域，尤其涉及一种电机接线盒的故障检测方法及系统。

背景技术

电机接线盒是一种用于电机接线和连接的装置。它通常由绝缘材料制成，具有安装电机线缆和连接电源线的孔口。电机接线盒可以将电机的绕组与电源线进行连接，保证电流传输的安全可靠性。接线盒因温度、湿度变化异常而引起电机故障时有发生，对生产过程带来诸多不利影响和比较严重的直接经济损失。因此需要定期对接线盒内部各项运行参数进行定期检测是十分有必要的。

现有技术中的电机接线盒的检测装置，其包括温度、湿度传感器，以及电路传感器，温度、湿度传感器安装在接线盒的内部，电路传感器则直接接驳到接线盒内部的电路上，通过检测得到的数据实时反馈电机的运行状态；这种方式的缺点在于，检测到的各种信号数据之间是单独处理的，例如当电压较高时，报警电压异常，但是电压异常引起的原因存在多种，单一根据电压数据无法准确判断准确的故障原因，总的来说，检测到的数据缺乏关联性，导致无法准确判断出电机故障原因，检修人员还需要较长时间一一排除，耗费较多时间，给维修带来不便。

鉴于此，需要对现有技术种的电机接线盒的检测方式加以改进，以解决其不便于准确检测到故障原因的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电机接线盒的故障检测方法及系统，解决以上的技术问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种电机接线盒的故障检测方法，包括：

在电机接线盒上接入检测系统；其中，所述检测系统通信连接有云端；

通过所述检测系统实时检测所述电机接线盒的信号集合，将所述信号集合输入至所述微型处理器；所述信号集合包括多种对于所述电机接线盒的检测信号；

所述微型处理器对所述信号集合进行实时监测，当所述微型处理器识别到所述信号集合异常时，判断所述信号集合的异常类型；

根据所述异常类型，通过所述微型处理器或所述云端进行故障识别。

可选的，所述检测系统包括温度传感器、电压传感器、电流传感器、湿度传感器和振动传感器，以及微型处理器；

所述信号集合包括温度信号、电压信号、电流信号、湿度信号和振动信号。

可选的，所述在电机接线盒上接入检测系统，具体包括：

打开所述电机接线盒，将所述电压传感器和所述电流传感器接入于所述电机接线盒内的电路上；

将所述温度传感器和所述湿度传感器安装于所述电机接线盒的内壁上；

将所述振动传感器安装于所述电机接线盒的外侧壁上，闭合所述电机接线盒；

根据所述电机接线盒的型号设置对应于每种检测信号的工作阈值；

将所述微型处理器与所述云端进行连接，使得微型处理器能够将异常信号发送至云端进行深度处理和分析。

可选的，所述通过所述检测系统实时检测所述电机接线盒的信号集合，将所述信号集合输入至所述微型处理器；具体包括：

当所述电机接线盒开始运行，启动所述检测系统进行实时监测；

所述温度传感器检测获得温度信号，所述电压传感器检测获得电压信号，所述电流传感器检测获得电流信号，所述湿度传感器检测获得湿度信号，所述振动传感器检测获得振动信号，并将所述温度信号、电压信号、电流信号、湿度信号和振动信号进行数据整理，以形成信号集合；

