CN103926533A - 永磁同步电机失磁故障在线诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种永磁同步电机失磁故障在线诊断方法及系统，方法包括：采样待测电机定子三相电流信号；根据所述待测永磁同步电机的极数确定失磁故障特征频率，将失磁故障特征频率作为失磁故障特征量；估计待测定子三相电流信号中各频率分量的频率，根据是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障；估计待测定子三相电流信号中各频率分量幅值后，与正常状态电机同电流区间内同频率分量幅值的比值判断失磁故障发生的严重程度。系统包括永磁同步电机、霍尔电流传感器、信号调理电路、数据采集电路、诊断控制电路、显示电路。系统采样时间短、抗干扰能力强、对不同转速和不同负荷情况下的失磁故障均可以加以判断，适合动态在线监测。

Description

永磁同步电机失磁故障在线诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及电气控制工程中的一种永磁同步电机失磁故障在线诊断方法及系统，尤其涉及用于电动汽车的失磁故障诊断，属于电机故障诊断领域。

背景技术

驱动电机是电动汽车的核心设备，是车辆行驶的动力来源，其可靠性直接影响着电动汽车的行车安全。永磁同步电机因其结构紧凑、体积小、重量轻、效率高、工作可靠和噪声低等性能特点，具有电动汽车驱动电机的最优综合指标，是电动汽车驱动电机的最佳选择。存在于驱动电机中的任何故障如果不能及时被诊断并得到纠正，故障就有可能进一步扩大，造成功能失效，影响车辆的正常运行。

电动汽车驱动用永磁同步电机是一种新型电机，其运行环境复杂（如振动、高低温、湿度、粉尘等）、频繁起动、加速、减速、制动等，这些都不利于电机的安全运行，均有可能诱发电机故障。电动汽车用永磁同步电机多以变频器作为驱动电源，以达到节能和提高电机转速变化范围的目的，变频器中电力电子器件的大量应用增加了电机发生短路的几率；永磁同步电机的短路磁动势对永磁体会产生较大的去磁作用；为了获得正弦的气隙磁通密度波形，在电机设计时永磁体要进行削角处理，在削角部位永磁体变薄，当发生故障时，削角部位的永磁体容易失磁。另外永磁同步电机定子匝间短路故障是电机故障中最为常见的、破坏性强的故障，如果不能在早期及时发现并排除这种故障，电机将出现相间短路故障，对地故障等严重故障，产生较大的短路电流，致使永磁体有可能在大电流的作用下发生失磁故障。永磁同步电机在风电领域、航空领域以及电动汽车领域等方面的推广和应用，使人们更加关注失磁故障问题。

电动汽车用永磁同步电机失磁故障是驱动电机故障中最为严重的故障之一，也是永磁同步电机特有的故障。目前对电机运行时永磁体状况动态检测的研究尚处于起步阶段，没有像常规电机故障诊断有比较成熟的理论，很难及时掌握电机磁损和失磁故障情况。

电机故障分析中通常提取的是定子电流信号，电动汽车用永磁同步电机定子电流信号的获取也相对较为容易，不需要对整车系统做出改变，不影响电机运行。关键在于对定子电流信号分析所采用的数据处理方法，是一个需要深入研究的问题。电机故障诊断的目的是为了及早发现状态量的微小变化，进行故障的早期诊断，此时，表征电机性能的电气参数变化很不明显，且有各种噪声干扰存在，使得寻找更为合适的信号分析方法显得尤为重要。有关永磁同步电机失磁故障诊断方法研究的文献中，主要集中在两个方面：一是采用数值分析方法，即运用电磁场软件建立理想状态下的永磁同步电机模型，施加激励条件和边界条件进行仿真，分析其定子电流谐波成分以判定失磁故障的发生，因其是理想状态下的永磁同步电机模型，与实际运行电机有一定的差距，因此，其结果可靠性的信服度较低。二是采用多种方法相结合的联合诊断方法，例如针对不同分析方法对转速的敏感性不同，对不同转速范围采用不同的故障诊断方法，系统的诊断范围存在局限；另外，也有根据不同诊断方法对负荷大小的敏感性不同，形成了根据负荷大小不同而采用不同的故障诊断方法，工程应用性相对较差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种永磁同步电机失磁故障在线诊断方法及系统，本发明将待测永磁同步电机的失磁故障特征频率作为失磁故障特征量，根据待测定子三相电流信号中各频率分量是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障，并且结合估计待测定子三相电流信号中各频率分量幅值分析，判断失磁故障发生的严重程度，具体采用功率谱估计算法与直接搜索算法相结合的信号分析方法，对电机失磁故障进行在线诊断，该方法采样时间短、抗干扰能力强、对不同转速、不同负荷情况下的失磁故障均可以加以判断。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，包括以下步骤：

