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中文题名:

 

 

船舶电机故障识别与诊断方法研究

    

姓名:

 贾晗    

学号:

 1049722003819    

保密级别:

 公开    

论文语种:

 chi    

学科代码:

 082402    

学科名称:

 工学 - 船舶与海洋工程 - 轮机工程    

学生类型:

 硕士    

学校:

 武汉理工大学    

院系:

 船海与能源动力工程学院    

专业:

 船舶与海洋工程    

研究方向:

 轮机仿真与自动化    

第一导师姓名:

 金华标    

第一导师院系:

 船海与能源动力工程学院    

完成日期:

 2023-03-20    

答辩日期:

 2023-05-19    

中文关键词:

 

  ;

船舶电机 ; 故障诊断 ; 特征提取 ; 卷积神经网络 ; 信息融合

    

中文摘要:

随着船舶智能规范的提出和船舶航运业碳排放问题的日益严重,船舶正在逐渐向智能化和大型化转变。电机作为重要的动力设备在船舶上得到广泛的应用,电机的结构和功能越来越复杂化,一旦电机发生故障将会影响船舶的安全航行,因此对船舶电机故障进行准确预测和诊断十分重要。传统的故障诊断方法主要依赖于阈值报警和专家经验决策,有时会由于专家经验欠缺导致准确性不高。随着船舶智能规范对于电机设备维护的要求不断提高,传统的故障诊断方法已经不能满足船舶行业发展的需要,近年来随着计算机技术的发展,基于人工智能方法的故障诊断方法因其强大的数据挖掘能力而得到广泛的使用。 本文以Marathon_D369A型三相异步电动机为研究对象,以电机电流和振动信号为基础,对电机故障运行时的信号特征提取方法和电机故障种类的识别方法进行研究。本文的主要研究内容如下: (1)对于三相异步电机的内部结构和工作原理进行分析,建立电机在abc三相静止坐标系下的磁链方程、电压方程、转矩方程、运动方程。对于三相异步电机转子偏心、匝间短路、转子断条、电压不平衡、缺相5种故障模式进行机理分析。介绍了卷积神经网络(CNN)模型的几种经典网络层和优化算法。通过实验台架完成了故障电机实验数据的采集和预处理。 (2)通过数据驱动的方法挖掘电流参数隐含的故障信息,采用短时傅里叶变换、循环谱分析、快速谱峭度三种特征提取方法分别对电机电流信号中的时域特征、循环平稳性特征和谱峭度特征进行特征提取并分别生成二维特征图像,采用卷积神经网络模型(CNN)对图像故障特征进行识别从而实现对电机的几种常见故障类型进行故障诊断。通过对比分析表明采用基于快速谱峭度的特征提取方法可以达到较高的诊断精度且神经网络的收敛速度较快。 (3)针对传统的卷积神经网络模型收敛速度慢,电机故障诊断实时性和准确性差的问题,通过引入卷积注意力模块(CBAM)对残差神经网络(ResNet)在通道维度和空间维度的故障特征识别能力进行优化,搭建一种CBAM-ResNet神经网络模型。进行了模型对比实验、变工况对比实验、不同样本量对比实验和泛化性实验,结果表明该模型相较于传统卷积神经网络具有更高的收敛速度和准确度且泛化性较好,此外通过不同样本量对比实验发现该方法在故障数据出现缺失时模型精度和实时性会受到影响。 (4)针对故障样本缺失时基于单一信号的故障诊断方法诊断精度低的问题,提出了基于特征图像的信息融合方法和基于多通道神经网络的信息融合方法,分别通过图像预处理和搭建MC-CBAM-ResNet双通道神经网络的方式,对电机的电流和振动信号进行特征层融合并输出诊断结果,实验表明信息融合的方法可以有效改善样本缺失导致的问题。

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中图分类号:

 U672.3    

条码号:

 002000074544    

馆藏号:

 YD10002535    

馆藏位置:

 203    

备注:

 403-西院分馆博硕论文库;203-余家头分馆博硕论文库    

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