电机退磁故障诊断方法及装置制造方法及图纸

本申请提出一种电机退磁故障诊断方法及装置，其中，方法包括：获取当前时刻电机的第一状态序列后，对第一状态序列进行多尺度分解，获取多个第一子状态序列，并对每个第一子状态序列进行矢量变换，获取每个第一子状态序列对应的第一矢量图，之后，确定每个第一矢量图对应的第一矢量轨迹，以根据各第一矢量轨迹确定第一特征，然后，根据第一特征，确定电机是否出现退磁故障

【技术实现步骤摘要】
电机退磁故障诊断方法及装置


[0001]本公开涉及故障诊断领域，尤其涉及一种电机退磁故障诊断方法及装置
。

技术介绍

[0002]永磁风力发电机是一种利用永磁体作为转子磁场的发电机，被广泛应用于可再生能源领域，其具有高效能
、
可靠性和环境友好等优势
。
然而，由于长时间运行或外界因素的影响，永磁风力发电机可能会出现退磁故障，严重影响其性能和可靠性
。
因此，亟需一种准确地电机退磁故障诊断方法，以检测出电机的退磁故障
。

技术实现思路

[0003]本公开提出一种电机退磁故障诊断方法及装置
。
具体方案如下：
[0004]本公开一方面实施例提供一种电机退磁故障诊断方法，包括：
[0005]获取当前时刻电机的第一状态序列；
[0006]对第一状态序列进行多尺度分解，获取多个第一子状态序列；
[0007]对每个第一子状态序列进行矢量变换，获取每个第一子状态序列对应的第一矢量图；
[0008]确定每个第一矢量图对应的第一矢量轨迹，以根据各第一矢量轨迹确定第一特征；
[0009]根据第一特征，确定电机是否故障
。
[0010]本公开另一方面实施例提供一种电机退磁故障诊断装置，包括：
[0011]获取模块，用于获取当前时刻电机的第一状态序列；
[0012]分解模块，用于对第一状态序列进行多尺度分解，获取多个第一子状态序列；
[0013]变换模块，用于对每个第一子状态序列进行矢量变换，获取每个第一子状态序列对应的第一矢量图；
[0014]第一确定模块，用于确定每个第一矢量图对应的第一矢量轨迹，以根据各第一矢量轨迹确定第一特征；
[0015]第二确定模块，用于根据第一特征，确定电机是否故障
。
[0016]本公开另一方面实施例提供一种计算机设备，包括处理器和存储器；
[0017]其中，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于实现如上述实施例的方法
。
[0018]本公开另一方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如上述实施例的方法
。
[0019]本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到
。
附图说明
[0020]本公开上述的和
/
或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0021]图1为本公开实施例提供的一种电机退磁故障诊断方法的流程示意图；
[0022]图2为本公开实施例提供的另一种电机退磁故障诊断方法的流程示意图；
[0023]图3为本公开实施例提供的一种电机退磁故障诊断装置的结构示意图
。
具体实施方式
[0024]下面详细描述本公开的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件
。
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制
。
[0025]下面参考附图描述本公开实施例的电机退磁故障诊断方法
。
[0026]图1为本公开实施例提供的一种电机退磁故障诊断方法的流程示意图
。
[0027]本公开实施例的电机退磁故障诊断方法，是由本公开实施例提供的电机退磁故障诊断装置
(
以下简称诊断装置
)
执行，该装置可配置于计算机设备中，以实现准确地检测出电机的退磁故障
。
[0028]如图1所示，该电机退磁故障诊断方法，包括：
[0029]步骤
101
，获取当前时刻电机的第一状态序列
。
[0030]其中，第一状态序列中包含电机在当前时刻之前的预设长度时段内每个采样时刻的状态数据
。
比如，假设当前时刻为
t
，预设长度为
100
个采样周期，采样周期为
n
，则第一状态序列中包含电机在
t
‑
100n、t
‑
99n、t
‑
98n、
…
、t
时刻的状态数据
。
状态数据可以一下至少一项：三相电流信号的电流值
、
三相电压信号的电压值
。
[0031]可以理解的是，当状态数据只包含三相电流信号的电流值时，第一状态序列仅包含电流序列，电流序列由各采样时刻电机对应的电流值组成