步骤（1）、对待测的永磁同步电机定子三相电流信号进行采样；

步骤（2）、根据所述待测永磁同步电机的极数确定失磁故障特征频率，将失磁故障特征频率作为失磁故障特征量；

步骤（3）、估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量的频率，根据是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障；

步骤（4）、预先采集正常状态的永磁同步电机定子三相电流信号；估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量幅值后，与正常状态电机同电流区间内同频率分量幅值比值的倒数作为故障因子；根据所述故障因子判断失磁故障发生的严重程度。

作为本发明的一个优选技术方案：所述步骤（4）采用直接搜索算法估计待测定子三相电流信号中各频率分量幅值。

作为本发明的一个优选技术方案：所述步骤（4）应用改进Powell直接搜索算法估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量幅值。

作为本发明的一个优选技术方案：所述步骤（3）采用功率谱估计算法估计待测定子三相电流信号中各频率分量的频率。

作为本发明的一个优选技术方案所述步骤（3）采用加权交叠平均法估计待测定子三相电流信号中各频率分量的频率。

作为本发明的一个优选技术方案：所述步骤（2）失磁故障特征量对应频率的选取避开永磁同步电机发生定子匝间短路故障和转子偏心故障所产生的故障特征频率。

作为本发明的一个优选技术方案：所述步骤（4）应用分段线性化方法对正常状态的永磁同步电机定子三相电流信号进行采样并存储，即按电流大小从0到额定值分为若干点，测得各点电流作为样本采集。

作为本发明的一个优选技术方案：所述步骤（1）对采集的待测永磁同步电机定子三相电流信号采用3层sym4算法滤除干扰信号。

作为本发明的一个优选技术方案：所述步骤（1）在采集待测永磁同步电机定子三相电流信号中，采样频率设定为10kHz，采样时长设定为2s。

一种基于上述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法的系统，包括永磁同步电机、霍尔电流传感器、信号调理电路、数据采集电路、诊断控制电路、显示电路，其中霍尔电流传感器用于检测永磁同步电机的定子三相电流信号；所述定子三相电流信号经信号调理电路调理后输入数据采集电路；所述数据采集电路用于采集信号；所述诊断控制电路对数据采集电路采集的信号进行分析处理，根据估计待测定子三相电流信号中各频率分量的频率中是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障；再结合估计的待测定子三相电流信号中各频率分量幅值进行分析，根据分析结果判断失磁故障发生的严重程度后，将所述判断结果通过显示电路输出。

