张建平，阮 莹

(河南师范大学新联学院，河南 郑州 450046)

1 引言

大型电气传动多采用 SIE-MENS SIMADYN D 交交变频矢量控制调速系统，在工作过程中，一旦出现故障，如果没有及时的解决，会很有可能造成严重的事故，导致经济发生巨大损失[1]。因此，如何采集并记录电气传动系统中的大量过程数据是设备调试、系统优化、故障排查、可靠运行的重要保障[2]。同时，如何对电气传动中多重故障数据集进行自动生成，成为现阶段重点研究的课题之一。

目前，对电气传动中多重故障数据集自动生成方法有很多，主要有数据特征选择的故障数据生成方法、数据匹配技术的故障数据生成方法和人工神经网络的故障数据生成方法。其中，经常使用的是人工神经网络的故障数据生成方法。该方法对故障数据的生成能够有效的提高故障数据集的检测效率和准确率，在一定程度上满足实际的生产需求，所以受到很多专家学者们的高度关注[3]。文献[4]提出基于数据特征选择的关联规则挖掘方法，通过卡方分裂算法将连续型特征量转换为布尔型特征量，同时采用MSApriori算法解决故障信息中的稀有项问题，然后在此基础上应用kulc准则消除冗余规则以形成约简的代表规则家族。但是该方法在进行多重故障数据集生成时生成时间开销较大、能量消耗较多。文献[5]提出基于数据匹配技术的故障类型判据、负荷电流判据与合闸角判据，通过这三重判据的联动提高数据匹配的可靠性。……