基于ELM模型的无刷直流电机轴承故障诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种基于ELM模型的无刷直流电机轴承故障诊断方法，首先，检测无刷直流电机的三相电流和母线电流作为无刷直流电机轴承的故障诊断信号；其次，为了减少三相电流谐波的影响，提取三相电流基于希尔伯特黄变换的时频特征；再次，为了完善轴承故障信号，提取了无刷直流电机母线电流的时域、频域和时频域特征；最后，为了简化分类模型，强化分类模型泛化能力，结合极限学习机算法，实现了无刷直流电机轴承故障诊断。

【技术实现步骤摘要】
基于ELM模型的无刷直流电机轴承故障诊断方法
本专利技术涉及无刷电机故障诊断领域，特别设计基于ELM模型的无刷直流电机轴承故障诊断方法。
技术介绍
随着科学技术的不断发展，无刷直流电机的应用也越来越广，为了保证无刷直流电机的安全运行，其安全工作状态也越来越受到重视。同时，在所有电机故障类型中，电机的轴承故障所占比重约为40％，电机轴承故障也是电机的主要故障形式之一。而轴承故障会引起电机转子堵转、扫膛等毁灭性问题，继而进一步引发不可估量的经济损失，所以，在轴承发生故障初期检测到相关故障信息，对电机的工作安全、及时维护等都有着重大意义。影响无刷直流电机故障检测的因素很多，如故障程度、故障部位、检测信号类型以及检测方法等，无刷直流电机由于其相电流纹波很大，传统的诊断方法均使用相电流进行故障诊断，而无刷直流电机的相电流为方波，且仅导通2/3个电周期，这导致相电流自身包含大量谐波，使得轴承故障谐波提取时易被相电流自身谐波湮没，而本专利技术使用母线电流和三相电流作为诊断信号。同时，为了减少三相电流的谐波干扰，本专利技术提取基于希尔伯特黄变换的时频域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于ELM模型的无刷直流电机轴承故障诊断方法，具体步骤如下，其特征在于,/n步骤1：检测无刷直流电机的三相电流和母线电流，并将三相电流和母线电流作为无刷直流电机轴承的故障诊断信号；/n步骤2：为减少谐波信号对无刷直流电机三相电流的影响，提取三相电流信号基于希尔伯特黄变换的无刷电机三相电流特征；/n步骤3：为获得包含更多无刷直流电机轴承的故障信息，同时提取母线电流信号的时域、频域和时频域特征；/n步骤4：把提取的特征向量作为输入向量、故障类别作为输出向量，送入极限学习机模型中，训练极限学习机模型；/n步骤5：检测待测无刷直流电机的三相电流和母线电流，经过步骤2和步骤3，将提取的特征输入到训练...

【技术特征摘要】
1.基于ELM模型的无刷直流电机轴承故障诊断方法，具体步骤如下，其特征在于,
步骤1：检测无刷直流电机的三相电流和母线电流，并将三相电流和母线电流作为无刷直流电机轴承的故障诊断信号；
步骤2：为减少谐波信号对无刷直流电机三相电流的影响，提取三相电流信号基于希尔伯特黄变换的无刷电机三相电流特征；
步骤3：为获得包含更多无刷直流电机轴承的故障信息，同时提取母线电流信号的时域、频域和时频域特征；
步骤4：把提取的特征向量作为输入向量、故障类别作为输出向量，送入极限学习机模型中，训练极限学习机模型；
步骤5：检测待测无刷直流电机的三相电流和母线电流，经过步骤2和步骤3，将提取的特征输入到训练完成的极限学习机模型中，输出待测无刷直流电机轴承故障类型。


2.根据权利要求1基于ELM模型的无刷直流电机轴承故障诊断方法，其特征在于：步骤2中提取三相电流信号基于希尔伯特黄变换的无刷电机三相电流特征如下：
希尔伯特-黄变换是一种时频分析方法，该算法具有自适应性，能够根据信号自身的特点自适应的分解信号，能对非线性非平稳信号进行分析，有效避免信号谐波带来的不利影响，设无刷电机三相电流信号为I1(t)，提取基于希尔伯特黄变换的无刷电机三相电流特征步骤如下：
步骤2.1：确定三相电流信号I1(t)所有的极大值点和极小值点；
步骤2.2：对三相电流信号所有的极大值点进行拟合得到上包络线emax(t)，并对所有的极小值点进行拟合得到下包络线emin(t)；
步骤2.3：计算三相电流信号上下包络线的均值mi(t)：



步骤2.4：用三相电流信号I1(t)减去mi(t)，得到信号的IMF分量imf1(t)：
imfi(t)＝I1(t)-mi(t)(2)
步骤2.5：imfj(t)替代I1(t)并重复步骤2.1至2.4，直至满足停止准则：



其中SD是停止阈值，当SD小于0.25时停止迭代；
步骤2.6：经过一系列的分解后，可得n个IMF分量imf1(t)，imf2(t)，……，imfn(t)以及余项rn(t)，可将三相电流信号表示为：



步骤2.7：...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁芬，丁旭东，郭夕琴，陈璐璐，赵姗姗，
申请(专利权)人：南京机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32