本发明采用上述技术方案，能产生如下技术效果：

本发明在永磁同步电机运行状态下，采用了将待测永磁同步电机的失磁故障特征频率作为失磁故障特征量，根据是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障，并且结合估计待测定子三相电流信号中各频率分量幅值分析，判断失磁故障发生的严重程度，具体将功率谱估计算法与直接搜索算法相结合的信号分析方法，进一步地采用加权交叠平均法与改进Powell直接搜索算法相结合，对电机失磁故障进行在对不同转速、不同负荷情况下的失磁故障均可以加以判断，再根据定子三相电流的频谱分析结果来诊断失磁故障的发生及其严重程度。本发明的优点：1、不需要改变永磁同步电机运行方式和结构，不影响系统运行，传感器安装方便，仅将三根电源线从霍尔电流传感器开孔中穿过；如果电动汽车整车系统本身可以对定子三相电流进行测量，则更为方便；2、体积小、重量轻，工程实现简单；3、检测精度高、稳定性好，系统采样时间短、抗干扰能力强；4、通用性强，可以长时间运行；5、该诊断方法可以用来诊断电动汽车中永磁同步电机的故障诊断，还可以用于其它电气故障或其它用永磁同步电机失磁故障的诊断；6、适用于负荷变动情况下的动态在线监测。因此，本发明采样时间短、抗干扰能力强、对不同转速、不同负荷情况下的永磁同步电机失磁故障均可以加以判断。

附图说明

图1为本发明的永磁同步电机失磁故障在线诊断系统的模块示意图。

图2为本发明的系统中转子失磁故障断面图。

图3为本发明的永磁同步电机失磁故障在线诊断方法的流程图。

图4为本发明在转速为1000rpm时的永磁同步电机失磁故障定子电流频谱。

图5为本发明在转速为2000rpm时的永磁同步电机失磁故障定子电流频谱。

图6为本发明在转速为3000rpm时的永磁同步电机失磁故障定子电流频谱。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的实施方式进行描述。

如图1所示，本发明设计一种永磁同步电机失磁故障在线诊断系统，包括永磁同步电机1、霍尔电流传感器2、信号调理电路3、数据采集电路4、诊断控制电路5、显示电路6，其中系统由电池供电或汽车电源供电，三个霍尔电流传感器2分别连接永磁同步电机1的定子三相电源线，用于检测永磁同步电机的定子三相电流信号；所述霍尔电流传感器2的输出端连接信号调理电路3，将检测信号输出，经信号调理电路3调理后输入数据采集电路4；所述数据采集电路4用于采集信号；所述诊断控制电路5由永磁同步电机轴编码器输出的小信号控制，使其采样与永磁同步电机的旋转同步进行，对数据采集电路4采集的信号进行计算处理，根据功率谱估计算法中的加权交叠平均法中是否出现失磁故障特征量，判断发生失磁故障，再根据直接搜索算法中改进Powell直接搜索算法估计的幅值与正常状态电机同电流区间内故障特征量幅值相比，根据比值判断失磁故障发生的严重程度。诊断控制电路5输出端经通信接口与显示电路6相连接，将所述判断结果通过显示电路输出。诊断控制系统5可以包括DSP芯片及分析诊断程序或电动汽车的整车控制系统，本实施例以DSP芯片为例进行说明。

本实施例以上海汽车新能源事业部提供的电动汽车驱动用永磁同步电机为例，系统如图1所示，电机的运行速度可以进行控制，数据采集频率为（但不限于）10kHz，采样时长设定为（但不限于）2s，满足分析故障频率和精确度的要求。其永磁同步电机为8极永磁同步电机，永磁体呈内置V型分布，额定功率为42kW，额定扭矩为100Nm，冷却方式为水冷。永磁体失磁故障种类设置为部分失磁，失磁部位为对称分布的四个磁体，失磁体积大约占单个永磁体体积的八分之一，其转子失磁断面如图2所示。

结合该系统，本发明的采用的永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，如图3所示，具体步骤如下：

（1）采用永磁同步电机轴编码器输出的小信号触发DSP芯片启动监测系统对待测的永磁同步电机定子三相电流信号进行采样；诊断控制系统由永磁同步电机轴编码器输出的小信号控制，使其采样与永磁同步电机的旋转同步进行，即永磁同步电机起动便可触发诊断控制系统启动监测系统采样。为避免负荷波动、干扰等因素的影响，对定子三相电流信号进行采样时，采样时间不宜太长，同时，考虑到采样数据过大会占用较大的存储空间，数据处理时间也较长，因此，采样频率设定为（但不限于）10kHz，采样时长设定为（但不限于）2s。

