[发明专利]一种永磁同步电机性能退化评估方法和系统在审
申请号: | 201810411798.7 | 申请日: | 2018-05-02 |
公开(公告)号: | CN108614940A | 公开(公告)日: | 2018-10-02 |
发明(设计)人: | 袁小芳;王浩然;刘琛;刘晋伟;黄国明;史可 | 申请(专利权)人: | 湖南大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50;G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 长沙市护航专利代理事务所(特殊普通合伙) 43220 | 代理人: | 莫晓齐 |
地址: | 410082 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 永磁同步电机 性能退化 电机 电机定子电流 特征向量 支持向量机模型 性能退化评估 振动信号提取 评估 采集 退化状态 训练分类 振动信号 阈值判断 下电机 预设 测量 检测 | ||
1.一种永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤S100:采集永磁同步电机正常状态以及永磁同步电机处于不同退化状态下的电机定子电流信号和振动信号;
步骤S200:根据永磁同步电机正常状态以及永磁同步电机处于不同退化状态下的电机定子电流信号和振动信号提取电机处于不同状态下电机性能退化特征向量;
步骤S300:用电机处于不同状态下的电机性能退化特征向量分别训练其对应的分类支持向量机模型;
步骤S400:采集待评估永磁同步电机的电机定子电流信号和振动信号,并提取其电机性能退化特征向量,并利用永磁同步电机处于正常状态下的支持向量机模型和预设阈值判断待评估永磁同步电机是否处于正常状态,若处于不正常状态则计算待评估永磁同步电机性能退化指标。
2.根据权利要求1所述的永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,步骤S200具体为:
步骤S210:将永磁同步电机处于正常状态以及永磁同步电机处于不同退化状态下的电机定子电流信号和振动信号进行经验模态分解,选取每种信号的若干个IMF分量;
步骤S220:计算所有IMF分量的能量;
步骤S230:将所有IMF分量能量分别进行归一化处理;
步骤S240:用不同状态下的归一化IMF分量能量分别构建不同状态下电机性能退化特征向量。
3.根据权利要求2所述的永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,步骤S300具体为:用拉格朗日乘子、高斯核函数和不同状态下电机性能退化特征向量分别训练不同状态下分类支持向量机模型,并得到不同状态下模型超球体,得到每个模型的超球体的球心和半径。
4.根据权利要求3所述的永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,在所述步骤400中具体为:
步骤S410:计算处于不同退化状态下永磁同步电机模型超球体球心与正常状态下永磁同步电机模型超球体球心之间的广义距离和相对距离;
步骤S420:采集待评估永磁同步电机的电机定子电流信号和振动信号并提取电机性能退化特征向量;
步骤S430:计算待评估永磁同步电机的电机性能退化特征向量与不同状态下分类支持向量机模型的超球体球心之间的广义距离和相对距离;
步骤S440:判断待评估永磁同步电机的电机性能退化特征向量与正常状态下分类支持向量机模型的超球体球心之间相对距离是否小于预设阈值,若小于则待评估永磁同步电机处于正常状态,反之则进入步骤S450;
步骤S450:比较待评估永磁同步电机的电机性能退化特征向量与非正常状态下分类支持向量机模型的超球体球心之间相对距离,进而计算待评估永磁同步电机性能退化指标。
5.根据权利要求4所述的永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,所述步骤S100中永磁同步电机正常状态以及永磁同步电机处于不同退化状态具体为:取5台同种型号的永磁同步电机,其中第1台为全新正常的永磁同步电机,第2台为轴承性能高度退化的永磁同步电机,第3台为永磁体性能高度退化的永磁同步电机,第4台为转子偏心退化的永磁同步电机,第5台为绝缘性能高度退化的永磁同步电机。
6.根据权利要求5所述的永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,所述步骤S100具体为:正常电机运行50分钟,每隔1分钟对定子电流和振动信号进行采样,每次采样持续5秒;其余4台处于不同退化状态永磁同步电机均运行10分钟,每隔12秒对定子电流信号和振动信号进行采样,每次采样持续5秒。
7.根据权利要求6所述的永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,所述振动信号是指振动的位移,速度,加速度信号。
8.根据权利要求7所述的永磁同步电机性能退化评估方法,其特征在于,所述步骤S210中选取每种信号的若干个IMF分量具体为选取每种信号的前6个IMF分量。
9.一种永磁同步电机性能退化评估系统,其特征在于,包括信号采集模块、特征提取模块、模型建立模块和性能退化评估模块,其中:
信号采集模块,用于采集永磁同步电机正常状态以及永磁同步电机处于不同退化状态下的电机定子电流信号和振动信号发送给特征提取模块;
特征提取模块,用于根据信号采集模块发送的电机定子电流信号和振动信号提取不同状态下电机性能退化特征向量,发送给模型建立模块;
模型建立模块,用于根据特征提取模块发送的不同状态下电机性能退化特征向量分别训练不同状态下分类支持向量机模型;
性能退化评估模块,用于采集待评估永磁同步电机的电机定子电流信号和振动信号提取电机性能退化特征向量,采用模型建立模块的永磁同步电机处于正常状态下的支持向量机模型和预设阈值判断待评估永磁同步电机是否处于正常状态,若处于不正常状态则计算待评估永磁同步电机性能退化指标。
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