本發(fā)明涉及電機(jī)故障診斷，具體為一種永磁同步電機(jī)電氣故障診斷方法。

背景技術(shù)：

1、隨著igbt（絕緣柵雙極晶體管）和sic?mosfet（碳化硅金屬氧化物半導(dǎo)體場(chǎng)效應(yīng)晶體管）等電力電子器件的技術(shù)不斷進(jìn)步，高效電機(jī)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用正朝著大功率、高電壓的方向快速發(fā)展。永磁同步電機(jī)（以下簡(jiǎn)稱為電機(jī)）主要由定子(含繞組)、轉(zhuǎn)子和永磁體三部分組成，其所發(fā)生的常見(jiàn)故障按類型可分為機(jī)械故障、退磁故障和電氣故障，其中：對(duì)于機(jī)械故障，通?？筛鶕?jù)物理模型，采用simulink仿真等基于模型的方法來(lái)進(jìn)行診斷，診斷效果比較理想；對(duì)于退磁故障，則可根據(jù)故障特征應(yīng)用智能算法進(jìn)行識(shí)別，此方法的應(yīng)用也較為成熟；但是，對(duì)于電氣故障，現(xiàn)有技術(shù)中的診斷方法卻存在著局限性，具體地：

2、電氣故障包括定子繞組相間短路、定子繞組開(kāi)路和定子繞組匝間短路故障，當(dāng)發(fā)生電氣故障時(shí)，以電壓、電流、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩為代表的各種物理信號(hào)中將出現(xiàn)故障相關(guān)信息。但隨著電機(jī)的復(fù)雜、高效發(fā)展，反映電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出海量、多樣化、流動(dòng)速度快以及價(jià)值密度低等“大數(shù)據(jù)”特點(diǎn)，這使得目前的大部分故障診斷方法均無(wú)法較好地滿足在大數(shù)據(jù)背景下的故障診斷需求。具體來(lái)說(shuō)，體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：

3、其一，當(dāng)電機(jī)工作在惡劣工況下，例如高溫、振動(dòng)、磁場(chǎng)退化等，會(huì)通過(guò)不同的機(jī)制影響電機(jī)繞組的健康狀態(tài)；由于實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中的環(huán)境噪聲以及周?chē)考恼駝?dòng)干擾，信號(hào)頻譜中會(huì)夾雜過(guò)多冗余諧波，由此會(huì)使得無(wú)法準(zhǔn)確提取故障特征?，F(xiàn)有技術(shù)中，雖然可通過(guò)測(cè)量振動(dòng)、噪聲、溫升等電機(jī)信號(hào)來(lái)監(jiān)測(cè)電機(jī)狀態(tài)，但這種方式需要在電機(jī)上額外加裝信號(hào)傳感器，進(jìn)而會(huì)對(duì)電機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)合產(chǎn)生諸多限制。

4、其二，即使電機(jī)工作在穩(wěn)態(tài)工況下，但是受環(huán)境、采樣設(shè)備誤差、計(jì)算誤差等多種因素的影響，各種電氣故障特征也會(huì)隨著特征提取窗口的不同而不斷變化，進(jìn)而會(huì)造成診斷準(zhǔn)確性下降、診斷效率降低等不利影響。現(xiàn)有技術(shù)中，雖然提出了基于建模仿真的方法，例如公開(kāi)號(hào)為cn112926728a的專利提供了一種故障診斷方法，其利用永磁同步電機(jī)仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的近似性，使用遷移學(xué)習(xí)的方法將在仿真數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型遷移到真實(shí)故障數(shù)據(jù)集上；但是，相較于電機(jī)的仿真數(shù)據(jù)，實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中故障特征值波動(dòng)會(huì)更大，部分性能較差的故障特征受外部因素干擾，會(huì)失去表征電機(jī)狀態(tài)的能力，因此無(wú)法作為電機(jī)故障診斷的依據(jù)。

