CN111965543A - 永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法、系统及介质 - Google Patents

永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法、系统及介质 Download PDF

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CN111965543A CN202011129564.7A CN202011129564A CN111965543A CN 111965543 A CN111965543 A CN 111965543A CN 202011129564 A CN202011129564 A CN 202011129564A CN 111965543 A CN111965543 A CN 111965543A
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Abstract

本发明公开了一种永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法、系统、介质及设备，属于电机故障检测技术领域，此方法包括步骤：1）获取永磁同步电机三相定子电流信号和转子转速信号；2）根据诊断周期内的永磁同步电机转子转速信号，计算出故障特征谐波分量所在的频带范围；3）对永磁同步电机的定子绕组三相电流信号进行连续小波变换处理，将变换结果中处于故障特征谐波分量所在的频带范围之外的小波系数置零并重构，得到重构结果；4）对重构结果进行同步压缩小波变换，重新构造时频分布，得到时频结构；5）基于时频结构进行故障检测。本发明具有计算量小、检测精度高、适用范围广等优点。

Description

永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法、系统及介质
技术领域
本发明主要涉及电机控制技术领域，具体涉及一种永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法、系统、介质及设备。
背景技术
随着轨道交通、新能源汽车、风力发电等产业的发展，永磁同步电机由于其高效率、高功率密度和高转矩密度的优势，得到越来越广泛的使用。开展永磁同步电机的故障检测方法研究对于提高驱动系统可靠性、降低维护成本具有重要意义。永磁同步电机中常见的电气故障有定子绕组匝间短路、永磁体永久性退磁、绕组开路、接地短路等，其中占比最高的就是匝间短路故障。电机运行工况复杂多变，频繁工作在过热、过压、冲击、潮湿环境下都可能导致匝间短路故障。该故障的最初形式是定子绕组中相邻两匝线圈之间的绝缘效果退化，产生局部短路现象，短路电流会在故障位置产生高温，导致绝缘效果的进一步退化，即绝缘电阻进一步降低，因而产生更大的短路电流和更高的温度。因此，永磁同步电机一旦出现匝间短路故障，若不能及时发现并采取措施，故障程度在极端工况下会迅速加剧，并随即引发相间短路、永久性退磁等其他类型故障。上述问题都会使电机的性能显著下降，甚至导致电机彻底失去转矩输出能力，给系统及人员安全带来巨大隐患。因此，通过开展永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法的研究，实现绝缘电阻恶化程度的持续监测，提高故障识别率，降低故障引起的电机性能损失，并为开展电机故障下的容错控制提供指导。
永磁同步电机匝间短路故障是由于定子绕组相邻线圈之间绝缘损坏导致的，针对初期故障的传统诊断方法多是基于不同短路匝数的检测。实际上，故障初期往往是相邻两匝之间绝缘效果不断恶化，短路电流随之增大，只有当绝缘性能退化到一定程度后才会导致更多匝数的短路。因此，本发明提出了基于相邻线圈之间剩余绝缘能力的初期故障检测方法。
目前对于永磁同步电机匝间短路故障检测的具体方法可划分为三类，基于模型的方法、基于数据驱动的方法和基于信号处理的方法。
基于模型的故障检测方法的主要思想是首先建立正常电机的数学模型，在相同输入情况下，通过检验模型输出和实际系统输出的一致性进行故障判定。虽然该方法能够根据测量到的输出差异检测出故障的发生，但实际中为避免故障误报，阈值设置相对较高，而匝间短路初期故障特征本身就极其微弱，因此导致该方法很难实现故障初期的检测。除此之外，基于模型的方法也不能实现故障发展情况的持续观测，且高度依赖于电机模型的准确性，因此目前基于模型的检测方法已较少使用。
基于数据驱动的方法使用了人工神经网络、模糊逻辑系统、模式识别等人工智能工具，对所提供的历史故障数据进行训练学习，提取数据中与故障相关的隐藏信息构建模型，进而利用实际运行数据实现故障检测。该方法能实现不同故障程度的检测，且保证了较高的诊断精度，但获取匝间短路初期不同绝缘电阻情况下的故障数据存在较大困难。
