【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电机故障诊断，用于电机健康监测与故障预测性维护，具体涉及基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法。
技术介绍
1、随着工业自动化的发展，电机作为重要的动力设备，其运行状态直接关系到生产的稳定性和安全性。然而，在实际的工作场景中，由于电机长期运行，外部负载变化、电源偏差、过热、润滑不足、密封不良、产品瑕疵和自然老化等因素，会使得电机在运行时面临许多如机械、电、热和环境应力等不可避免的应力，最终，这些问题将会导致电机出现故障，不仅影响设备的正常运行，还可能降低企业的经济效益。此外，电机故障可能引发一系列安全隐患，甚至引发人员伤害等安全事故。因此，确保电机在工作中的正常运行十分重要。
2、滚筒电机作为滚筒叶片回潮机的核心驱动部件，其性能直接决定了整个设备运行的稳定性与生产效率。在实际运行中，由于长期高负载、潮湿环境以及多变的工况条件，滚筒电机易发生绕组短路、轴承损坏及转子不平衡等多种故障。这些故障通常表现为复杂的振动信号、温升变化及电气特性异常，传统基于规则的诊断方法难以有效提取关键特征并进行准确分类。
3、近年来，深度学习方法因其卓越的特征提取与故障识别能力逐渐成为研究热点。然而，仅依赖实际据进行模型训练面临样本采集成本高、工况覆盖不全面等问题。而基于电机仿真建模生成数据的方法虽然能够解决实验样本不足问题，但仿真模型的偏差可能导致诊断模型在实际应用中的性能下降。因此，结合仿真与实际数据，通过迁移学习技术实现从数模到实际的高精度故障诊断。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，提高电机运行可靠性，以解决上述
技术介绍
中所存在的问题。
2、为实现上述目的，本申请是通过以下技术方案实现的：
3、基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，包括以下步骤：
4、s1：获取滚筒电机关键参数以及工况信号，并对采集的信号进行预处理；
5、s2：建立电机的数学模型；
6、s3：通过matlab/simulink建立滚筒电机的多物理场耦合模型，生成多工况下的高精度仿真数据；
7、s4：构建深度卷积神经网络模型；
8、s5：将s3生成的仿真数据作为s4构建模型的数据集进行模型训练，并利用实际数据修正仿真模型误差，通过交互迭代优化算法不断提升模型的性能；
9、s6：采用迁移学习方法实现从仿真环境到实际工况的知识迁移，通过冻结预训练模型的特征提取层，仅针对实际数据微调分类层，降低训练时间与数据需求。
10、进一步的，步骤s1中，获取滚筒电机关键参数以及工况信号，并对采集的信号进行预处理的步骤为：
11、s11：通过查看相关图纸和说明书获得滚筒电机实际几何参数；
12、s12：通过查看名牌和手册获得滚筒电机的电气参数、机械参数；
13、s13：通过传感器获取电机在运行过程中实测振动数据、实测电流数据，并对信号进行预处理。
14、进一步的，所述预处理的方法为ceemdan或fir滤波器，通过数据预处理减少信号中的噪声。
15、进一步的，步骤s2中，建立电机的数学模型，对转子电压方程进行park变换并做出如下假设：(1)定转子绕组中的电阻为恒定值；(2)磁路不存在饱和现象，忽略磁滞与铁耗；(3)三相绕组间为星型连接结构，且空间分布完全对称，合成磁动势在气隙方向上呈正弦规律分布；(4)忽略空间谐波影响；
16、定子磁链方程为：
17、 （1）
18、转子磁链方程为：
19、 （2）
20、式中：ls、lr分别为定子、转子的等效自感，h；lm为定转子间的等效互感,，；，h；
21、电磁转矩方程为：
22、 （3）
23、式中：p为极对数；
24、转子角速度方程为：
25、 （4）
26、式中：te、tm分别为电磁转矩、负载转矩，n·m；np为转子转速，r/min；j为转动惯量，kg·m²。
27、进一步的，步骤s3中，通过matlab/simulink建立滚筒电机的多物理场耦合模型，生成多工况下的高精度仿真数据，具体步骤为：
28、s31：在matlab/simulink中输入滚筒电机的关键参数，并基于电磁、力学、热学的数学模型搭建模块化多物理场仿真框架；
29、s32：通过simulink与simscape模块实现电磁场、力学场和热学场之间的耦合，设置关键边界条件以确保物理场的精确交互；
30、s33：针对不同工况运行仿真模型，采集振动信号、电流信号等多物理场输出数据，并通过高精度采样与优化算法提升仿真精度。
31、进一步的，步骤s4中，构建深度卷积神经电机故障诊断的网络模型，包括以下四个模块：
