一種基于置信規(guī)則庫推理的電機(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110494498.1 申請日 -
公開（公告）號(hào) CN113269057A 公開（公告）日 2021-08-17
申請公布號(hào) CN113269057A 申請公布日 2021-08-17
分類號(hào) G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N5/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 徐曉濱;董峻;侯平智;馬楓;孫杰;俞卓辰;章振杰 申請（專利權(quán)）人 南京智慧水運(yùn)科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 浙江千克知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 周希良
地址 310018浙江省杭州市錢塘新區(qū)白楊街道2號(hào)大街
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于置信規(guī)則庫推理的電機(jī)轉(zhuǎn)子故障預(yù)測方法。本發(fā)明首先在電機(jī)轉(zhuǎn)子的不同位置采集振動(dòng)加速度信號(hào)，經(jīng)快速傅里葉變換方法將其轉(zhuǎn)換為頻域信號(hào)，取1倍頻的幅值作為故障特征變量，將采集的不同故障特征變量值分別以時(shí)間序列排序，得到對應(yīng)參考值集合和故障類型映射關(guān)系的參考證據(jù)矩陣，然后對每一個(gè)故障特征變量均建立對應(yīng)的BRB模型，根據(jù)預(yù)測值與對應(yīng)的REM可以獲得預(yù)測證據(jù)。最后構(gòu)建故障信息融合決策模型，將獲得的預(yù)測證據(jù)進(jìn)行融合，信息融合決策模型的輸入是所有故障特征變量的預(yù)測值，輸出是電機(jī)轉(zhuǎn)子未來時(shí)刻的故障類型。本發(fā)明模型精度較好，能及時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)測出故障類型，便于工程實(shí)現(xiàn)。