基于信号处理的方法使用信号处理算法从电流、电压等信号中分离出匝间短路故障相关的特定谐波分量，通过对比分析正常电机的相应谐波做出故障判定。由于传感器直接采集的电机信号具有复杂多变、非平稳特点，因此基于信号处理的方法主要采用了自适应模式分解和时频分析两类方法。
自适应模式分解根据信号的局部变化特征，将信号分解为多个单分量，通过分析其幅值、频率及相位等参数，获取故障信息。其中，经验模态分解算法提出较早且使用较多，但该算法存在缺乏数学理论推导、信号中的奇异点容易导致模态混淆、三次样条插值会引起过拟合和欠拟合等问题。针对上述不足提出的集合经验模态分解及局部均值分解等算法虽然部分改善了分解结果，但依然存在模态混淆问题。除此之外，由于永磁同步电机匝间短路故障初期阶段的故障特征不明显，上述方法往往会导致故障特征进一步削弱甚至丢失。
基于时频分析的故障检测方法针对信号真实成分的时变频谱特征，利用时域和频域联合的方式揭示信号中的频率成分及其变化特征。其中基于Wigner-Ville分布的双线性时频方法具有较高的时频分辨率，但对于电机电流这种多分量信号存在严重的交叉项干扰，在此基础上提出的平滑伪Wigner-Ville和Choi-Williams分布虽抑制了大多数交叉项，但不仅降低了时频分辨率、引入新的干扰，还大大增加了计算量。基于小波变换的线性时频表示从根本上避免了交叉项干扰，但受限于海森堡不确定性原理，时域和频域分辨率无法同时达到最佳。
发明内容
本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种计算量小且检测精度高的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法、系统、介质及设备。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，包括步骤：
1）获取永磁同步电机三相定子电流信号和转子转速信号；
2）根据诊断周期内的永磁同步电机转子转速信号，计算出故障特征谐波分量所在的频带范围；
3）对永磁同步电机的定子绕组三相电流信号进行连续小波变换处理，将变换结果中处于故障特征谐波分量所在的频带范围之外的小波系数置零并重构，得到重构结果；
4）对重构结果进行同步压缩小波变换，重新构造时频分布，得到时频结构；
5）基于时频结构进行故障检测。
作为上述技术方案的进一步改进：
步骤4）的具体过程为：
对重构结果进行判定，如果该诊断周期内的转子平均角加速度超过设定的阈值，即判定为强调频信号，进行二阶同步压缩小波变换；
否则采用一阶同步压缩小波变换，以此获取信号高分辨率的时频结构。
一阶同步压缩小波变换过程为：
在时间-尺度平面上的任意位置
Figure 752682DEST_PATH_IMAGE001
，连续小波变换处理后的结果
Figure 669822DEST_PATH_IMAGE002
对应瞬时频率、群时延估计值分别为：
Figure 449560DEST_PATH_IMAGE003
(8)
Figure 654888DEST_PATH_IMAGE004
(9)
通过重新调整瞬时频率轨线，得到新的时间尺度平面上的映射关系
Figure 469261DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 291723DEST_PATH_IMAGE006
(10)
其中，γ为滤波阈值参数；ψ为Morlet小波基函数；*表示复共轭;
Figure 621073DEST_PATH_IMAGE007
为偏导数；δ为狄拉克分布函数；通过狄拉克函数，将瞬时频率估计值
Figure 819973DEST_PATH_IMAGE008
轨线之外的小波系数置零，得到全新的、能量集中的时频分布。
二阶同步压缩小波变换过程为：
定义新的调制算子用于计算新的瞬时频率估计值，其中
Figure 488852DEST_PATH_IMAGE009
，即一阶瞬时频率的导数如下：
Figure 482216DEST_PATH_IMAGE010
(11)
定义ε为充分小的数，如果
Figure 236545DEST_PATH_IMAGE011
，则
Figure 786607DEST_PATH_IMAGE012
项可以忽略；因此对
Figure 309992DEST_PATH_IMAGE013
进行泰勒展开得到：
Figure 739836DEST_PATH_IMAGE014
(12)
将式(10)中的
Figure 981462DEST_PATH_IMAGE015
替换为
Figure 256585DEST_PATH_IMAGE016
即可得到二阶同步压缩小波变换的时频重排结果。
步骤2）的具体过程为：
根据一个诊断周期内永磁同步电机机械转速n和磁极对数p计算出其故障特征谐波所处频带的阈值上下限
Figure 962373DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 297539DEST_PATH_IMAGE018
