[發明專利]一種基于閾不變多電流特征的電機機械缺陷分類診斷方法

在審

• 申請號: 202310436569.1
• 申請日: 2023-04-23
• 公開（公告）號: CN116502178A
• 公開（公告）日: 2023-07-28
• 發明（設計）人: 馬天雨;劉園園
• 申請（專利權）人: 湖南師范大學
• 主分類號: G06F18/25
• 分類號: G06F18/25;G06F18/21;G06F18/24;G01R31/34;G01R19/165;G01R23/16;G01R29/18;G01M1/14;G01M13/00
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• 代理人: 暫無信息

1.一種基于閾不變多電流特征的電機機械缺陷分類診斷方法，其特征在于，包括：

針對大功率電機的裝配機械缺陷：電機卡阻、過載、定轉子不對齊、轉子不平衡及組合機械缺陷；

采用機械缺陷類型分析法得到機械缺陷相關的機械缺陷特征，包括時域、頻域電信號特征，以及電流信號的調幅，調頻特征，軸系特征，將特征值與電機正常工作時的數據比較判斷電機機械缺陷類型，獲得第一診斷結果；

采用區間異常頻率特征診斷法，統計異常點數量，建立異常點分布形態擬合曲線判斷電機機械缺陷類型，獲得第二診斷結果；

構建深度學習框架，采用基于多分類器對齊的多源對抗域自適應機械缺陷方法判斷電機機械缺陷類型，獲得第三診斷結果；

融合所述第一診斷結果、第二診斷結果以及第三診斷結果，并依據實際工況判斷機械缺陷類型。

2.如權利要求1所述的基于閾不變多電流特征的電機機械缺陷分類診斷方法，其特征在于，機械缺陷形成機理及表現特征，包括：

過載，通過電流大小判斷電機負載大小，如果電機不在60%-80%額定負載下工作，會導致電機工作效率下降；

定轉子不對齊，定子和轉子出現質量中心不重合，定轉子出現軸向錯位，導致電機軸向竄動、軸向振動大；

轉子不平衡，電機轉子質量分布不均勻，造成電機在工作中振動過大，甚至發出異響。

3.如權利要求1所述的基于閾不變多電流特征的電機機械缺陷分類診斷方法，其特征在于，提取機械缺陷時的異常特征和數據，采用機械缺陷分析法獲得第一診斷結果，包括：

選擇機械缺陷類型分析法內的過流比較法，相序檢測法，轉頻分析法，基頻分析法，諧波幅值對比法，上下限頻率點法的其中一種，得到機械缺陷相關的特征，包括時域、頻域電信號特征，以及電流信號的調幅，調頻特征，軸系特征，將機械缺陷特征值與電機正常工作時的數據相比，判斷電機機械缺陷類型，獲得第一診斷結果。

4.如權利要求1所述的基于閾不變多電流特征的電機機械缺陷分類診斷方法，其特征在于，采用區間異常頻率特征診斷法，獲得第二診斷結果，包括：

在不同工作時段，提取電機正常工作時的幅頻特征，計算電機正常工作基線，將至少三次基線合并，作為判斷電機機械缺陷閾值，對電機機械缺陷的頻譜進行數據采樣，將采樣結果與基線比較，統計異常頻率點個數，建立異常點分布形態擬合曲線判斷電機機械缺陷，獲得第二診斷結果。

5.如權利要求1所述的基于閾不變多電流特征的電機機械缺陷分類診斷方法，其特征在于，采用深度學習法診斷電機機械缺陷類型，獲得第三診斷結果，包括：

為每個源域構建一個子網絡，基于各源域不同機械缺陷類型的域不變特征形成特征集；依次計算所有目標特征與源域特征的分布距離，最小化分布距離向量的熵使子網絡學習到更具機械缺陷代表性的特征，從而判斷機械缺陷類型，獲得第三診斷結果。

6.如權利要求1所述的基于閾不變多電流特征的電機機械缺陷分類診斷方法，其特征在于，融合所述第一診斷結果、第二診斷結果以及第三診斷結果，并依據實際工況建立機械缺陷決策方法，包括：

將第一診斷結果與第二診斷結果對比，若機械缺陷結果一致，則電機機械缺陷可以判定；若機械缺陷結果不一致，則與第三診斷結果對比，若第三診斷結果與第一診斷結果或第二診斷結果有一致，再聯系具體工況，如溫度，濕度，壓強，分析診斷電機機械缺陷；若第一診斷結果，第二診斷結果和第三診斷結果都不一致，將三者機械缺陷特征組合起來，將組合特征再次利用深度學習法診斷電機機械缺陷。