（2）采样数据经DSP芯片滤去干扰信号后进行分析处理，其中干扰信号包括噪声信号、电机控制器谐波信号等干扰信号等，利用处理后的信号进行分析处理。可以采用3层sym4算法去噪滤除干扰信号。然后，根据所述待测永磁同步电机的极数确定失磁故障特征频率，可以选取基波的奇次谐波作为失磁故障特征量。

为避开永磁同步电机定子匝间短路故障和转子偏心故障产生的故障特征谐波信号，对失磁故障2n-1（n为整数）次特定谐波的选取应考虑以下问题：

永磁同步电机发生部分失磁故障之后，将会在定子电流中产生故障频率信号，其与电源基频之间的关系可以用式（1）表示。

f_deg=f_s(pk±1)   （¹）

式中f_deg—故障频率；f_s—电源频率；k—整数，取1，2，…；p—极对数。

但永磁同步电机发生其它故障，如定子匝间短路故障、转子偏心故障等，定子电流中也会出现式（1）中的部分特征频率。永磁同步电机失磁故障特征频率的选取是一个深入细化的过程，如下：

①定子匝间短路故障

如是考虑转子谐波，定子绕组匝间短路后，定子电流中将出现新的谐波频率，可表示为式（2）。

$f_{\mathrm{sh}}=(\frac{v{Z}_1}{p}\±1)f_s---\left(2\right)$

v为转子谐波次数，可取1，2，…；Z₁为定子槽数。

对本实验电机p=4，8极48槽，从公式（2）可知，反应在定子电流中的最明显的低次谐波特征频率为基波的11次和13次谐波，而根据公式（1）失磁故障频率之后，定子电流会出现基波的所有奇次谐波，只是敏感程度有所不同。因此，应避开以11次和13次谐波作为失磁故障特征量。

一般来说，定子匝间短路故障首先呈现出的是定子绕组三相不对称，发生不对称故障时将会在定子电流中出现负序分量和零序分量（电机为Y型接法），因此，常用定子电流中的负序分量或者零序分量来区分定子绕组匝间短路及定子其他不对称故障。

②转子偏心故障

转子偏心故障分静态偏心和动态偏心两大类。转子发生偏心故障后，电机定子电流频谱中出现新的频率特征分量，可用式（3）表示。

f_eccentricity=[(2k-1)p±1]f_s   （3）

比较公式（1）和公式（3）。当p=4，失磁故障频率为基波的奇次谐波，k=1时，出现3次及5次谐波，k=2，出现7次及9次谐波；而偏心故障频率，k=1时，出现3次及5次谐波，k=2，出现11次及13次谐波，显然偏心故障不会出现7次和9次谐波。

综上①和②所述，为与永磁同步电机定子匝间短路故障和转子偏心故障进行区分，2n-1次谐波的选取应以实际电机参数计算确定，本发明专利实验用电机应选取7次和9次谐波作为失磁故障特征量。

（3）在此基础上，应用功率谱估计算法估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量的频率。功率谱估计算法具体采用加权交叠平均法对采样的待测定子三相电流信号中各频率分量的频率进行估计。根据是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障。采用加权交叠平均法对采样的待测定子三相电流信号中各频率分量的频率进行估计，确定待测的定子电流频率分量中是否出现了失磁故障所特有的谐波，据此便可判断失磁故障是否发生。本实验用电机失磁故障特征谐波为7次和9次谐波，若估计结果出现了7次和9次谐波，则判断出现了失磁故障。否则判断没有出现失磁故障，出现其他故障。

