基于置信规则库推理的电机转子故障诊断方法

李正辉 刘峻峰 余 伟 刘 成

(1、郑州铁路职业技术学院，河南 郑州451460 2、佛山科学技术学院 自动化学院，广东 佛山528225)

1 概述

电机转子作为电机的重要组成部分，承载着现代工业体系中的重要动力输出重任，其出现任何的故障或损伤，将直接影响工业设备的正常安全运行；加之电机长期的超负荷运转和长时间持续运行，使得其转子发生故障的可能性增大及故障出现形式日趋复杂[1,2]。当电机转子发生故障时，及时准确诊断出其故障模式，是保障电机持续、稳定、安全、高效运行的有效手段。近年来，针对电机转子故障的诊断方法有很多，主要分为定性方法和定量方法[3-5]。定性方法主要利用先验知识建立其定性模型并依据模型预测电机转子故障，但没有充分利用数据样本挖掘知识，如传统专家系统和故障树等方法。定量方法则主要结合各种数据挖掘技术获取其中隐含的深层次特征信息，表征系统运行的正常模式和故障模式，但没有加入丰富的专家知识用于指导其挖掘信息，如神经网络等。近几年发展的置信规则库推理方法[6,7]，将不确定性的定性知识和定量信息相结合，并运用证据推理过程对定性知识和定量信息进行客观的不确定性推理，在复杂系统故障诊断等领域得到了较好应用。

本文针对定性方法和定量方法在电机转子故障诊断上的不足，给出结合不确定性的定性知识和定量信息的故障诊断方法。首先基于转子故障状态会引起振动信号特征频率幅值变化为特征，选取1X～3X 倍频以及时域振动位移平均幅值为置信规则库推理模型的输入，以转子的不同故障模式为输出；然后根据证据推理规则建立关于振动信号与故障模式之间的置信规则库，用以描述两者之间的非线性映射关系，将被不同程度激活的置信规则进行融合计算得出诊断结果；最后，通过利用多功能电机转子试验台上所获取的实测振动数据，验证了所提方法的有效性和准确性。

2 置信规则库推理理论

3.1 问题描述

仿真实验设备采用的是ZHS-2 型多功能电机柔性转子系统，如图1 所示。在电机转子支撑部位的水平方向设置安装时域振动位移传感器，在电机转子支撑部位的垂直方向设置安装频域振动加速度传感器。利用HG8902 数据采集箱采集传感器获取的数据，并传至计算机分析设备。在该试验台上分别设置了正常运行F1，转子不平衡F2，转子不对中F3，基座松动F4等4 种典型故障模式。由于根据电机转子故障产生机理和大量实验数据表明不同电机转子故障状态会引起多频率成分的振动幅值变化，故将1X～3X 倍频的频域幅值变化和时域振动位移幅值变化作为故障特征量。其中通过速度控制器设置电机转子的转速为1500r/m，则基频1X 为25Hz，n 倍频nX(n=1, 2, 3, …)为(n×25) Hz。

图1 电机柔性转子系统

表1 置信规则库系统的部分规则

3.2 确定置信规则的参考值

3.3 建立置信规则库

3.4 仿真结果

在构建置信规则库系统后，将故障特征1X，2X，3X，“位移”的样本作为模型输入，样本会激活置信规则库中的某一条规则或某几条规则，然后再运用证据推理（ER）算法，融合不同激活程度的规则，得出最终的融合结果为故障诊断结果。通过ZHS-2 电机柔性转子系统获得1200 组样本数据。

表2 测试样本的混淆矩阵

来测试置信规则库推理方法的诊断效果，其中，每个电机转子故障模式各有300 组样本数据。实验结果如表2 所示，所提故障诊断方法对电机转子故障类型诊断的准确率分别达到了93.33%、91.00%、97.00%、96.33%，整体故障诊断准确率为94.41%。该实验表明了基于置信规则库推理的电机转子故障诊断方法的可行性和有效性。

4 结论

本文针对定性方法和定量方法在电机转子故障诊断上的不足，给出融合定性知识和定量信息的基于置信规则库推理的故障诊断新方法。该方法优点在于：(1)不用假设故障特征与故障模式之间的非线性映射关系；(2) 算法规则参数物理意义明确，便于实际应用和理解。另外本文仅针对单个电机转子故障进行诊断，没有考虑对并发故障或多发故障的诊断，今后可就该方面对所提算法进行进一步的验证与拓展。