：
Figure 26461DEST_PATH_IMAGE019
(1)。
在步骤1）中，定子电流信号
Figure 105275DEST_PATH_IMAGE020
为多分量的调幅调频信号：
Figure 603253DEST_PATH_IMAGE021
(2)
Figure 187949DEST_PATH_IMAGE022
(3)
其中，A为谐波幅值；Ф为谐波相位；下标k代表信号中的不同分量。
在步骤3）中，对应的连续小波变换处理为：
对
Figure 138588DEST_PATH_IMAGE020
进行连续小波变换：
Figure 21093DEST_PATH_IMAGE023
(4)
其中
Figure 373577DEST_PATH_IMAGE024
为尺度参数；b为时间平移参数；Ψ为Morlet小波基函数；*表示复共轭。
本发明还公开了一种永磁同步电机匝间短路故障初期检测系统，包括：
第一模块，用于获取永磁同步电机三相定子电流信号和转子转速信号；
第二模块，用于根据诊断周期内的永磁同步电机转子转速信号，计算出故障特征谐波分量所在的频带范围；
第三模块，用于对永磁同步电机的定子绕组三相电流信号进行连续小波变换处理，将变换结果中处于故障特征谐波分量所在的频带范围之外的小波系数置零并重构，得到重构结果；
第四模块，用于对重构结果进行同步压缩小波变换，重新构造时频分布，得到时频结构；
第五模块，用于基于时频结构进行故障检测。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法的步骤。
本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明将连续小波信号重构与同步压缩变换相结合的时频分布算法用于PMSM匝间短路故障初期的检测，能够观测匝间短路故障初期绝缘电阻的恶化情况；在使用连续小波变换(Continuous wavelet transform, CWT)获取小波系数后，识别各分量信号的不同频率，然后获取故障特征所在的特定频带重构目标信号，通过逆变换重构目标信号，保留故障特征谐波分量，以降低时频重排的计算量；再基于同步压缩变换(wavelet-basedsynchrosqueezing transform, WSST)的时频分布调整方法，通过沿尺度或频率坐标轴重新调整分配尺度谱能量分布，改善时频分辨率；该方法不仅降低了整体计算量，也提高了对于匝间短路故障初期故障程度的检测精度。
本发明针对永磁同步电机的稳态运行工况和瞬态运行工况分别提出了相应故障检测方法，对于稳态运行工况及转速缓慢变化的准稳态工况，采用WSST的信号处理方法；而对于转速变化幅度较大的强调频信号，采用二阶同步压缩小波变换(second-orderwavelet-based synchrosqueezing transform, WSST2)，进一步提高时频分布的能量聚集性，获取故障谐波幅值的变化信息；针对稳态/准稳态和瞬态运行工况分别使用一阶和二阶同步压缩变换，发挥时频重排可变分辨率的聚焦能力，抑制时频模糊现象，获得聚集性好的时频标识，提高强调频信号瞬时频率的估算精度，提高了故障识别精度，该方法能够提高时频分布的能量聚集性，并降低整体计算量，提高故障特征谐波分量的信噪比，实现初期故障的准确检测，另外该方法无需电机参数，适用范围广，诊断精度高，对于PMSM定子绕组匝间短路故障的诊断具有重要指导意义。
本发明属于基于信号处理的方法，通过采集电流信号，分析故障特征分量随时间的变化情况，能够实现对于故障初期绝缘恶化情况的监测，所需要数据量少（即仅需要使用正常电机不同转速下的运行数据）；无需使用自适应分解算法，避免了匝间短路初期的微弱故障特征受到影响，故检测精度高。
附图说明
图1为不同剩余绝缘电阻情况下的定子电流频谱图（转速300 r/min，短路匝数比例8.5%）；其中（a）为0～16次谐波幅值谱图；（b）为9次谐波的局部放大图。
图2为本发明中剩余绝缘电阻不断恶化情况下的CWT时频分布图（转速300 r/min，短路匝数比例8.5%）。
图3为本发明中剩余绝缘电阻不断恶化情况下的WSST时频分布图（转速300 r/min，短路匝数比例8.5%）。
图4为本发明中WSST2的时频重排结果图（转速变化，短路匝数比例8.5%，剩余绝缘电阻不断恶化）；其中（a）为转速变化图；（b）为WSST2时频分布图。
图5为本发明在具体应用时的控制系统框图。
图6为本发明的方法在实施例的流程图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体实施例对本发明作进一步描述。
由于匝间短路故障是由于相邻线圈之间绝缘损坏导致的，故障初期表现为两匝线圈之间绝缘的不断恶化。因此，不同于传统针对不同短路匝数的诊断方法，本发明提出了基于剩余绝缘能力的故障初期检测方法。