5、其三，設(shè)備不同類型缺陷發(fā)生概率之間存在差異性，這種差異性會(huì)導(dǎo)致缺陷樣本具有小樣本特點(diǎn)，進(jìn)而使得難以訓(xùn)練準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型；基于此，若是僅依靠電機(jī)控制器監(jiān)測(cè)指標(biāo)及閾值來(lái)判斷缺陷，則很難識(shí)別出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)未超限值平穩(wěn)增長(zhǎng)時(shí)的異常狀態(tài)。

6、綜上所述，本發(fā)明提供一種永磁同步電機(jī)電氣故障診斷方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種永磁同步電機(jī)電氣故障診斷方法，以解決上述背景技術(shù)中所提到的，目前的大部分故障診斷方法均無(wú)法較好地滿足在大數(shù)據(jù)背景下的故障診斷需求的問(wèn)題。

2、本發(fā)明是采用以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、一種永磁同步電機(jī)電氣故障診斷方法，包括如下步驟：

4、步驟s1：建立監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集，并基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集和電氣故障狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提取出若干個(gè)電機(jī)的歷史電氣故障關(guān)鍵特征量集合；

5、步驟s2：將若干個(gè)歷史電氣故障關(guān)鍵特征量集合與不同電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別進(jìn)行對(duì)應(yīng)分類劃分，形成若干個(gè)歷史數(shù)據(jù)樣本集合；

6、步驟s3：基于若干個(gè)歷史數(shù)據(jù)樣本集合，計(jì)算每個(gè)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別的先驗(yàn)概率；

7、步驟s4：提取新采集電氣故障關(guān)鍵特征量集合，對(duì)其進(jìn)行分類劃分，并通過(guò)貝葉斯推理得到分類劃分后每個(gè)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別的后驗(yàn)概率；

8、步驟s5：向新采集電氣故障關(guān)鍵特征量集合中補(bǔ)充更新特征量數(shù)據(jù)，形成已更新電氣故障關(guān)鍵特征量集合，對(duì)其進(jìn)行分類劃分，并得到劃分后每個(gè)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別的后驗(yàn)概率；

9、步驟s6：根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn)結(jié)果對(duì)步驟s5中的分類劃分結(jié)果進(jìn)行標(biāo)注，并將此標(biāo)注的信息存入樣本信息庫(kù)，以更新歷史數(shù)據(jù)樣本集合。

10、進(jìn)一步地，所述步驟s1包括如下子步驟：

11、步驟s1-1：根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)結(jié)果和監(jiān)測(cè)記錄建立監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集中的監(jiān)測(cè)狀態(tài)量包括轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩、三相電壓、三相電流、電機(jī)溫度中的至少一種；

12、步驟s1-2：基于三相電流得到dq軸電流和dq軸電壓，并通過(guò)進(jìn)行特征提取，得到三相電壓、三相電流、dq軸電流和dq軸電壓的基波與各次諧波；

13、步驟s1-3：分別獲取若干個(gè)電機(jī)在正常運(yùn)行狀態(tài)下和電氣故障狀態(tài)下的歷史數(shù)據(jù)信息，并從歷史數(shù)據(jù)信息中提取相關(guān)監(jiān)測(cè)狀態(tài)量，形成正常運(yùn)行狀態(tài)下數(shù)據(jù)集和電氣故障狀態(tài)下數(shù)據(jù)集；

14、步驟s1-4：計(jì)算得到相關(guān)監(jiān)測(cè)狀態(tài)量與電氣故障狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；

15、步驟s1-5：基于得到的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提取若干個(gè)電機(jī)的歷史電氣故障關(guān)鍵特征量集合；歷史電氣故障關(guān)鍵特征量集合中的電氣故障關(guān)鍵特征量類型包括零序電壓三次諧波、零序電壓奇數(shù)倍次諧波、故障相的相電流三次諧波幅值、故障相的d軸電壓二次諧波幅值、故障相的d軸電流二次諧波幅值、轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速中的至少一種。