利用加权交叠平均法判断具体为：

（a）将N长的数据段分成L个小段，每小段M点，相邻小段间交叠M/2点（即2:1分段）。因为L（M/2）+M/2=N，所以段数为

$L=\frac{N-M/2}{M/2}---\left(4\right)$

式中：N为所采集的数据长度，L是将数据分段数，M是每一段中包含的数据个数。

（b）对各小段加同样的平滑窗w(n)后作傅氏变换，利用公式（5）

$X_i\left(e^{\mathrm{jw}}\right)=\underset{n=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i\left(n\right)w\left(n\right)e^{-\mathrm{jw}\left(n\right)},i=1,...L,---\left(5\right)$

w（n）为所加窗函数，算例中所加窗函数为Hanning窗；x_i（n）为第i段中第n个数据；i为数据所在段；j为虚数单位。

（c）再求各小段功率谱的平均，利用公式（6）

${\hat{S}}_i\left(e^{\mathrm{jw}}\right)=\frac{1}{L}\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{\mathrm{MU}}{\left|X_i\left(e^{\mathrm{jw}}\right)\right|}^2---\left(6\right)$

这里，代表窗函数平均功率，MU是M长窗函数的能量。

（d）提取功率谱，确定失磁故障的发生。电流信号可表示为

$i\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{I}_{k0}\cos (2\mathrm{\π}{f}_{k}n{T}_s+{\mathrm{\φ}}_{k0})---\left(7\right)$

T_s为采样周期，N表示采样点数，n=1,2,…N，I_k0、φ_k0表示第k次谐波的幅值和初相角的初值，f_k表示第k次谐波的准确频率。并记：x⁰=[I_k0φ_ko]

（4）在判断出出现失磁故障后，再对故障的严重等级进行判断。预先采集正常状态的永磁同步电机定子三相电流信号；应用直接搜索算法估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量幅值，本实施例具体采用改进的改进Powell直接搜索算法估计，然后与正常状态电机同电流区间内同频率分量幅值的比值作为故障因子；根据所述故障因子判断失磁故障发生的严重等级。

改进的PoweLL直接搜索算法确定准确电流幅值、初相角过程具体为：

（a）给定计算精度ε>0，n个初始的线性无关的初始搜索方向，即轴向方向，e₁,e₂,…,e_n。令

s_j=e_j+1,j=0,1,…,n-1,k=0;

e₁,e₂,…,e_n为给定的初始搜索方向；s_j为新的搜索方向。

(b)确定目标函数f(x)

$i\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{I}_k\cos (2\mathrm{\π}{f}_{k}n{T}_s+{\mathrm{\φ}}_k)$

f(x)=(i(n)-i(n+1))²

其中I_k、φ_k表示第k次谐波的幅值和初相角，i(n)表示n次叠代后的电流信号。

(c)由初始数据x⁽⁰⁾开始进行一维搜索，决定λ_k，使得

f(x^(k)+λ_ks_k)=minf(x^(k)+λs_k)

令x^(k+1)=x^(k)+λ_ks_k，若k<n，令k=k+1，转向(c)；否则转向(d)；

x^（0）为电流幅值及初相角的初始计算结果，由加权交叠平均法确定；λ_k为缩放倍数，λ_ks_k为搜索步长，f(x)为所构造的目标函数。

(d)检查是否满足终止条件。若||x⁽ⁿ⁾-x⁽⁰⁾||<ε，计算结束，终止迭代，取x^*≈x⁽ⁿ⁾；否则求整数j(0≤j≤n-1)，使

$\mathrm{\&Delta;}=f\left(x^{\left(j\right)}\right)-f\left(x^{(i+1)}\right)=\underset{1\&le;i\&le;n-1}{\max }\left[f(x^{\left(j\right)}-f\left(x^{(i+1)}\right)\right]$

(e)确定下一步搜索方向。令f₁=f(x⁽⁰⁾)，f₂=f(x⁽ⁿ⁾)，f₃=f(2x⁽ⁿ⁾-x⁽⁰⁾)，若2△<f₁-2f₂+f₃，则方向s₀,s₁,…,s_n-1不变，令x⁽⁰⁾=x(n)，返回(c)；否则令