其中永磁同步电机匝间短路故障会引起三相不平衡，导致定子绕组中产生零序分量。零序分量由相位相同的谐波分量组成，即相电压的三次谐波及其奇数倍谐波分量。本发明以此作为故障指示，通过在时域-频域观测故障特征频率分量幅值的变化情况，进而得到故障信息。如图1所示，在恒转速情况下，故障特征9次谐波随剩余绝缘电阻的减少而增加。在电机运行过程中，其转速转矩都会发生变化，因此所采集的定子电流信号是多分量调幅调频信号，具有复杂多变性和非平稳性特征。
针对如上特性，本发明提出的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法如图6所示，属于基于信号处理的方法，具体包括步骤：
1）获取永磁同步电机三相定子电流信号和转子转速信号；
2）根据诊断周期内的永磁同步电机转子转速信号，计算出故障特征谐波分量所在的频带范围；
3）对永磁同步电机的定子绕组三相电流信号进行连续小波变换处理，将变换结果中处于故障特征谐波分量所在的频带范围之外的小波系数置零并重构，得到重构结果；
4）对重构结果进行同步压缩小波变换，重新构造时频分布，得到时频结构；
5）基于时频结构进行故障检测。
本发明首先使用连续小波变换(Continuous wavelet transform, CWT)获取小波系数，识别各分量信号的不同频率，然后获取故障特征所在的特定频带重构目标信号，再基于同步压缩变换(wavelet-based synchrosqueezing transform, WSST)的时频分布调整方法，通过沿尺度或频率坐标轴重新调整分配尺度谱能量分布，改善时频分辨率；该方法不仅降低了整体计算量，也提高了对于匝间短路故障初期故障程度的检测精度。
本实施例中，在步骤1）中，针对PMSM匝间短路初期绝缘恶化现象，基于剩余绝缘能力（绝缘电阻）监测的初期故障检测，使用可变电阻箱模拟绝缘电阻的变化，通过时频分布的方法监测初期绝缘电阻的恶化情况。
本实施例中，步骤2）的具体过程为：
根据一个诊断周期内电机机械转速n和磁极对数p计算出其故障特征谐波所处频带的阈值上下限
Figure 316125DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 816377DEST_PATH_IMAGE018
：
Figure 236994DEST_PATH_IMAGE026
(1)。
本实施例中，步骤1）中的三相定子电流由电机控制器自带电流传感器测得，转子转速信号由电机控制器自带增量式编码器测得；其中电流传感器采集到的定子电流信号
Figure 709563DEST_PATH_IMAGE020
为多分量的调幅调频信号：
Figure 823013DEST_PATH_IMAGE027
(2)
Figure 748243DEST_PATH_IMAGE028
(3)
其中，A为谐波幅值；Ф为谐波相位；下标k代表信号中的不同分量。
本实施例中，在步骤3）中，对应的连续小波变换处理（Continuous wavelettransform, CWT）过程为：
对
Figure 785601DEST_PATH_IMAGE029
进行连续小波变换：
Figure 847098DEST_PATH_IMAGE030
(4)
其中
Figure 131448DEST_PATH_IMAGE024
为尺度参数；b为时间平移参数；Ψ为Morlet小波基函数；*表示复共轭。
如上所述，其中中心频率为ω0的Morlet小波基函数为：
Figure 543975DEST_PATH_IMAGE031
（5)
对于一个纯粹的谐波信号s(t)=Acos（ωt），当小波基函数的傅里叶变换
Figure 634291DEST_PATH_IMAGE032
集中在正频轴上，根据普朗歇尔定理，连续小波变换
Figure 815874DEST_PATH_IMAGE033
可以重写为：
Figure 5546DEST_PATH_IMAGE034
(6)
在时间-尺度平面上，当小波基函数的傅里叶变换
Figure 905369DEST_PATH_IMAGE035
的中心频率为ω0，根据连续小波尺度-频率的转换关系：
Figure 471480DEST_PATH_IMAGE036
(7)
其中，F c 为采样频率，F s 为小波基函数的中心频率，F a 为尺度对应的信号频率，即ωa=ωcωs/a。
当ωc=ω0，
Figure 583268DEST_PATH_IMAGE020
的连续小波变换结果
Figure 943842DEST_PATH_IMAGE033
中的任一频率分量ωa的能量将聚集在尺度a=ω0ωs/ωa的水平直线上。但实际中，其能量会分布在该直线周围，导致模糊现象，如图2所示。其中图2中颜色的灰度代表谐波瞬时幅值，90Hz所对应的瞬时频率轨迹线即为匝间短路的故障特征指示，由于时频模糊问题，无法准确分辨故障的发生及演变情况。
为抑制上述尺度域内的模糊现象，通过同步压缩重新分配小波变换的时间-尺度分布，同时为提高信噪比，并降低计算量，采用步骤3）对应的步骤：先对小波变换结果进行重构滤波，将