以预设的频率不断更新所述信号集合；

将更新的所述信号集合依次发送至微型处理器。

可选的，所述微型处理器对所述信号集合进行实时监测，当所述微型处理器识别到所述信号集合异常时，判断所述信号集合的异常类型，具体包括：

微型处理器接收并处理所述信号集合，以每种检测信号的数值为纵轴，时间t为横轴，建立信号值-时间的曲线图。

根据每种检测信号对应的工作阈值，在每种检测信号的信号值-时间的曲线图上绘制对应的工作阈值区间；

通过对于曲线图和对应的工作阈值区间相比较，当曲线图超出所述工作阈值区间时，判断所述信号合集为异常；

判断所述信号集合的异常类型，所述异常类型包括单一检测信号异常和多种检测信号异常。

可选的，根据所述异常类型，通过所述微型处理器或所述云端进行故障识别；具体包括：

所述异常类型为单一检测信号异常时，所述微型处理器对异常的检测信号进行故障识别，获得第一故障信号；

或，所述异常类型为多种检测信号异常时，所述微型处理器对异常的多种检测信号进行处理，形成数据合集并上传至云端，云端对所述数据合集进行故障识别，获得第二故障信号。

可选的，所述微型处理器对异常的检测信号进行故障识别，获得第一故障信号，具体包括：

微型处理器对异常的检测信号进行数据预处理；所述数据预处理包括滤波、归一化和去噪处理；

根据第一预设规则对异常的检测信号进行故障分析，获得对应的故障类型；

根据故障分析的结果，所述微型处理器生成包含故障类型、异常信号值、异常开始和结束时间信息的第一故障信号；

所述微型处理器将所述第一故障信号记录在日志中，以供后续故障排查和维护使用；

所述微型处理器生成对应的警报信息，并将所述警报信息发送至预定的接收设备或云端。

可选的，所述云端对所述数据合集进行故障识别，获得第二故障信号，具体包括：

所述云端接收数据合集，云端对收到的所述数据合集进行优化处理；所述优化处理包括归一化、去噪和特征提取；

所述云端根据预设的故障识别模型对优化处理的数据合集进行故障分析，以预测对应的故障类型；

根据所述故障类型，云端生成第二故障信号；

所述云端记录所述第二故障信号，并将所述第二故障信号传输至所述微型处理器。

本发明还提供了一种电机接线盒的故障检测系统，应用于如上所述的电机接线盒的故障检测方法，所述故障检测系统包括：

传感器系统，包括温度传感器、电压传感器、电流传感器、湿度传感器和振动传感器，用于对电机接线盒的工作状态进行监测；

微型处理器，用于接收所述传感器系统获取的工作信号，对工作信号进行预处理、分析和初步的故障检测；

云端系统，与微型处理器进行通信，用于接收工作信号，并进行深入的分析和故障识别；

维护接口：用于接收微型处理器或云端系统发出的警报信息，以提供故障维护信息。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：检测时，在电机接线盒中安装检测系统并与云端进行通信连接，通过检测系统实时收集电机接线盒的各类信号，将收集到的信号数据转送至微型处理器进行初步处理；微型处理器应能识别出信号数据中的异常，并判断出异常的类型，基于微型处理器的异常类型判断，进行初级的故障识别；对于需要更深度分析的复杂异常类型，应将相关数据上传至云端进行进一步的处理和识别，从而获得电机接线盒准确的故障信息；本故障检测方法能够通过将实时监测、本地初级处理与云端深度分析结合起来，实现了对电机接线盒故障的全面和精确的识别；这不仅能提高电机的运行效率，延长电机寿命，同时也能减小因故障导致的损失。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本实施例一的故障检测方法的流程示意图之一；

图2为本实施例一的故障检测方法的流程示意图之二；

图3为本实施例一的故障检测方法的流程示意图之三。

具体实施方式

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。需要说明的是，当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中设置的组件。

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

实施例一：

结合图1至图3所示，本发明实施例提供了一种电机接线盒的故障检测方法，包括：

S1，在电机接线盒上接入检测系统；其中，检测系统通信连接有云端；可以将采集到的数据发送到云端进行进一步的分析，也可以从云端接收到指令对检测系统进行控制。

S2，通过检测系统实时检测电机接线盒的信号集合，将信号集合输入至微型处理器；信号集合包括多种对于电机接线盒的检测信号.

S3，微型处理器对信号集合进行实时监测，当微型处理器识别到信号集合异常时，判断信号集合的异常类型；微型处理器会对接收到的信号进行实时监控，一旦识别到信号异常，会判断出异常的类型。这个过程基于预设的规则，示例性的，如阈值判断、趋势判断。

S4，根据异常类型，通过微型处理器或云端进行故障识别。若是单一检测信号异常，微型处理器本地进行处理；若是多重检测信号异常，数据会上传至云端进行故障识别。

本发明的工作原理为：检测时，在电机接线盒中安装检测系统并与云端进行通信连接，通过检测系统实时收集电机接线盒的各类信号，将收集到的信号数据转送至微型处理器进行初步处理；微型处理器应能识别出信号数据中的异常，并判断出异常的类型，基于微型处理器的异常类型判断，进行初级的故障识别；对于需要更深度分析的复杂异常类型，应将相关数据上传至云端进行进一步的处理和识别，从而获得电机接线盒准确的故障信息；相较于现有技术中检测方式，本故障检测方法能够通过将实时监测、本地初级处理与云端深度分析结合起来，实现了对电机接线盒故障的全面和精确的识别；这不仅能提高电机的运行效率，延长电机寿命，同时也能减小因故障导致的损失。

在本实施例中，检测系统包括温度传感器、电压传感器、电流传感器、湿度传感器和振动传感器，以及微型处理器；信号集合包括温度信号、电压信号、电流信号、湿度信号和振动信号。

