电机故障诊断的人工智能方法综述
在分析电机故障诊断传统方法的基础上,讨论了近年来电机故障诊断领域的智能控制手段和最新进展:即神经网络、模糊逻辑、模糊神经和遗传算法等,给出了详细的图表和简化的应用实例,并比较了各方法的优缺点。
随着现代工业及科学技术的迅猛发展,电机已被广泛应用于工业系统的各个领域。由于电机工作过程中,发生故障或失效的潜在可能性随着运行时间的增长逐渐增大。往往一个部件的故障就能引起链式反应,导致整个设备系统不能正常运行,甚至瘫痪。
因此,提高设备系统的安全性和可靠性已成为刻不容缓的问题,而及时准确地发现电机潜在的或现有的故障正是保证设备安全运行的重要措施,研究不同条件、不同运行状态下电机故障诊断的理论方法和技术策略正是提高设备系统可靠运行的保证。
传统的电机故障诊断方法,需要建立精确的数学模型、有效的状态估计或参数估计、适当的统计决策方法等,这些前提条件使得传统的电机故障诊断具有相当的局限性[3~4]。
而人工智能控制方法,如神经网络、模糊逻辑、模糊神经和遗传算法等,能够处理传统故障诊断方法所无法解决的问题,具有传统诊断方法无以比拟的优越性,因而使得电机故障诊断的人工智能方法在近几年得到广泛的认可和应用,已被认为是电机诊断技术的重要发展方向[9~10]。
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