[發(fā)明專利]一種基于電機電流的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202211575658.6
• 申請日: 2022-12-09
• 公開（公告）號: CN115586440B
• 公開（公告）日: 2023-05-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王平;何虹亮;蓋文
• 申請（專利權(quán)）人: 中國空氣動力研究與發(fā)展中心設(shè)備設(shè)計與測試技術(shù)研究所
• 主分類號: G01R31/34
• 分類號: G01R31/34
• 代理公司: 成都中亞專利代理有限公司 51126
• 代理人: 周長福

1.一種基于電機電流的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、獲得電機電流的健康樣本和故障樣本；

S2、通過快速沃爾什變換分別提取健康樣本和故障樣本的特征，分別獲得健康樣本的特征矩陣和故障樣本的特征矩陣；

S3、利用健康樣本的特征矩陣中每個樣本的特征，根據(jù)最小誤差平方和準(zhǔn)則，建立誤差平方和，并利用非線性最小二乘法計算出使誤差平方和最小的參考樣本的特征；

S4、計算參考樣本的特征與健康樣本的特征矩陣中樣本特征的距離，計算參考樣本的特征與故障樣本的特征矩陣中樣本特征的距離；

S5、利用閾值迭代獲取最優(yōu)閾值；

S6、通過最優(yōu)閾值判斷電機的健康狀態(tài)

所述步驟S3的具體方法如下：

令為與中每個樣本的距離最小，則根據(jù)最小誤差平方和準(zhǔn)則，建立公式，并利用非線性最小二乘法計算出使最小的，其中，為參考樣本，S為誤差平方和，其中和分別為健康樣本和故障樣本的數(shù)量；

所述步驟S5的具體方法如下：

利用閾值迭代，獲取使公式中準(zhǔn)確率為最大值的最優(yōu)閾值，

其中，是被檢測為故障樣本的故障樣本數(shù)量，是被檢測為健康樣本的健康樣本數(shù)量，是被檢測為故障樣本的健康樣本數(shù)量，是被檢測為健康樣本的故障樣本數(shù)量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于電機電流的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S1的具體方法如下：

通過寬度為的移動時間窗口獲得電機電流的健康樣本和故障樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于電機電流的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S2的具體方法如下：

通過快速沃爾什變換分別提取健康樣本和少量故障樣本的特征，分別獲得健康樣本的特征矩陣和故障樣本的特征矩陣，其中，和中每一列為一個樣本。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種基于電機電流的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S4的具體方法如下：

通過公式計算與中第個樣本的距離；

通過公式計算與中第個樣本的距離。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于電機電流的轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障檢測方法，其特征在于，所述步驟S6的具體方法如下：

當(dāng)獲取新樣本時，通過公式或計算與的距離；

當(dāng)時，說明當(dāng)前電機已出現(xiàn)故障，反之，當(dāng)前電機仍處于健康狀態(tài)。