Figure 330961DEST_PATH_IMAGE037
频带之外的频率成分对应的尺度域系数置零，然后再根据步骤4）对小波重构后的结果进行同步压缩变换，重新构造时频分布。
其中步骤4）的具体过程如图6所示：对重构结果进行判定，如果该诊断周期内的转子平均角加速度超过设定的阈值，即判定为强调频信号，进行二阶同步压缩小波变换(second-order wavelet-based synchrosqueezing transform, WSST2)；否则采用一阶同步压缩小波变换（wavelet-based synchrosqueezing transform, WSST），以此获取信号高分辨率的时频结构。本发明针对永磁同步电机的稳态运行工况和瞬态运行工况分别提出了相应故障检测方法，对于稳态运行工况及转速缓慢变化的准稳态工况，采用WSST的信号处理方法；而对于转速变化幅度较大的强调频信号，采用二阶同步压缩小波变换(second-order wavelet-based synchrosqueezing transform, WSST2)，进一步提高时频分布的能量聚集性，获取故障谐波幅值的变化信息。该方法能够在时频联合域观测故障特征谐波的变化情况，且时频分辨率高、计算量低、适用性广。
具体地，由于CWT处理后的结果
Figure 700763DEST_PATH_IMAGE033
遍布在尺度
Figure 591358DEST_PATH_IMAGE024
附近，但对于某固定时刻b，无论
Figure 450730DEST_PATH_IMAGE024
取何值，其波动仍然趋近于真实频率ωa；
在时间-尺度平面上的任意位置
Figure 59566DEST_PATH_IMAGE001
，其对应瞬时频率、群时延估计值分别为：
Figure 233058DEST_PATH_IMAGE038
(8)
Figure 243739DEST_PATH_IMAGE039
(9)
一阶同步压缩小波变换中忽略群时延的影响，通过重新调整瞬时频率轨线，得到新的时间尺度平面上的映射关系
Figure 211695DEST_PATH_IMAGE040
：
Figure 120877DEST_PATH_IMAGE041
（10)
其中，γ为滤波阈值参数；ψ为Morlet小波基函数；*表示复共轭;
Figure 832481DEST_PATH_IMAGE007
为偏导数；δ为狄拉克分布函数；通过狄拉克函数，将瞬时频率估计值
Figure 697668DEST_PATH_IMAGE042
轨线之外的小波系数置零，得到全新的、能量集中的时频分布，效果如图3所示。图3中，在15.4s发现故障，并从瞬时频率轨线的幅值(颜色灰度)可以看出故障程度逐渐恶化。
进一步地，虽然WSST被证明是加强时频分布的有效方案，但由于其频率重排无法提供时变瞬时频率
Figure 898843DEST_PATH_IMAGE043
的无偏估计，忽略了群时延
Figure 482271DEST_PATH_IMAGE044
的影响，因此仅适用于纯谐波或低调制波
Figure 731987DEST_PATH_IMAGE045
信号；对于强调频信号，WSST仍然具有一定局限性。因此，WSST2基于WSST通过提高瞬时频率的估计精度改进了时频重排机制。
具体地，WSST2定义了新的调制算子用于计算新的瞬时频率估计值，其中
Figure 717260DEST_PATH_IMAGE046
，即一阶瞬时频率的导数如下：
Figure 27019DEST_PATH_IMAGE047
(11)
定义ε为充分小的数，如果
Figure 910792DEST_PATH_IMAGE048
，则
Figure 964199DEST_PATH_IMAGE049
项可以忽略；因此对
Figure 803979DEST_PATH_IMAGE050
进行泰勒展开得到：
Figure 284639DEST_PATH_IMAGE014
（12)
将式(10)中的
Figure 639397DEST_PATH_IMAGE051
替换为
Figure 496494DEST_PATH_IMAGE052
即可得到二阶同步压缩小波变换的时频重排结果。
如图4所示，当转速由227rpm升高到483rpm，定子电流谐波也会频率也会随之改变，具备调频特性。(a)中，在54.7秒处，由于剩余故障电阻极小，在短路支路中产生巨大的短路电流，进而导致三相严重不平衡，转速出现剧烈抖动。通过WSST2处理得到(b)中的时频分布情况，可以看出从53.9秒开始，能够观测出初期故障的恶化情况，而更高阶的同步压缩变换对于抵抗噪声干扰的鲁棒性会变差，导致瞬时频率估计偏差增大，且计算量也有所增加。因此，针对电机运转瞬态工况下的时频分析采用WSST2算法。
下面结合一具体实施例对上述方法做进一步说明：