$s_n=\frac{x^{\left(n\right)}-x^{\left(0\right)}}{\left|\right|x^{\left(n\right)}-x^{\left(0\right)}\left|\right|},$ 或s_n=x⁽ⁿ⁾-x⁽⁰⁾

s_i=s_i+1，i=j,j+1,…,n-1

转向(f)；

(f)求λ_n，使得

f(x⁽ⁿ⁾+λ_ns_n)=minf(x⁽ⁿ⁾+λs_n)

令x⁽⁰⁾=x⁽ⁿ⁾+λ_ns_n，k=0，返回(c)。

最终获得的x=[x₁x₂]可使f(xⁿ+λ_ns_n)取最小值，即确定了采样信号的幅值和初相角，此处只需求出幅值x₁。

因电机在不同负载时电流大小不同，反应故障的特征频率分量大小也不同，因不成严格正比关系，因此，采用分段线性化的方法，即对正常状态电机，按电流大小从0到额定值分为若干（如均匀分12个点（但不限于），测各点电流，作为样本保留。

根据上述按直接搜索算法分别获得待测未知状态电机的故障特征频率信号基波和谐波幅值，和正常状态的永磁同步电机同电流区间内同频率分量基波和谐波幅值。然后对待测永磁同步电机电机诊断时，提取相应的幅值进行比较。根据估计的待测定子三相电流信号取待测未知状态电机的故障特征频率信号的幅值（相对于基波电流的值）与正常电机同电流区间内同频率分量幅值（相对基波电流的值）比作的倒数为故障判断特征，（即使正在电机，也存在各种谐波成分，包括转子失磁故障频率的信号，但数值很小），记为故障因子λ_2n-1，计算公式如式（8）表示。

λ_2n-1=20lg(I_h(2n-1)/I_h1)/(20lg(I_f(2n-1)/I_f1))   （8）

其中I_f(2n-1)、I_h(2n-1)分别为电机故障状态与正常状态下定子电流2n-1次谐波分量的幅值，I_h,1、I_f,1分别为电机正常状态定子电流基波幅值与故障状态定子电流基波幅值。

比较λ_2n-1的大小，取其最大者记为λ，判断规则如下：若0<λ≤1，则电机正常；若1<λ≤3则为轻微故障或有故障的可能，需要加强监测与观察；若3<λ≤5则为中等故障；否则为严重故障。

（5）将诊断出的失磁故障和故障等级作为判断结果，则将判断结果编码后通过通信接口电路传送至显示电路。显示电路以但不限于指示灯、文字及图形的方式进行显示，起到警示作用。

需要注意的是在实施过程中，有噪声信号、控制器谐波信号等干扰信号的存在，即使正常电机定子三相电流采样分析，也会存在一定的谐波信号，考虑到实际应用情况干扰信号，给出一定的冗余。

本发明对不同转速下永磁同步电机失磁前后谐波的变化量进行分析。如图4所示，为在转速为1000rpm时的永磁同步电机失磁故障定子电流频谱，从图4可以看出，失磁故障后，奇次谐波幅值有明显增加，从增量大小进行比较，故障后电机5次和7次谐波增量大，如果从增量百分比进行比较，在电机正常运行时，3次谐波幅值最小，而在故障后3次谐波幅值基本达到了正常状态3次谐波幅值的30倍以上，是一个从无到有的过程，但影响3次谐波大小的量较多，不一定为失磁故障所产生（如有可能为永磁同步电机转子偏心故障所产生的），故不能将其作为判断失磁故障的特征量，应取7次和9次谐波作为故障特征量。综上所述，本发明实验电机失磁故障的特征谐波频率为7次和9次谐波，应以7次和9次谐波作为失磁故障的特征量进行故障发生和故障严重等级的判断，其故障因子分别记为λ₇和λ₉，取其两者中大者记为λ。从图4可以看出，此处λ=λ₇。显然最后是根据7次谐波的大小对故障严重程度进行判断，因实例中λ=1.2，符合1<λ≤3，所以电机运行状态为轻微故障状态。

