[00101323]一种基于置信规则库推理的电机转子故障预测方法
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技术详细介绍
本发明公开了一种基于置信规则库推理的电机转子故障预测方法。本发明首先在电机转子的不同位置采集振动加速度信号,经快速傅里叶变换方法将其转换为频域信号,取1倍频的幅值作为故障特征变量,将采集的不同故障特征变量值分别以时间序列排序,得到对应参考值集合和故障类型映射关系的参考证据矩阵,然后对每一个故障特征变量均建立对应的BRB模型,根据预测值与对应的REM可以获得预测证据。最后构建故障信息融合决策模型,将获得的预测证据进行融合,信息融合决策模型的输入是所有故障特征变量的预测值,输出是电机转子未来时刻的故障类型。本发明模型精度较好,能及时准确的预测出故障类型,便于工程实现。