图5是电机控制系统的数据采集原理框图，该电机控制系统采用的是矢量控制系统，控制对象为永磁同步电机。PMSM的定子绕组内部设置不同短路匝数比例，通过开关实现不同比例的选择，故障引出后经变阻箱与中性线相连接，变速箱用于模拟匝间绝缘效果（短路电阻）的变化。其中图5中，ω*参考角速度；ω反馈角速度；i q * 参考交轴电流；i q 反馈交轴电流；i d * 参考直轴电流；i d 反馈直轴电流；u q * 参考交轴电压；u d * 参考直轴电压；i abc 为三相电流；θ为电机转子位置角。SVPWM：空间矢量调制；PMSM：永磁同步电机；abc/dq：park变换；dq/abc：反park变换。
对于采集到的信号，其故障检测流程如图6所示：
首先根据诊断周期内的PMSM转子转速信号ω计算出故障特征谐波分量所在的频率范围；
对PMSM定子绕组三相电流信号进行CWT处理，将变换后的结果中特征谐波所在频带之外的小波系数置零并重构，得到包含特定频带的电流信号；
对滤噪后的结果进行判定，如果该诊断周期内的转子平均角加速度超过设定的阈值，即判定为强调频信号，进行二阶同步压缩时频重排，否则采用一阶同步压缩变换，以此获取信号高分辨率的时频结构，并进行故障判定及故障程度监测。具体地，在故障判定时，将频谱分布中的九次谐波幅值除以实时转速，使其与转速解耦，根据解耦后的幅值变化情况进行故障判定：幅值开始增大即可判定为故障的发生，幅值越大，故障程度越严重。
本发明将连续小波信号重构与同步压缩变换相结合的时频分布算法用于PMSM匝间短路故障初期的检测，能够观测匝间短路故障初期绝缘电阻的恶化情况，该方法在CWT处理后，获取故障特征所在的特定频带，通过逆变换重构目标信号，保留故障特征谐波分量，以降低时频重排的计算量；并提出针对稳态/准稳态和瞬态运行工况分别使用一阶和二阶同步压缩变换，发挥时频重排可变分辨率的聚焦能力，抑制时频模糊现象，获得聚集性好的时频标识，提高强调频信号瞬时频率的估算精度，提高了故障识别精度，该方法能够提高时频分布的能量聚集性，并降低整体计算量，提高故障特征谐波分量的信噪比，实现初期故障的准确检测，另外该方法无需电机参数，适用范围广，诊断精度高，对于PMSM定子绕组匝间短路故障的诊断具有重要指导意义。
本发明属于基于信号处理的方法，通过采集电流信号，分析故障特征分量随时间的变化情况，能够实现对于故障初期绝缘恶化情况的监测，所需要数据量少（即仅需要使用正常电机不同转速下的运行数据）；无需使用自适应分解算法，避免了匝间短路初期的微弱故障特征受到影响，故检测精度高。
本发明还公开了一种永磁同步电机匝间短路故障初期检测系统，包括：
第一模块，用于获取永磁同步电机三相定子电流信号和转子转速信号；
第二模块，用于根据诊断周期内的永磁同步电机转子转速信号，计算出故障特征谐波分量所在的频带范围；
第三模块，用于对永磁同步电机的定子绕组三相电流信号进行连续小波变换处理，将变换结果中处于故障特征谐波分量所在的频带范围之外的小波系数置零并重构，得到重构结果；
第四模块，用于对重构结果进行同步压缩小波变换，重新构造时频分布，得到时频结构；
第五模块，用于基于时频结构进行故障检测。
本发明的系统用于执行如上所述的方法，同样具有如上方法所述的优点。
本发明进一步公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法的步骤。本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法的步骤。本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一个计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，其特征在于，包括步骤：
1）获取永磁同步电机三相定子电流信号和转子转速信号；
2）根据诊断周期内的永磁同步电机转子转速信号，计算出故障特征谐波分量所在的频带范围；
3）对永磁同步电机的定子绕组三相电流信号进行连续小波变换处理，将变换结果中处于故障特征谐波分量所在的频带范围之外的小波系数置零并重构，得到重构结果；
4）对重构结果进行同步压缩小波变换，重新构造时频分布，得到时频结构；
5）基于时频结构进行故障检测。
2.根据权利要求1所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，其特征在于，步骤4）的具体过程为：
对重构结果进行判定，如果该诊断周期内的转子平均角加速度超过设定的阈值，即判定为强调频信号，进行二阶同步压缩小波变换；
否则采用一阶同步压缩小波变换，以此获取信号高分辨率的时频结构。
3.根据权利要求2所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，其特征在于，一阶同步压缩小波变换过程为：
在时间-尺度平面上的任意位置
Figure 578091DEST_PATH_IMAGE001
，连续小波变换处理后的结果
Figure 495231DEST_PATH_IMAGE002
对应瞬时频率、群时延估计值分别为：