图5为在转速为2000rpm时的永磁同步电机失磁故障定子电流频谱，图6为在转速为3000rpm时的永磁同步电机失磁故障定子电流频谱。从图5可以看出，而取较大者λ₇，因1<λ₇≤3，据此判断永磁同步电机为轻微故障状态。同理，可判断出图6所诊断的结果。根据图4,5,6可知对不同转速、不同负荷情况下的失磁故障均可以加以判断。

考虑电机负载变化对谐波的影响与基波影响不完全相同，即故障特征量与基波分量幅值之比的非线性，正常状态下按负载大小取10个（但不限于）不同的电流样本；则待测电机的特征信号相对于基波的比值应与健康电机负载相近的电流样本进行对比，从而提高诊断的准确性。

综上所述，本发明电动汽车用永磁同步电机运行状态下，采用了加权交叠平均法与改Powell直接搜索算法相结合的信号分析方法，系统采样时间短、抗干扰能力强、对不同转速、不同负荷情况下的失磁故障均可以加以判断，再根据定子三相电流的频谱分析结果来诊断失磁故障的发生及其严重程度，使得该系统缩短了采样时间，提高了诊断精度，抗干扰性强、检测精度高、稳定性好、诊断的重复性好、工程易于实现，适合动态在线监测；本发明故障特征量选取方法也适用于其它用永磁同步电机的失磁故障诊断。

Claims (10)

1. 永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤（1）、对待测的永磁同步电机定子三相电流信号进行采样； 

步骤（2）、根据所述待测永磁同步电机的极数确定失磁故障特征频率，将失磁故障特征频率作为失磁故障特征量；

步骤（3）、估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量的频率，根据是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障；

步骤（4）、预先采集正常状态的永磁同步电机定子三相电流信号；估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量幅值后，与正常状态电机同电流区间内同频率分量幅值比值的倒数作为故障因子；根据所述故障因子判断失磁故障发生的严重程度。

2. 根据权利要求1所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（4）采用直接搜索算法估计待测定子三相电流信号中各频率分量幅值。

3. 根据权利要求2所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（4）应用改进Powell直接搜索算法估计所述待测定子三相电流信号中各频率分量幅值。

4. 根据权利要求1或2或3所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（3）采用功率谱估计算法估计待测定子三相电流信号中各频率分量的频率。

5. 根据权利要求4所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（3）采用加权交叠平均法估计待测定子三相电流信号中各频率分量的频率。

6. 根据上述任一项权利要求所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（2）失磁故障特征量对应频率的选取避开永磁同步电机发生定子匝间短路故障和转子偏心故障所产生的故障特征频率。

7. 根据权利要求6所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（4）应用分段线性化方法对正常状态的永磁同步电机定子三相电流信号进行采样并存储，即按电流大小从0到额定值分为若干点，测得各点电流作为样本采集。

8. 根据权利要求7所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（1）对采集的待测永磁同步电机定子三相电流信号采用3层sym4算法滤除干扰信号。

9. 根据权利要求8所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法，其特征在于：所述步骤（1）在采集待测永磁同步电机定子三相电流信号中，采样频率设定为10kHz，采样时长设定为2s。

10. 一种基于上述任一项权利要求所述永磁同步电机失磁故障在线诊断方法的系统，其特征在于：包括永磁同步电机、霍尔电流传感器、信号调理电路、数据采集电路、诊断控制电路、显示电路，其中霍尔电流传感器用于检测永磁同步电机的定子三相电流信号；所述定子三相电流信号经信号调理电路调理后输入数据采集电路；所述数据采集电路用于采集信号；所述诊断控制电路对数据采集电路采集的信号进行分析处理，根据估计待测定子三相电流信号中各频率分量的频率中是否出现失磁故障特征量判断发生失磁故障；再结合估计的待测定子三相电流信号中各频率分量幅值进行分析，根据分析结果判断失磁故障发生的严重程度后，将所述判断结果通过显示电路输出。