在本实施例中，步骤S1具体包括：

S11，打开电机接线盒，将电压传感器和电流传感器接入于电机接线盒内的电路上；从而使得电压传感器和电流传感器额可以直接读取并监测电机接线盒的电压和电流状态。

S12，将温度传感器和湿度传感器安装于电机接线盒的内壁上，用以监测电机接线盒内部的温度和湿度状况。

S13，将振动传感器安装于电机接线盒的外侧壁上，闭合电机接线盒；可以用于准确检测电机的振动状态，以便于发现电机出现异常运行情况。

S14，根据电机接线盒的型号设置对应于每种检测信号的工作阈值；当检测到的信号超过这个阈值时，检测系统则认定为异常。

S15，将微型处理器与云端进行连接，使得微型处理器能够将异常信号发送至云端进行深度处理和分析。

在本实施例中，步骤S2具体包括：

S21，当电机接线盒开始运行，启动检测系统进行实时监测；当电机接线盒开始运行时，检测系统也随之启动，开始实时监测电机接线盒的运行状态。

S22，温度传感器检测获得温度信号，电压传感器检测获得电压信号，电流传感器检测获得电流信号，湿度传感器检测获得湿度信号，振动传感器检测获得振动信号，并将温度信号、电压信号、电流信号、湿度信号和振动信号进行数据整理，以形成信号集合；这些检测信号被整理为一种标准格式，形成了一个信号集合，这个信号集合就包括了电机接线盒重要的工作状态信息。

S23，以预设的频率不断更新信号集合；各传感器开始获取各自的监测数据，即温度信号、电压信号、电流信号、湿度信号和振动信号，并以设定的频率不断地更新这些数据。

随着电机接线盒的工作，各种工作状态都会发生变化，因此各种信号也会发生变化。所以，以预设的频率不断更新这个信号集合也是非常重要的。这样可以确保信号集合始终反映了电机接线盒的最新工作状态。

S24，将更新的信号集合依次发送至微型处理器。这可以通过有线或无线通信完成。数据的传输应尽可能实时，以确保故障发生时能立即进行检测。

在本实施例中，步骤S3具体包括：

S31，微型处理器接收并处理信号集合，以每种检测信号的数值为纵轴，时间t为横轴，建立信号值-时间的曲线图。利用每种检测信号的数值作为纵轴，时间t作为横轴，构建一个信号值-时间的曲线图。这个图形可以清晰直观地显示出多种信号值随时间的变化情况，对于实时了解电机接线盒的工作状态非常有帮助。

S32，根据每种检测信号对应的工作阈值，在每种检测信号的信号值-时间的曲线图上绘制对应的工作阈值区间；工作阈值区间代表了对应信号的正常工作范围。如果曲线图超出该区间，就说明相应的信号出现了异常。

S33，通过对于曲线图和对应的工作阈值区间相比较，当曲线图超出工作阈值区间时，判断信号合集为异常。

S34，判断信号集合的异常类型，异常类型包括单一检测信号异常和多种检测信号异常。具体微，若只有一种检测信号超出了工作阈值区间，那么就认为是单一检测信号异常；若有两种或两种以上的检测信号超出了工作阈值区间，那么就认为是多种检测信号异常。

在本实施例中，根据异常类型，通过微型处理器或云端进行故障识别；具体包括：

异常类型为单一检测信号异常时，微型处理器对异常的检测信号进行故障识别，获得第一故障信号。

或，异常类型为多种检测信号异常时，微型处理器对异常的多种检测信号进行处理，形成数据合集并上传至云端，云端对数据合集进行故障识别，获得第二故障信号。

进一步说明的是，微型处理器对异常的检测信号进行故障识别，获得第一故障信号，具体包括：

微型处理器对异常的检测信号进行数据预处理；数据预处理包括滤波、归一化和去噪处理；滤波是为了减少信号中的高频噪声，归一化是为了将数据转化到一个标准范围内，去噪处理是为了消除信号中含有的不必要的信息或者误差，以提高后续故障识别的准确性。

根据第一预设规则对异常的检测信号进行故障分析，获得对应的故障类型；预设有一组规则或模型，针对单一检测信号异常时可能出现的各种故障类型。微型处理器将预处理过的异常信号与这些规则或模型进行比对，从而判断出最匹配的故障类型。

根据故障分析的结果，微型处理器生成包含故障类型、异常信号值、异常开始和结束时间信息的第一故障信号；这个信号是整个检测系统对单一信号故障的核心反馈。

微型处理器将第一故障信号记录在日志中，以供后续故障排查和维护使用；微型处理器将第一故障信号和相关信息记录在日志中，为后续的故障排查和维护提供重要的信息。

微型处理器生成对应的警报信息，并将警报信息发送至预定的接收设备或云端。警报信息中可以包含故障类型、故障严重程度、建议的故障处理步骤信息；然后将这个警报发送到预设的接收设备或者云端，使得工作人员或者其他系统可以及时得知并处理故障。