Figure 337285DEST_PATH_IMAGE003
(8)
Figure 732495DEST_PATH_IMAGE004
(9)
通过重新调整瞬时频率轨线，得到新的时间尺度平面上的映射关系
Figure 546867DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 369329DEST_PATH_IMAGE006
(10)
其中，γ为滤波阈值参数；ψ为Morlet小波基函数；*表示复共轭;
Figure 698680DEST_PATH_IMAGE007
为偏导数；δ为狄拉克分布函数；通过狄拉克函数，将瞬时频率估计值
Figure 897580DEST_PATH_IMAGE008
轨线之外的小波系数置零，得到全新的、能量集中的时频分布。
4.根据权利要求3所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，其特征在于，二阶同步压缩小波变换过程为：
定义新的调制算子用于计算新的瞬时频率估计值，其中
Figure 566458DEST_PATH_IMAGE009
，即一阶瞬时频率的导数如下：
Figure 559822DEST_PATH_IMAGE010
(11)
定义ε为充分小的数，如果
Figure 314152DEST_PATH_IMAGE011
，则
Figure 51163DEST_PATH_IMAGE012
项可以忽略；因此对
Figure 636866DEST_PATH_IMAGE013
进行泰勒展开得到：
Figure 66710DEST_PATH_IMAGE014
(12)
将式(10)中的
Figure 308335DEST_PATH_IMAGE015
替换为
Figure 583459DEST_PATH_IMAGE016
即可得到二阶同步压缩小波变换的时频重排结果。
5.根据权利要求1～4中任意一项所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，其特征在于，步骤2）的具体过程为：
根据一个诊断周期内永磁同步电机机械转速n和磁极对数p计算出其故障特征谐波所处频带的阈值上下限
Figure 226930DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 624413DEST_PATH_IMAGE018
：
Figure 353335DEST_PATH_IMAGE019
(1)。
6.根据权利要求1～4中任意一项所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，其特征在于，在步骤1）中，定子电流信号
Figure 432149DEST_PATH_IMAGE020
为多分量的调幅调频信号：
Figure 930127DEST_PATH_IMAGE021
(2)
Figure 701774DEST_PATH_IMAGE022
(3)
其中，A为谐波幅值；Ф为谐波相位；下标k代表信号中的不同分量。
7.根据权利要求6所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法，其特征在于，在步骤3）中，对应的连续小波变换处理为：
对
Figure 714729DEST_PATH_IMAGE020
进行连续小波变换：
Figure 597234DEST_PATH_IMAGE023
(4)
其中
Figure 949718DEST_PATH_IMAGE024
为尺度参数；b为时间平移参数；Ψ为Morlet小波基函数；*表示复共轭。
8.一种永磁同步电机匝间短路故障初期检测系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于获取永磁同步电机三相定子电流信号和转子转速信号；
第二模块，用于根据诊断周期内的永磁同步电机转子转速信号，计算出故障特征谐波分量所在的频带范围；
第三模块，用于对永磁同步电机的定子绕组三相电流信号进行连续小波变换处理，将变换结果中处于故障特征谐波分量所在的频带范围之外的小波系数置零并重构，得到重构结果；
第四模块，用于对重构结果进行同步压缩小波变换，重新构造时频分布，得到时频结构；
第五模块，用于基于时频结构进行故障检测。
9.一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，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1～7中任意一项所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1～7中任意一项所述的永磁同步电机匝间短路故障初期检测方法的步骤。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113552452A (zh) * 2021-07-14 2021-10-26 湖南大学 永磁电机匝间短路剩余绝缘监测方法、装置和存储介质
