[发明专利]基于级数分解确定伺服电机定子故障状态指标的方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于级数分解确定伺服电机定子故障状态指标的方法及系统，无需多周期稳态信号采集，仅通过采集伺服电机动作过程中的电压信号和电流信号实现瞬态的状态监测分析，解决了伺服电机特有工况的测量问题；利用重采样变换向量和积分向量实现状态信息的非稳态特征提取，并且分解系数具备明确的物理意义，解决了短时长信号的波形分析问题；充分利用非稳态信号分解特征系数，确定伺服电机定子故障状态指标，能够实现伺服电机状态及其变化趋势的指标描述，并且能够根据伺服电机定子故障状态指标快速地确定伺服电机定子故障。

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，并且更具体地，涉及一种基于级数分解确定伺服电机定子故障状态指标的方法及系统。

背景技术

近年来，交流伺服电机在新能源、电力设备、航空航天以及工业自动化领域的作用逐渐显现。其中，永磁同步交流伺服电机具有功率密度高、驱动性能可靠等优势，因而成为交流传动领域的研究热点。随着数字驱动系统的发展，磁场定向控制与直接转矩控制等控制策略的不断完善，进一步增强了伺服电机的动态性能。

实际工况下，运行中的永磁伺服电机通常处于强振动、高湿度甚至极端温度等恶劣工况，定子绕组长期处于多种应力的作用下，易引发局部过热、性能退化，致使绕组匝间出现短路故障。特别是工业用伺服电机系统，其动作频繁，驱动冲击明显，进一步增加了上述故障的概率。伴随故障的恶化电机绕组完全损毁，会对人身安全、财产安全造成严重危害。

因此，需要对伺服电机定子故障状态进行监测。

发明内容

本发明提出一种基于级数分解确定伺服电机定子故障状态指标的方法及系统，以解决如何对伺服电机定子故障状态进行监测的问题。

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种基于级数分解确定伺服电机定子故障状态指标的方法，所述方法包括：

获取伺服电机分别在d轴和q轴的电流信号和电压信号，并根据所述电流信号和电压信号计算伺服电机动作的瞬时功率：

根据重采样数和瞬时功率采样时长确定基于Bessel函数的采样时间序列，并根据所述采样时间序列以现行差值形式对所述瞬时功率进行边频率重采样，获取重采样信号；

将p阶Beesel函数的前N个零点分别代入p+1阶的Bessel函数并取绝对值，以构建积分向量；

根据所述积分向量构建变换矩阵，并根据所述变换矩阵对所述重采样信号进行变换，获取重采样变换向量；

根据所述重采样变换向量和积分向量确定系数向量；

选取所述系数向量中的前预设个数的系数数据，并利用选取的系数数据和伺服电机在正常动作下的系数平均值确定伺服电机定子故障状态指标。

优选地，其中所述根据所述电流信号和电压信号计算伺服电机动作的瞬时功率，包括：

其中，P为伺服电机动作的瞬时功率；I_d和I_q分别为伺服电机在d轴和q轴的电流信号；U_d和U_q分别为伺服电机在d轴和q轴的电压信号；M为每组数据的向量长度。

优选地，其中所述将p阶Beesel函数的前N个零点分别代入p+1阶的Bessel函数并取绝对值，以构建积分向量，包括：