32、s41：样本划分模块，该模块是将采集的振动信号与电流信号总样本，按照7:2:1的比例划分为训练集，验证机，测试集；
33、s42：分支特征提取模块，该模块在结构上相当于两个卷积通道并行提取特征，能够同时提取振动信号与电流信号之间的特征，并将特征保存；
34、s43：特征融合模块，通过lambda层将特征利用函数进行融合，完成特征加权融合，其中可表示为：
35、，
36、其中代表待拼接的张量，表示在第维度上进行拼接，表示输出的张量；
37、s44：故障诊断模块，该模块利用步骤s33融合的特征完成对电机的故障诊断，利用测试集在训练好的模型上进行故障诊断，将测试集中的数据输入到模型中，并观察模型的输出结果。
38、进一步的，步骤s5中，具体步骤为：
39、s51：利用构建的数据集对深度卷积神经网络模型进行训练，通过引入实际运行数据对仿真模型输出的偏差进行误差校正，提高数据集的真实反映能力；
40、s52：基于优化算法对仿真模型和深度学习模型进行迭代调优，综合分析训练损失和验证误差，持续优化仿真模型参数与深度学习模型超参数，实现性能的逐步提升。
41、进一步的，步骤s6中，具体步骤为：
42、s61：加载在仿真数据上预训练的深度卷积神经网络模型，冻结其特征提取层，保留其已学习到的多工况特征表示能力，作为实际工况数据的基础模型；
43、s62：针对实际运行工况，采集振动信号和电流信号，并将其作为输入，对预训练模型的分类层进行微调，通过较少的实际数据重新优化分类权重；
44、s63：在实际工况数据集上验证迁移学习模型的性能，通过分析分类准确率和模型误差，进一步调整分类层参数或解冻部分高层特征提取层以提升模型本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤S1中，获取滚筒电机关键参数以及工况信号，并对采集的信号进行预处理的步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，所述预处理的方法为CEEMDAN或FIR滤波器，通过数据预处理减少信号中的噪声。
4.根据权利要求1所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤S2中，建立电机的数学模型，对转子电压方程进行Park变换并做出如下假设：(1)定转子绕组中的电阻为恒定值；(2)磁路不存在饱和现象，忽略磁滞与铁耗；(3)三相绕组间为星型连接结构，且空间分布完全对称，合成磁动势在气隙方向上呈正弦规律分布；(4)忽略空间谐波影响；
5.根据权利要求1所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤S3中，通过MATLAB/Simulink建立滚筒电机的多物理场耦合模型
6.根据权利要求5所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤S4中，构建深度卷积神经电机故障诊断的网络模型，包括以下四个模块：
7.根据权利要求1所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤S5中，具体步骤为：
8.根据权利要求1所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤S6中，具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤s1中，获取滚筒电机关键参数以及工况信号，并对采集的信号进行预处理的步骤为：
3.根据权利要求2所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，所述预处理的方法为ceemdan或fir滤波器，通过数据预处理减少信号中的噪声。
4.根据权利要求1所述的基于数模驱动滚筒叶片回潮机电机迁移学习故障诊断方法，其特征在于，步骤s2中，建立电机的数学模型，对转子电压方程进行park变换并做出如下假设：(1)定转子绕组中的电阻为恒定值；(2)磁路不存在饱和现象，忽略磁滞与铁耗；(3)三相绕组间为星型连接结构...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗双强，巩晓赟，张世康，张跃民，韩慧丹，钱亚红，李培培，刘玉叶，王良文，孟凡念，
申请(专利权)人：河南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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