CN115310499A (zh) * 2022-10-12 2022-11-08 极晨智道信息技术(北京)有限公司 一种基于数据融合的工业设备故障诊断系统及方法
CN115728612A (zh) * 2022-12-01 2023-03-03 广州广电计量检测股份有限公司 变压器放电故障诊断方法及装置
CN115809571A (zh) * 2023-02-13 2023-03-17 西南交通大学 一种发电机组超低频振荡阻尼转矩系数计算方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101738582A (zh) * 2008-11-14 2010-06-16 中国科学院沈阳自动化研究所 非侵入式电机效率在线检测装置及其控制方法
UA93752C2 (ru) * 2009-05-25 2011-03-10 Кременчугский Государственный Политехнический Университет Имени Михаила Остроградского Способ выявления повреждений обмоток короткозамкнутого potopa асинхронного двигателя
CN102645633A (zh) * 2012-04-19 2012-08-22 北京国能伏安节能科技有限公司 一种基于fpga+arm的电动机故障在线诊断装置
CN103076563A (zh) * 2012-11-07 2013-05-01 昆山北极光电子科技有限公司 一种交流异步电机自动诊断方法
CN103267947A (zh) * 2013-04-28 2013-08-28 大连交通大学 一种交流电机故障诊断与预测中的特征提取方法
CN105651515A (zh) * 2016-03-22 2016-06-08 西北工业大学 航空发动机中介轴承故障检测方法及检测装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101738582A (zh) * 2008-11-14 2010-06-16 中国科学院沈阳自动化研究所 非侵入式电机效率在线检测装置及其控制方法
UA93752C2 (ru) * 2009-05-25 2011-03-10 Кременчугский Государственный Политехнический Университет Имени Михаила Остроградского Способ выявления повреждений обмоток короткозамкнутого potopa асинхронного двигателя
CN102645633A (zh) * 2012-04-19 2012-08-22 北京国能伏安节能科技有限公司 一种基于fpga+arm的电动机故障在线诊断装置
CN103076563A (zh) * 2012-11-07 2013-05-01 昆山北极光电子科技有限公司 一种交流异步电机自动诊断方法
CN103267947A (zh) * 2013-04-28 2013-08-28 大连交通大学 一种交流电机故障诊断与预测中的特征提取方法
CN105651515A (zh) * 2016-03-22 2016-06-08 西北工业大学 航空发动机中介轴承故障检测方法及检测装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
甘醇 等: "基于小波包能量分析的开关磁阻电机功率变换器故障诊断", 《中国电机工程学报》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113552452A (zh) * 2021-07-14 2021-10-26 湖南大学 永磁电机匝间短路剩余绝缘监测方法、装置和存储介质
CN115310499A (zh) * 2022-10-12 2022-11-08 极晨智道信息技术(北京)有限公司 一种基于数据融合的工业设备故障诊断系统及方法
CN115728612A (zh) * 2022-12-01 2023-03-03 广州广电计量检测股份有限公司 变压器放电故障诊断方法及装置
CN115809571A (zh) * 2023-02-13 2023-03-17 西南交通大学 一种发电机组超低频振荡阻尼转矩系数计算方法
CN115809571B (zh) * 2023-02-13 2023-05-12 西南交通大学 一种发电机组超低频振荡阻尼转矩系数计算方法

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