[发明专利]电机故障诊断方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种电机故障诊断方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中由于采用单域特征提取，导致故障诊断结果不准确的问题。该方法包括：采集待测电机的振动信号；对所述振动信号进行采样，得到振动信号样本集；提取所述振动信号样本集中的振动特征，得到振动特征样本集；其中，所述振动特征包括时域特征、频域特征和时频特征；将所述振动特征样本集输入到预先训练完成的诊断模型中，得到诊断结果。本申请通过提取多域特征的方式进行故障诊断，能够精确的描述电机设备的性能退化程度，高效的获取到准确的故障诊断结果。

技术领域

本申请涉及故障诊断技术领域，特别地涉及一种电机故障诊断方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着我国社会经济的不断发展，人民的生活水平不断提高，各种家用电器不断走入人们的生活中，带给人们极大地方便。但随着人们对电器设备的需求不断增长，在给电器设备带来巨大商机的同时，也对保证电器设备的正常运行提出了更高的要求。例如包含电机的电器设备，由于电机不可避免的会发生老化、磨损等情况，致使电器设备的性能发生劣化甚至失去工作能力。当电气设备发生故障时，传统的人工排查故障方法，在需要专家丰富的诊断经验的同时，还需要对电器设备进行拆机，整个过程繁琐耗时，检测效率交底，准确性也无法保证。

现有的电机故障诊断技术，采用单域特征提取方法提取故障特征，与预设的故障特征作比较，得到故障诊断结果。该方法由于采用单域特征提取，难以精确的描述电机设备的性能退化程度，容易导致故障诊断结果不准确。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种电机故障诊断方法、装置、存储介质及电子设备，解决了相关技术中由于采用单域特征提取，导致故障诊断结果不准确的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种电机故障诊断方法，所述方法包括：

采集待测电机的振动信号；

对所述振动信号进行采样，得到振动信号样本集；

提取所述振动信号样本集中的振动特征，得到振动特征样本集；其中，所述振动特征包括时域特征、频域特征和时频特征；

将所述振动特征样本集输入到预先训练完成的诊断模型中，得到诊断结果。

可选的，所述诊断模型的训练过程，包括：

对历史故障振动信号按照故障类型进行标注，得到标注后的故障信号集；

提取所述故障信号集中的振动特征，得到故障振动特征样本集；其中，所述振动特征包括时域特征、频域特征和时频特征；

将所述故障振动特征样本集输入支持向量机中进行训练，得到训练结果；

采用遗传算法对所述训练结果进行寻优，得到诊断模型。

可选的，所述提取所述振动信号样本集中的振动特征，包括：

提取所述振动信号样本集中的预设时域特征指标作为时域特征；所述预设时域特征指标包括均方根值、峰-峰值、波形值、脉冲值、裕度值和峭度值。

可选的，所述提取所述振动信号样本集中的振动特征，包括：

提取所述振动信号样本集中的预设频域特征指标作为频域特征；所述预设频域特征指标包括重心频率、均方频率、均方根频率和频率方差。

可选的，所述提取所述振动信号样本集中的振动特征，包括：

对所述振动信号样本集进行变分模态分解，得到所述振动信号样本集的固有模态函数；

将所述固有模态函数组成矩阵，并求解矩阵的奇异值作为时频特征。

可选的，对所述振动信号进行采样，得到振动信号样本集，包括：