基于物聯(lián)網(wǎng)的感應電爐故障波形多率采集與診斷系統(tǒng).pdf

1、感應電爐是金屬材料加熱領域中常用的工業(yè)設備。為了確保感應電爐工作正常，一般需要監(jiān)測其電源部分的一些信號波形。當出現(xiàn)故障信號時，技術人員需要去現(xiàn)場結(jié)合信號波形和人工經(jīng)驗排查故障，效率較低。
　　針對此問題，本論文設計了一套基于物聯(lián)網(wǎng)的感應電爐故障波形多率采集與診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以分為兩個較為獨立的部分:故障波形多率采集系統(tǒng)和故障診斷系統(tǒng)。
　　故障波形多率采集系統(tǒng)是基于物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設計的，由安裝在感應電爐現(xiàn)場電氣柜的故障數(shù)據(jù)采集

2、模塊、部署在公網(wǎng)的服務器模塊和遠程用戶終端模塊組成。故障數(shù)據(jù)采集模塊針對多率系統(tǒng)，設計了一種基于多通道模數(shù)轉(zhuǎn)換器的高低頻信號有限時間混合采集方法，該方法能夠在有限時間內(nèi)通過采集通道的合理配置，實現(xiàn)高低頻信號波形的混合采集。在提高性價比和資源利用率的同時，解決了在單塊數(shù)據(jù)采集卡上完成數(shù)據(jù)采集的需求問題。用戶終端通過服務器可以與現(xiàn)場故障數(shù)據(jù)采集模塊進行交互，實現(xiàn)遠程查看故障波形數(shù)據(jù)和現(xiàn)場狀態(tài)等功能。
　　故障診斷系統(tǒng)是針對采集到的故障

3、波形數(shù)據(jù)進行故障分類。首先對大量故障波形數(shù)據(jù)進行標記，作為多分類監(jiān)督學習的數(shù)據(jù)集。然后使用兩種方式進行分類對比:一種是使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡分類器直接對故障時序數(shù)據(jù)進行分類，另一種是先對故障波形使用小波分解得到能量特征向量，再以該特征向量作為輸入，通過隨機森林分類器進行分類。兩種方式均得到了較為可觀的結(jié)果，驗證了該故障診斷系統(tǒng)的可行性。
　　通過上述兩個部分組成的完整的基于物聯(lián)網(wǎng)的感應電爐故障波形多率采集與診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)了感應電爐電