【技术实现步骤摘要】
永磁同步电机的健康状态监测方法、系统及移动终端
本专利技术涉及永磁同步电机健康状态监测领域，尤其涉及一种永磁同步电机的健康状态监测方法、系统及移动终端。
技术介绍
永磁同电机具有结构紧凑、体积小、重量轻、效率高、工作可靠、噪声低等优点，因此在各行业中被广泛使用，如机械设备、航空航天、电梯、家用电器、航海等领域。在实际的运行当中，永磁同步电机的转子永磁体易受电枢反应、运行温升、烧结稀土永磁材料特性较脆等因素的综合影响而出现局部或均匀退磁故障，导致输出转矩减少及转矩脉动，影响驱动系统的转矩控制精度及运行可靠性等，从而出现运行故障。其中，在电机的故障中以定子绕组匝间短路的故障最为常见，电机的定子绕组发生匝间短路会在短路回路中产生大量的涡流，使电机的温度不断增加。若这些故障若得不到及时的诊断和发现，就会不断恶化最终导致整个系统失效，给工业生产带来巨大的损失。因此，急需解决永磁同步电机的定子绕组发生匝间短路导致的电机温度增加的问题。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种基于典型相关分析的永磁同步电机健康...
【技术保护点】
1.一种永磁同步电机的健康状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1:选取两个以上工况下永磁同步电机的正常运行数据作为训练数据集，将所述训练数据集输入EM算法计算得到建模所需参数；/nS2:获取永磁同步电机的在线运行数据，根据所述参数和所述运行数据建立多模态监测模型；/nS3：结合由模型得到的评价指标和预先设定的故障概率阈值监测永磁同步电机的健康状态。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种永磁同步电机的健康状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1:选取两个以上工况下永磁同步电机的正常运行数据作为训练数据集，将所述训练数据集输入EM算法计算得到建模所需参数；
S2:获取永磁同步电机的在线运行数据，根据所述参数和所述运行数据建立多模态监测模型；
S3：结合由模型得到的评价指标和预先设定的故障概率阈值监测永磁同步电机的健康状态。
2.根据权利要求1所述的永磁同步电机的健康状态监测方法，其特征在于，所述S1中，不同工况下的永磁同步电机的正常运行数据不同，采用高斯混合模型对各不同工况下的所述永磁同步电机的正常运行数据进行拟合。
3.根据权利要求1所述的永磁同步电机的健康状态监测方法，其特征在于，所述S1具体包括以下步骤：
S11：设定永磁同步电机在离线状态下的运行状态中存在C个不同工况，用Mi,i＝1,…,C表示不同工况下的第i类工况参数；
S12：假设所选取的两个以上工况历史数据D是N个正常运行数据的样本，每个样本包含的过程变量都满足于变量变量历史数据D为：
式中，dk表示各工况下随机样本集，表示不同工况下的数据集，l表示u的变量个数，m表示y的变量个数；；
S13：采用高斯混合模型表示各工况下随机样本集dk的概率密度函数p为：
式中，ωi是第i个Mi的加权系数，θi是第i个高斯分量的参数，C表示工况总数，其中，θi为：
θi＝{ωi,μu,i,μy,i,Σuu,i,Σuy,i,Σyy,i}
式中，g(dk|θi)为工况参数Mi的多元高斯密度函数，计算公式如下：
其中，建立两个以上工况下u的均值为：
u的协方差矩阵为：
y的均值为：
y的协方差矩阵为：
S14：令θi的参数集为Θ＝{θ1,θ2,…,θC}，将N个不同的样本组成的最大似然比函数表示为：
根据所述最大似然比函数得到分布模型为：
S15:假设Z为获取的两个以上工况下N组样本集的隐变量，建立目标期望函数为：
式中，Z＝z1,z2,…,zN，zi＝(zi1,zi2,…,ziC)表示为第i类工况下样本集的隐变量，Z未知的条件下对于完整数据集为Dr＝{D,Z}；
通过M步计算得到最大化参数：
Θ＝argmaxQ(Θ|Θold)
式中，Θold为已知参数对于未知参数Θ的期望推导，由训练数据D和当前估计Θ0通过M步和E步更新得到最终参数。
技术研发人员：陈志文，魏焱烽，彭涛，阳春华，梁可天，彭霞，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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