公开(公告)号：CN107831438A

公开(公告)日：2018-03-23

申请号：CN201711009328.X

申请日：2017-10-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 姚钢 ,  周荔丹 ,  张昊宇

IPC: G01R31/34 ,  G06N99/00

CPC classification number: G01R31/343 ,  G06N99/005

Abstract: 本发明公开一种电机故障的预测方法及预测系统，预测方法包括：获取电机运行的参数变量信号，参数变量信号包括：电流、电磁转矩和转速中至少一者；对参数变量信号进行小波包分解，获得参数变量信号的特征值；建立小波神经网络预测模型；将特征值输入小波神经网络预测模型，得到电机故障预测结果。本发明提供的预测方法及预测系统，当小波神经网络预测模型的输出结果标记电机处于临界故障运行状态时，可提前主动采取相应措施，如切断逆变器或电机切换到容错运行机制，从而避免电机出现故障导致的系统崩溃。而且，本发明将传统的被动处理故障变为主动避免故障，能够在提高整个系统可靠性的同时最大限度地减少系统因故障处理而带来的资源浪费。