[发明专利]基于MPU6050和决策树的电机故障诊断方法及系统在审

专利信息
申请号: 202110259439.6 申请日: 2021-03-10
公开(公告)号: CN113049250A 公开(公告)日: 2021-06-29
发明(设计)人: 王鑫;李佩宇;郝盟富;肖萌;何凡;边学齐;杨柳;张子轩 申请(专利权)人: 天津理工大学
主分类号: G01M13/045 分类号: G01M13/045;G01R31/34
代理公司: 天津市亦略知识产权代理事务所(普通合伙) 12250 代理人: 黎鹏;钟亮
地址: 300384 *** 国省代码: 天津;12
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 mpu6050 决策树 电机 故障诊断 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于MPU6050和决策树的电机故障诊断方法,其特征在于,包括:

利用MPU6050获取故障模拟模型中电机的振动信号;

将获取的振动信号,进行预处理,将预处理后的数据作为数据样本,输入训练好的决策树中;所述决策树在采用如下方法进行训练:

步骤1、将处理后的数据样本,形成数据集;

步骤2、对数据样本进行快速傅里叶变换,形成一维数组;

步骤3、在一维数组中求解最优切分变量和相应切分点(j,s);

所述最优切分变量j和相应切分点s,采用如下公式进行计算:

其中,yi表示输出的真实值,c1,c2分别表示两个不同子区间内输出yi的平均值;

步骤4、用最优的(j,s)将数据集划分为两个子域并决定相应的输出值;

步骤5、对划分后的子域重复进行步骤3-4,直到叶子节点数目满足预设要求;

步骤6、依据步骤5中形成的多对(j,s)值,生成决策树,采用后剪枝的方法对得到的决策树进行剪枝,得到最终所需的决策树;

利用决策树对输入的数据样本进行识别,输出电机故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述的基于MPU6050和决策树的电机故障诊断方法,其特征在于,所述预处理为对采集的振动信号进行算术均值滤波,滤除噪声信号。

3.根据权利要求1所述的基于MPU6050和决策树的电机故障诊断方法,其特征在于,在获取振动信号之前,还包括对MPU6050进行校准。

4.根据权利要求1所述的基于MPU6050和决策树的电机故障诊断方法,其特征在于,所述故障模拟模型中模拟的故障包括模拟转子不对称故障、不对中故障,轴承松动故障、轴承裂纹故障;通过改变电机转速模拟,模拟不同类型故障以及故障的严重程度。

5.一种基于MPU6050和决策树的电机故障诊断系统,用于实施上述权利要求1-4中任一项所述的诊断方法,其特征在于,包括MPU6050传感器、电机和偏心块形成的故障模拟模型、单片机和上位机;

所述MPU6050传感器用于获取故障模拟模型中电机的振动信号;

所述电机和偏心块形成的故障模拟模型,利用电机与偏心块配合模拟各种类型下的电机故障;

所述单片机用于将获取的振动信号,进行预处理,将预处理后的数据作为数据样本,发送至上位机,所述上位机用于将数据样本输入训练好的决策树中;利用决策树对输入的数据样本进行识别,输出电机故障诊断结果。

6.根据权利要求5所述的基于MPU6050和决策树的电机故障诊断系统,其特征在于,所述电机外部设有外壳,所述外壳固定电机,所述外壳一侧固定安装偏心块。

7.根据权利要求6所述的基于MPU6050和决策树的电机故障诊断系统,其特征在于,所述单片机安装在上平板上,上平板固定安装在支架的上方;所述外壳固定在支架上,所述支架下方固定设有下平板;下平板上固定安装MPU6050传感器。

8.根据权利要求5所述的基于MPU6050和决策树的电机故障诊断系统,其特征在于,所述单片机上使用算术平均滤波算法进行预处理后,经过有线串口传输到上位机中。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津理工大学,未经天津理工大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110259439.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top