电机故障诊断(python程序，模型为CNN结合LSTM)

代码运行环境要求：TensorFlow版本>=2.4.0，python版本>=3.6.0

运行效果视频：电机故障诊断（python代码）_哔哩哔哩_bilibili

1.电机常见的故障类型有以下几种：

1. 轴承故障：轴承是电机运转时最容易受损的部件之一。常见故障包括磨损、疲劳、过热和润滑不良，这些问题可能导致噪音增加和电机性能下降。

2. 绝缘老化：电机绝缘材料随着使用时间的增加会老化，失去绝缘性能，导致绝缘击穿和电机短路。

3. 绕组故障：电机的绕组可能出现短路、开路或者匝间故障，这些故障会导致电机失去正常运转能力。

4. 电刷磨损：对于一些直流电机，电刷是关键部件，其磨损会导致电刷与集电环之间的接触不良，影响电机性能。

5. 过载和过热：电机长时间运行在超过额定负载或者额定温度的情况下，会导致电机过热，进而加速其它故障的发生。

6. 风扇故障：风扇是电机散热的重要组成部分，若风扇故障导致散热不良，电机温度升高，从而加剧其它故障。

7. 不良环境：如果电机运行环境恶劣，如潮湿、灰尘多、腐蚀性气体等，会加速电机故障的发生。

8. 频率变化：对于变频驱动的电机，频率的变化可能导致电机在某些转速下共振，损坏电机。

以上仅列举了一些常见的电机故障类型，实际情况还可能会更加复杂。

2.数据集介绍（经过上面的电机常见故障分析，这里针对轴承部位故障，绕组故障等情况采集数据）

 正常电机的采集数据：（3个通道采集振动信号，3个通道采集电压信号）

 正常电机下一共采集362941行数据

 其它故障状态下分别采集了140801行数据左右 ，因为现实中故障数据相比正常数据难以获得，所以实验室里采集的正常电机的信号比故障下的信号要多。

2.模型

 首先经过尝试，发现第3个振动通道采集的数据对故障更加敏感，这里只选用了第3个振动通道采集的数据作为特征信号。经过不重叠样本（1024的长度）切割，生成样本个数如下

正常:354个样本。

断条：137个样本

偏心：113个样本

匝间短路：105个样本

轴承内圈：118个样本

轴承外圈：104个样本

模型采用的就是一维CNN结合LSTM模型

 

3.效果

 

混淆矩阵以百分比的形式呈现 

代码和数据集压缩包下载链接

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
from sklearn import preprocessing
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
#压缩包链接：https://mbd.pub/o/bread/ZJucmp5y