在我国经济飞速发展的背景下,特别是在工业和农业等领域,三相异步电动机作为使用最广泛的动力拖动设备,在国民生产生活中占据重要地位。电动机的故障除了危及电动机本身,还可能导致整个动力系统崩溃,严重影响国民的生命和财产安全。正是因为三相异步电动机的特殊地位,所以如何保证其稳定运行具有重要意义,因此,研究一套行之有效的三相异步电动机的故障诊断方法显得尤为重要。针对三相异步电动机的故障诊断,本文做了如下工作:1、基于传统Petri网理论、模糊理论和神经网络算法,分析基于神经模糊Petri网的故障预测和诊断方法,详细描述NFPN组成、结构和建模规则,阐明本文研究方法与思路的优势,同时阐述本文的主要方向与研究内容。2、在前人研究成果的基础上,摒弃经验化较为严重的变迁置信度,改用Sigmoid函数将其替代,更好的适应神经网络的自适应调节,让数据更明确。通过正向推理,展示了三相异步电动机故障信息传播状态,准确地反映故障传播的路径。通过反向推理矩阵,根据三相异步电动机出现的故障现象,迅速找到故障发生原因,避免诊断的盲目性和经验性。3、在分析三相异步电动机工作原理、故障类型以及构造的基础上,确立三相异步电动机的 NFPN 模型。采用 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis)法和Bayes概率法对数据进行统计处理。4、采用实例对NFPN故障子模型进行正反推理演示,实现三相异步电动机故障预测与诊断。最后,运用Labview编程设计软件,设计一套基于NFPN的三相异步电动机故障预测与诊断系统,能够辅助工作人员快速有效地排查故障和维护。