电机常见的故障类型有：

1、电机负载过大；2、工作时间长；3、冷却系统故障；4、电源输入波动或异常；5、线圈短路或电机电路异常；6、外界环境因素，包括不仅限于湿度、温度；7、电机机械损伤，如轴心不正、平衡失调、轴承损伤、螺栓松动或机械故障。

基于此，本方案中的第一预设规则可以为：

1. 电机负载过大：当电机负载过大时，会导致电机电流增大，温度升高，振动可能增强。此时，可以通过综合分析电流信号的增大、温度信号的上升以及振动信号的增强来判断电机是否过载。

2. 工作时间长：电机工作时间过长会导致电机温度上升，电流会略有增加，但并不明显。通过观测温度信号的持续上升并且超过一定阈值，可以推断电机工作时间过长。

3. 冷却系统故障：冷却系统出现故障时，会导致电机温度上升。如果电机在负载正常的情况下，温度信号持续上升，电流信号无显著变化，这可能表明冷却系统出现故障。

4. 电源输入波动或异常：电源异常会直接影响到电压和电流信号，如果这两个信号出现大幅度波动并且非周期性变化，可以判断是由于电源输入波动或者异常引发的。

5. 线圈短路或电机电路异常：线圈短路或电机电路异常会导致电流上升，电压降低，如果发现电压和电流信号出现这样的变化，一般可以推断出现线圈短路或电机电路异常。

6. 外界环境因素：对于湿度和温度信号，如果湿度信号的变化幅度大，并且温度在可接受的范围内，那么很可能是湿度的问题。反之，如果温度信号异常上升，并且湿度正常，那么问题可能出在温度上。

7. 电机机械损伤：当电机开始出现机械损伤例如轴心不正、平衡失调、轴承损伤以及螺栓松动等会导致振动信号显著增强，如果发现振动信号持续增强，那么容易判定为电机机械损伤。

进一步说明的是，云端对数据合集进行故障识别，获得第二故障信号，具体包括：

云端接收数据合集，云端对收到的数据合集进行优化处理；优化处理包括归一化、去噪和特征提取；这些处理步骤能够帮助降低数据的复杂度，减少误差，同时保留重要的特征信息，以提高故障识别的准确性。

其中，数据合集包括来自多个传感器的异常信号，以及这些信号出现异常的时间信息。

云端根据预设的故障识别模型对优化处理的数据合集进行故障分析，以预测对应的故障类型；云端具备更强大的计算能力，其内部存储又预设的故障分析模型，可以同时处理多个异常信号，云端会使用预设的故障识别模型（示例性如支持向量机、神经网络、决策树）来分析这些信号，确定最可能的故障类型。

根据故障类型，云端生成第二故障信号；第二故障信号含识别出的故障类型以及其他相关的信息，示例性如信号异常的强度、异常的持续时间。

云端记录第二故障信号，并将第二故障信号传输至微型处理器。云端将第二故障信号及其相关信息记录在日志中。这并只是为了后续的问题定位和故障排查，同时也为未来优化识别算法提供数据基础。

实施例二：

本发明还提供了一种电机接线盒的故障检测系统，应用于如实施例一的电机接线盒的故障检测方法，故障检测系统包括：

传感器系统，包括温度传感器、电压传感器、电流传感器、湿度传感器和振动传感器，用于对电机接线盒的工作状态进行监测；获取各种工作信号。

微型处理器，用于接收所述传感器系统获取的工作信号，对工作信号进行预处理、分析和初步的故障检测。

云端系统，与微型处理器进行通信，用于接收工作信号，并进行深入的分析和故障识别；可以利用强大的计算能力和复杂的故障识别模型，提高故障识别的准确性。

维护接口：用于接收微型处理器或云端系统发出的警报信息，以提供故障维护信息；给用户或者维护人员提供故障信息，以便进行故障处理和系统维护。

本故障检测系统的工作原理为，传感器系统安装到需要检测的电机接线盒上，通过传感器系统检测温度信息、电压信息、电流信息、湿度信息和振动信息；并根据这部分信息结果输入到微型处理器或云端系统进行故障识别，这个识别过程中，需要微型处理器进行预处理和预分类，对于简单便于识别到的故障类型，微型处理器可以直接判定；对于一些复杂的故障类型，则通过介入云端来进行分析处理，基于高智能的算法模型来数据处理，精准获得故障类型，以便于维修人员快速定位故障点，减少维修时间。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (2)