16、進(jìn)一步地，所述步驟s2中，根據(jù)永磁同步電機(jī)有限元仿真和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行分類劃分，形成歷史數(shù)據(jù)樣本集合記為x=、、……，其中、……為電氣故障關(guān)鍵特征量，代表運(yùn)行狀態(tài)類別。

17、進(jìn)一步地，確定所述歷史數(shù)據(jù)樣本集合h中的時(shí)，先統(tǒng)計(jì)得到不同電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別下各歷史電氣故障關(guān)鍵特征量的條件概率,然后基于條件概率計(jì)算條件概率，最后將得到的多個(gè)條件概率進(jìn)行排序，其中最大的條件概率中的即為。

18、進(jìn)一步地，所述運(yùn)行狀態(tài)類別包括正常、定子繞組相間短路、定子繞組開(kāi)路和定子繞組匝間短路故障。

19、進(jìn)一步地，所述步驟s4中，將新采集電氣故障關(guān)鍵特征量集合記為n=、、……；對(duì)其進(jìn)行分類劃分以得到時(shí)，先統(tǒng)計(jì)得到不同電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別下各新采集電氣故障關(guān)鍵特征量的條件概率,?然后基于條件概率計(jì)算條件概率，最后將得到的多個(gè)條件概率進(jìn)行排序，其中最大的條件概率中的即為，并且該最大的條件概率即為分類劃分后每個(gè)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別的后驗(yàn)概率。

20、進(jìn)一步地，所述步驟s5中，將已更新電氣故障關(guān)鍵特征量集合記為z=、……；對(duì)其進(jìn)行分類劃分以得到時(shí)，先統(tǒng)計(jì)得到不同電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別下各已更新電氣故障關(guān)鍵特征量的條件概率,然后將作為先驗(yàn)知識(shí)，根據(jù)=進(jìn)行計(jì)算以得到，最后將得到的多個(gè)條件概率進(jìn)行排序，其中最大的條件概率中的即為，并且該最大的條件概率即為分類劃分后每個(gè)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別的后驗(yàn)概率。

21、進(jìn)一步地，所述步驟s4中，計(jì)算條件概率時(shí)，對(duì)于連續(xù)的新采集電氣故障關(guān)鍵特征量，假設(shè)其服從正態(tài)分布，則先分別統(tǒng)計(jì)出不同電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)類別下各新采集電氣故障關(guān)鍵特征量的均值及方差，然后按照以下計(jì)算公式進(jìn)行計(jì)算：。

22、本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的有益效果是：

23、提供一種永磁同步電機(jī)電氣故障診斷方法，通過(guò)設(shè)置步驟s1至步驟s6，實(shí)現(xiàn)了對(duì)永磁同步電機(jī)電氣故障的良好診斷效果，其中：利用大量樣本數(shù)據(jù)，研究了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集和電氣故障狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，與基于建模仿真的現(xiàn)有方式相比，本方法更加全面，可以對(duì)診斷模型做出不斷修正，以及能夠擴(kuò)展人們對(duì)電機(jī)電氣故障發(fā)生規(guī)律的認(rèn)識(shí)。并且，基于所采集的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)和電氣故障小樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)貝葉斯推理可有效結(jié)合小樣本多種來(lái)源的先驗(yàn)信息以得到后驗(yàn)概率，進(jìn)而能夠?yàn)殡姍C(jī)電氣故障分類提供決策依據(jù)。另外，可根據(jù)更新特征量數(shù)據(jù)來(lái)更新故障類別的概率，并基于標(biāo)注結(jié)論自動(dòng)調(diào)整診斷模型中關(guān)于電機(jī)故障的先驗(yàn)概率指標(biāo)，進(jìn)而能夠有效保證故障分類的準(zhǔn)確率。