【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及电机故障诊断，具体涉及一种电机故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、永磁开关磁链直线电机(permanent magnet flux switching linear motor，简称pmfslm)的永磁体与电枢绕组均装设在动子初级上，其定子次级仅由开槽铁芯构成，具有长行程、低惯量、低成本、高推力密度、高功率因数等优点，在智能制造、垂直提升、轨道交通、电磁发射等领域有着巨大的应用潜力，已逐渐成为提升高端制造重点前沿领域竞争力的战略基础装备。pmfslm受过载冲击、振动、温度升高等因素影响，极易发生永磁失磁和绕组短路故障，由于pmfslm结构的特殊性，永磁失磁和绕组短路邻近故障特征耦合性强，在大推力及长行程工况下，非平稳气隙信号波动与故障状态信号混叠，进一步增加了邻近特征的空间耦合强度，严重影响pmfslm故障诊断的可靠性。
2、在实际应用中，由于pmfslm特殊结构使得初级铁芯开断会引起端部磁场畸变，推力波动以及长行程引起的气隙波动等非故障状态伴随电机运行全过程，pmfslm的永磁失磁、绕组短路故障发生时，故障状态信息必然混叠非故障状态信息，针对pmfslm结构的特殊性，永磁失磁和绕组短路故障邻近特征空间耦合性强，特征空间区分度低，分类困难。
3、现有技术中，永磁直线同步电机的故障诊断研究仍处于起步阶段。国内外研究者对永磁同步直线电机的故障诊断研究主要集中于对失磁故障的诊断。针对双边永磁直线电机(double-sided permanent magnet synchr
4、然而，现有方法是针对永磁磁极位于两侧，中间为空心式初级线圈的双边永磁直线电机ds-pmslm失磁故障诊断，在基于有限元分析模型的基础上进行磁场信号源选择，应用数据处理的方法对特征表征明显故障信号进行特征提取，最终应用基于数据驱动的智能故障诊断方法实现对ds-pmslm失磁故障进行诊断。此类方法在ds-pmslm失磁故障诊断中取得了较好的诊断效果，但是针对永磁体和绕组设置在较短的动子铁心一侧，初级铁心开槽处理嵌入永磁体，而长行程的定子侧仅为铁齿的开关磁链直线电机(pmfslm)本体结构的特殊性，ds-pmslm的失磁故障诊断方法并不能完全适用于pmfslm的永磁失磁、绕组短路故障诊断。pmfslm故障诊断需依赖于有效的测量手段和设备状态信息的高效分析处理。
5、鉴于此，如何针对直线电机的永磁失磁、绕组短路故障进行故障诊断，开展pmfslm永磁失磁、绕组短路故障诊断研究，对确保以pmfslm为关键驱动部件的装备实现高性能、高可靠性稳定运行来说，具有重要的理论意义和应用价值。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的不足，本专利技术实施例的目的在于提供一种电机故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，其可以削弱非故障状态扰动和多源信号噪声对故障信号的影响，有利于实现电机故障的精准诊断。
2、为解决上述问题，本专利技术实施例第一方面公开一种电机故障诊断方法，其包括以下步骤：
3、获取电机的故障状态信号，建立用于将故障状态信号的原始频率映射至特征频率域空间的非线性倒谱函数，基于所述倒谱函数的标度频率域提取倒谱参数，根据所述倒谱参数构建空间分布式滤波器；
4、通过所述空间分布式滤波器对所述故障状态信号进行提取，得到故障特征信号的第一特征描述；
5、将所述第一特征描述依次通过特征分布注意网络和空间注意网络处理，得到第二特征描述；
6、将第二特征描述输入分类识别网络，得到电机的故障类别。
7、作为可选的方案，在本专利技术实施例的第一方面中，还包括：通过对故障特征数据进行可视化，调整非线性倒谱函数的权重值，根据调整的权重值对所述空间分布式滤波器进行优化。
8、作为可选的方案，在本专利技术实施例的第一方面中，所述故障状态信号至少包括故障状态的电流信号、背部漏磁磁密信号、空载反电势信号中的一种或多种。
9、作为可选的方案，在本专利技术实施例的第一方面中，所述通过所述空间分布式滤波器对所述故障状态信号进行提取，得到故障特征信号的第一特征描述，包括：
10、对所述针对故障特征信号进行预加重处理，然后对预加重处理的信号依次进行分帧处理、加窗处理和快速傅里叶变换，再将快速傅里叶变换后的信号通过所述空间分布式滤波器进行滤波；
11、将滤波后的信号依次进行对数运算和离散余弦变换，并对每一帧所述滤波后的信号的能量特征和离散余弦变换系数组成的向量提取delta以及delta-delta特征，所述故障特征信号的第一特征描述包括每一帧的能量特征、离散余弦变换系数、所述delta以及所述delta-delta特征。
12、作为可选的方案，在本专利技术实施例的第一方面中，所述非线性倒谱函数满足以下公式：φ(f)＝λ(κg(f)/max(g(f)))+(1-λ)(2595log10(1+f/1400))；
13、其中，φ(f)为映射后的特征频率，λ为待调整参数，g(f)＝700(10(f/2595)-1)，κ为最大截止频率，f为输入信号频率。
14、作为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电机故障诊断方法，其特征在于，其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，还包括：通过对故障特征数据进行可视化，调整非线性倒谱函数的权重值，根据调整的权重值对所述空间分布式滤波器进行优化。
3.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述故障状态信号至少包括故障状态的电流信号、背部漏磁磁密信号、空载反电势信号中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述通过所述空间分布式滤波器对所述故障状态信号进行提取，得到故障特征信号的第一特征描述，包括：
5.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述非线性倒谱函数满足以下公式：Φ(f)＝λ(κG(f)/max(G(f)))+(1-λ)(2595log10(1+f/1400))；
6.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述倒谱参数构建空间分布式滤波器，包括：根据所述倒谱参数，从低频到高频频带内按临界带宽的大小构建疏密分散的带通滤波器；所述空间分布式滤波器包括一个或多个带通滤
7.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述将所述第一特征描述依次通过特征分布注意网络和空间注意网络处理，得到第二特征描述，包括：
8.一种电机故障诊断装置，其特征在于，其包括：
9.一种电子设备，其特征在于，其包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行权利要求1-7任一项所述的电机故障诊断方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行权利要求1-7任一项所述的电机故障诊断方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电机故障诊断方法，其特征在于，其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，还包括：通过对故障特征数据进行可视化，调整非线性倒谱函数的权重值，根据调整的权重值对所述空间分布式滤波器进行优化。
3.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述故障状态信号至少包括故障状态的电流信号、背部漏磁磁密信号、空载反电势信号中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述通过所述空间分布式滤波器对所述故障状态信号进行提取，得到故障特征信号的第一特征描述，包括：
5.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述非线性倒谱函数满足以下公式：φ(f)＝λ(κg(f)/max(g(f)))+(1-λ)(2595log10(1+f/1400))；
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：许孝卓，周宇航，赵运基，刘晓光，宋乃龙，郭辉，刘雨辰，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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