。
当状态数据只包含三相电压信号的电压值时，第一状态序列仅包含电压序列，电压序列由各采样时刻电机对应的电压值组成
。
当状态数据包含三相电压信号的电压值及三相电流信号的电流值时，第一状态序列包含电压序列，及电流序列
。
[0032]本申请中，可以以预设采样周期通过检测装置获取电机的三相电流信号的电流值及三相电压信号的电压值，并将每次获取的电流值及电压值按照时间顺序保存在系统中
。
之后，即可从系统中读取当前时刻电机的第一状态序列
。
[0033]步骤
102
，对第一状态序列进行多尺度分解，获取多个第一子状态序列
。
[0034]本申请中，可以利用预设的低通滤波器，按照预设的滑动步长在第一状态序列对应的时间窗口内移动，将第一状态序列分解为多个第一子状态序列
。
当滑动步长大于或等于低通滤波器的窗口长度时，相邻的第一子状态序列间不存在重叠部分
。
当滑动步小于低通滤波器的窗口长度时，相邻的第一子状态序列间存在重叠部分
。
[0035]或者，还可以基于预设的第一子状态序列数量，对第一状态序列进行均分，获取多个第一子状态序列
。
[0036]步骤
103
，对每个第一子状态序列进行矢量变换，获取每个第一子状态序列对应的第一矢量图
。
[0037]本申请中，可以基于预设的任意矢量变换算法，对每个第一子状态序列中的每个状态数据进行矢量变换，获取每个状态数据对应的矢量
。
之后，即可获取由每个第一子状态序列中各状态数据对应的矢量组成的，每个第一子状态序列对应的第一矢量图
。
[0038]比如，假设状态数据为
(i
a
、i
b
、i
c
)
，对状态数据进行
Park
矢量变换得到状态数据对应的矢量的计算如下：
[0039][0040]步骤
104
，确定每个第一矢量图对应的第一矢量轨迹，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电机退磁故障诊断方法，其特征在于，包括：获取当前时刻电机的第一状态序列；对所述第一状态序列进行多尺度分解，获取多个第一子状态序列；对每个所述第一子状态序列进行矢量变换，获取每个所述第一子状态序列对应的第一矢量图；确定每个所述第一矢量图对应的第一矢量轨迹，以根据各所述第一矢量轨迹确定第一特征；根据所述第一特征，确定所述电机是否退磁故障
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一状态序列包括以下至少一项：电流序列
、
电压序列
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征，确定所述电机是否出现退磁故障，包括：利用预设的故障诊断模型对所述第一特征进行处理，确定所述电机是否出现退磁故障；其中，所述故障诊断模型可通过如下步骤训练获取：获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包含所述电机对应的多个第二状态序列及每个所述第二状态序列对应的标注状态，所述第二状态序列包括在各历史时刻所述电机对应的真实状态序列，及利用所述电机对应的电机模型模拟退磁故障状态获取的状态序列；对所述第二状态序列进行多尺度分解，获取多个第二子状态序列；对每个所述第二子状态序列进行矢量变换，获取每个所述第二子状态序列对应的第二矢量图；确定每个所述第二矢量图对应的第二矢量轨迹，以根据各所述第二矢量轨迹确定第二特征；将所述第二特征输入初始故障诊断模型，获取所述初始故障诊断模型输出的预测状态；根据所述预测状态与其对应的标注状态间的差异，确定损失值，以根据所述损失值对初始故障诊断模型进行调整，直至获取最终的故障诊断模型
。4.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述第一矢量图对应的第一矢量轨迹，以根据各所述第一矢量轨迹确定第一特征，包括：对每个所述第一矢量图中的矢量散点进行曲线拟合，确定每个所述第一矢量图对应的第一矢量轨迹；基于每个所述第一矢量轨迹的图形参数，生成第一特征
。5.
如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：基于每个所述第一矢量轨迹的图形参数，确定每个所述第一矢量轨迹的椭圆度；基于每个所述第一矢量轨迹的椭圆度的均值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵勇，李冲，马勇，赵寿旺，邓巍，陈玉，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：