1.一种电机接线盒的故障检测方法，其特征在于，包括：

在电机接线盒上接入检测系统；其中，所述检测系统通信连接有云端；所述检测系统包括温度传感器、电压传感器、电流传感器、湿度传感器和振动传感器，以及微型处理器；

通过所述检测系统实时检测所述电机接线盒的信号集合，将所述信号集合输入至所述微型处理器；所述信号集合包括温度信号、电压信号、电流信号、湿度信号和振动信号；

所述微型处理器对所述信号集合进行实时监测，当所述微型处理器识别到所述信号集合异常时，判断所述信号集合的异常类型；

根据所述异常类型，通过所述微型处理器或所述云端进行故障识别；

所述在电机接线盒上接入检测系统，具体包括：

打开所述电机接线盒，将所述电压传感器和所述电流传感器接入于所述电机接线盒内的电路上；

将所述温度传感器和所述湿度传感器安装于所述电机接线盒的内壁上；

将所述振动传感器安装于所述电机接线盒的外侧壁上，闭合所述电机接线盒；

根据所述电机接线盒的型号设置对应于每种检测信号的工作阈值；

将所述微型处理器与所述云端进行连接，使得微型处理器能够将异常信号发送至云端进行深度处理和分析；

所述通过所述检测系统实时检测所述电机接线盒的信号集合，将所述信号集合输入至所述微型处理器；具体包括：

当所述电机接线盒开始运行，启动所述检测系统进行实时监测；

所述温度传感器检测获得温度信号，所述电压传感器检测获得电压信号，所述电流传感器检测获得电流信号，所述湿度传感器检测获得湿度信号，所述振动传感器检测获得振动信号，并将所述温度信号、电压信号、电流信号、湿度信号和振动信号进行数据整理，以形成信号集合；

以预设的频率不断更新所述信号集合；

将更新的所述信号集合依次发送至微型处理器；

所述微型处理器对所述信号集合进行实时监测，当所述微型处理器识别到所述信号集合异常时，判断所述信号集合的异常类型，具体包括：

微型处理器接收并处理所述信号集合，以每种检测信号的数值为纵轴，时间t为横轴，建立信号值-时间的曲线图；

根据每种检测信号对应的工作阈值，在每种检测信号的信号值-时间的曲线图上绘制对应的工作阈值区间；

通过对于曲线图和对应的工作阈值区间相比较，当曲线图超出所述工作阈值区间时，判断所述信号合集为异常；

判断所述信号集合的异常类型，所述异常类型包括单一检测信号异常和多种检测信号异常；

根据所述异常类型，通过所述微型处理器或所述云端进行故障识别；具体包括：

所述异常类型为单一检测信号异常时，所述微型处理器对异常的检测信号进行故障识别，获得第一故障信号；

或，所述异常类型为多种检测信号异常时，所述微型处理器对异常的多种检测信号进行处理，形成数据合集并上传至云端，云端对所述数据合集进行故障识别，获得第二故障信号；

其中，所述微型处理器对异常的检测信号进行故障识别，获得第一故障信号，具体包括：

微型处理器对异常的检测信号进行数据预处理；所述数据预处理包括滤波、归一化和去噪处理；

根据第一预设规则对异常的检测信号进行故障分析，获得对应的故障类型；

根据故障分析的结果，所述微型处理器生成包含故障类型、异常信号值、异常开始和结束时间信息的第一故障信号；

所述微型处理器将所述第一故障信号记录在日志中，以供后续故障排查和维护使用；

所述微型处理器生成对应的警报信息，并将所述警报信息发送至预定的接收设备或云端；

其中，所述云端对所述数据合集进行故障识别，获得第二故障信号，具体包括：

所述云端接收数据合集，云端对收到的所述数据合集进行优化处理；所述优化处理包括归一化、去噪和特征提取；

所述云端根据预设的故障识别模型对优化处理的数据合集进行故障分析，以预测对应的故障类型；

根据所述故障类型，云端生成第二故障信号；

所述云端记录所述第二故障信号，并将所述第二故障信号传输至所述微型处理器。

2.一种电机接线盒的故障检测系统，其特征在于，应用于如权利要求1所述的电机接线盒的故障检测方法，所述故障检测系统包括：

传感器系统，包括温度传感器、电压传感器、电流传感器、湿度传感器和振动传感器，用于对电机接线盒的工作状态进行监测；

微型处理器，用于接收所述传感器系统获取的工作信号，对工作信号进行预处理、分析和初步的故障检测；

云端系统，与微型处理器进行通信，用于接收工作信号，并进行深入的分析和故障识别；

维护接口：用于接收微型处理器或云端系统发出的警报信息，以提供故障维护信息。