基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法

• 作者: 刘朋鹏 王建辉 王辉 韦福东
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 电机 故障诊断 多传感器 工业互联网
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与保护
• 页码范围: 92-98
• 页数: 7页
• 分类号: TM307
• 字数: 4589字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法.通过各类传感器在线实时得到电机的电压、电流、振动、温度等信号的瞬时值,并转化为表征电机状态的各个特征参数.根据各个特征参数在各个故障模式下的变动情况,得到各个故障模式下故障特征及其隶属度.把故障特征与故障模式之间的关系分为充分条件和必要条件关系.按照充分条件和必要条件分类后,对每个故障模式对应的2类条件下的故障特征的隶属度进行融合,最后得出每个故障模式的隶属度,为远程运维系统决策服务.该方法既可以部署在电机远程运维工业互联网的边缘设备中,也可以部署在云平台服务程序中,实现快速而可靠的电机故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韦福东		4	1	1.0	1.0
2	刘朋鹏		3	1	1.0	1.0
3	王建辉		3	1	1.0	1.0
4	王辉		1	0	0.0	0.0