，中继站点RST与管理站点MST之 间通过接收节点AP实现无线通信，管理站点MST与工控机相连。
[0024] 工控机为性能稳定，处理速度快的工业级PC。其与所述的MST的连接方式为有线 连接。所述的工控机访问所述的MMF的方式为通过网页输入相应的IP地址访问。无线传输 单元中的所有MST、AP、CST、RAP、RST之间的信息传输方式为无线传输。控制单元中的ADI 和MMF集成在一个装置内，并与LPF直接通过有线方式连接。
[0025] 每个控制单元包括监控服务器MMF、模数转换器ADI、有源低通滤波器LPF、电机电 压传感器、电机温度传感器、定子电流传感器、轴承震动频率传感器、转矩传感器、基座震动 频率传感器。监控服务器一方面用于接收模数转换器的数据，另一方面依据基于BP神经 网络算法的多传感器信息融合技术对采集的信息进行分析、处理，信息融合控制原理如图 2所示，根据融合数据库和专家知识库对采集信息进行判断处理，融合数据库中存放着之前 所记录的传感器采集数据组，专家知识库中存放着已知电机故障类型对应的各传感器的参 数记录。模数转换器则通过有源低通滤波器连接电机各特征量传感装置。
[0026] 监控服务器根据多传感器信息融合技术的神经网络算法进行电机故障类别的分 类、匹配，快速、实时地在监控服务器上判断电机故障类型，监控服务器还与控制站点相连。
[0027] 多传感器信息融合过程如下：
[0028] (1)检测电机各特征量的传感器输出。
[0029] (2)采集传感信息并进行信息预处理。
[0030] (3)对经过预处理的传感器信号进行特征提取。
[0031] (4)对特征信息进行归一化处理，为BP神经网络的输入提供标准形式。如果神经 网络的传递函数选择线性传递函数时，可以不对特征信息进行归一化处理。
[0032] (5)将归一化后的数据和对象已知信息作为训练样本，对网络进行训练，直到满足 要求为止。该训练好的网络作为已知网络，只要将归一化的传感器特征信息输入网络，就可 以得到输出融合结果，判断得到故障电机的故障类型。
[0033] BP神经网络是一种含有隐含层的多层前馈网络，其拓扑结构如图3所示。其中， XpX2，…，xm为输入节点，yi，y2，…，yn为输出节点，网络具有q个隐含节点。由于BP神经 网络可以逼近任意的非线性映射关系，因此，其在信息融合中也比较适用。
[0034] BP神经网络的训练过程如下：
[0035] (1)设置所有的加权系数和阈值。
[0036] (2)分别计算样本集中所有样本的隐含层和输出层各节点的输出值，即隐含层第 i个神经元的输出为：
[0037]
【主权项】
1. 一种基于多传感器信息融合的无线远程故障诊断系统，包括工控机、无线传输单元 和控制单元，其特征在于，所述无线传输单元用于连接工控机和控制单元；所述控制单元包 括监控服务器、模数转换器、有源低通滤波器和多个数据传感器；所述多个数据传感器分别 通过各自的有源低通滤波器和模数转换器与监控服务器相连；所述监控服务器一方面用于 接收所述模数转换器的数据，另一方面基于BP神经网络算法的多传感器信息融合技术对 采集的信息进行分析处理，根据融合数据库和专家知识库对采集信息进行判断处理，其中， 所述融合数据库中存放着之前所记录的传感器采集数据组，专家知识库中存放着已知电机 故障种类对应的各传感器的参数记录。
2. 根据权利要求1所述的基于多传感器信息融合的无线远程故障诊断系统，其特征在 于，所述无线传输单元包括管理站点、接收节点、控制站点、中继接收节点和中继站点；每个 控制单元连接一个控制站点，所述中继接收节点和中继站点共同组成一组用于延长网络传 输距离的中继器，所有控制站点与中继器之间建立无线通信，中继站点与管理站点之间通 过接收节点实现无线通信，所述管理站点与工控机相连。
3. 根据权利要求1所述的基于多传感器信息融合的无线远程故障诊断系统，其特征在 于，所述数据传感器包括电机电压传感器、电机温度传感器、定子电流传感器、轴承震动频 率传感器、转矩传感器和基座震动频率传感器。
4. 根据权利要求1所述的基于多传感器信息融合的无线远程故障诊断系统，其特征在 于，所述监控服务器用于对采集到的信息进行特征提取，并对特征信息进行归一化处理为 BP神经网络的输入提供标准形式，将归一化后的数据和对象已知信息作为训练样本，对网 络进行训练，直到满足要求为止。
5. 根据权利要求4所述的基于多传感器信息融合的无线远程故障诊断系统，其特征在 于，如果BP神经网络的传递函数为线性传递函数时，不对特征信息进行归一化处理，直接 将采集到的信息和对象已知信息作为训练样本，对网络进行训练。
6. 根据权利要求4或5所述的基于多传感器信息融合的无线远程故障诊断系统，其特 征在于，所述对网络进行训练具体包括：设置所有的加权系数和阈值；分别计算样本集中 所有样本的隐含层和输出层各节点的输出值；分别计算在样本作用下的各层误差；调整各 层的加权系数及阈值，得到输出层的加权系数修正公式；计算输出误差，当误差达不到目标 值时，继续对网络进行训练，直到满足要求为止。
【专利摘要】本发明涉及一种基于多传感器信息融合的无线远程故障诊断系统，包括工控机、无线传输单元和控制单元，所述无线传输单元用于连接工控机和控制单元；所述控制单元包括监控服务器、模数转换器、有源低通滤波器和多个数据传感器；所述多个数据传感器分别通过各自的有源低通滤波器和模数转换器与监控服务器相连；所述监控服务器一方面用于接收所述模数转换器的数据，另一方面基于BP神经网络算法的多传感器信息融合技术对采集的信息进行分析处理，根据融合数据库和专家知识库对采集信息进行判断处理，其中，所述融合数据库中存放着之前所记录的传感器采集数据组，专家知识库中存放着已知电机故障种类对应的各传感器的参数记录。本发明可提高故障诊断的可行性和精确度。
【IPC分类】G05B23-02
【公开号】CN104571079
【申请号】CN201410690681
【发明人】周武能, 田波, 蔡超, 柳鑫, 王菊平, 丁曹凯, 周全权
【申请人】东华大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2014年11月25日