CN112034340A - 一种测控天线电机故障特征筛选方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种测控天线电机故障特征筛选方法，包括采集测控天线跟踪卫星期间电机的工作电流，滤波降噪处理电流数据，通过多项关联条件筛选电机稳态电流历史数据，对稳态电流历史数据进行时域频域处理并提取特征参数样本。本发明能从大量庞杂的电流数据中准确提取出电机稳态电流的特征参数，作为神经网络训练的样本，从而提高测控天线电机故障诊断的准确性。

Description

一种测控天线电机故障特征筛选方法

技术领域

本发明涉及一种测控天线电机故障特征筛选方法，用于对测控天线电机电流进行测量并提取电机稳态电流特征参数。

背景技术

大型测控天线一般采用抛物面结构作为主反射面，口径达到十米甚至六十几米，依靠伺服电机驱动天线反射面转动，在跟踪近地轨道卫星等航天器时，电机长时间运行及频繁加减速运行易造成其机械及电气结构的损耗，从而导致电机故障，影响航天任务的执行。因此需要对电机电流进行监视测量，及时报告异常状态，并进行故障诊断。

传统的电机故障诊断方法较为笼统，仅能检测一般电机电流信号，缺乏将故障特征信息从采集到的大量冗余信息中筛选出来的有效手段，特别是测控天线跟踪卫星时，自检准备及跟踪流程复杂，电机经常工作在急加速、急减速状态，电流信号变化剧烈，容易造成故障误报。而且测控天线在跟踪卫星时，受卫星姿态及星上对地天线指向的影响，测控天线接收到的卫星下行信号AGC经常起伏变化较大，导致测控天线跟踪卫星不平稳，电机电流变化剧烈，也会容易造成电机故障误报和漏报，故障诊断的可信度不高。因此，提供一种能从测控天线复杂运行环境中有效提取电机电流故障特征参数的测控天线电机故障特征筛选方法十分必要。

发明内容

发明目的：为克服现有技术中的不足，本发明提出一种多信息关联的测控天线电机故障特征筛选方法。

本发明的技术方案：一种测控天线电机故障特征筛选方法，包括如下步骤：

A)通过安装在电机电枢电缆上的电流检测装置采集电机运转时的电流信号；

B)记录所述步骤A)采集到的电流信号；

C)对所述步骤B)采集到的电流信号进行滤波降噪；

D)记录测控天线跟踪卫星时接收到的AGC电平值，并进行降噪处理；

E)根据所述步骤D)的卫星跟踪时间段，提取所述步骤C)滤波降噪后的电流信号；

F)剔除所述步骤E)中AGC电平值变化超过预设值的电流信号并作为电机稳态电流历史数据；

G)对经过所述步骤F)处理后筛选出来的电机稳态电流历史数据，计算其电流脉动频率、稳态电流均值、稳态电流标准差、起动电流峰值、峰值点电流变化率作为特征参数。

所述步骤A)采用非接触式电流传感器。

所述步骤C)采用小波降噪。

所述步骤E)提取电流历史数据及AGC电平值数据的时长不超过60秒。

本发明的有益效果是：

(1)本发明的测控天线电机故障的诊断方法，只需检测电机电枢电流，对传感器要求少，成本低，在电机在线监测及故障诊断方面具有实用性和推广价值。

(2)本发明通过电机电流和卫星AGC电平值的关联，实现对测控天线稳定跟踪卫星时电机稳态电流信号的筛选，避免了将冗余电流数据混淆在电流样本数据中，提高了电机故障诊断的准确度。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是正常情况下电机电流及卫星AGC电平值变化趋势图；

图3是故障情况下电机电流及卫星AGC电平值变化趋势图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的实施例作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于以下实施例。

如图1所示，一种测控天线电机故障特征筛选方法，包括如下步骤：

A)通过安装在电机电枢电缆上的电流检测装置采集电机运转时的电流信号，电流检测装置可以是非接触式检测装置，优选为霍尔电流传感器。

B)记录所述步骤A)采集到的电流信号，按记录开始的北京时间形成电流数据记录文件，记录时长优选为不超过60秒。

C)对所述步骤B)采集到的电流信号进行小波包滤波降噪。

D)根据卫星开始和结束跟踪的时间，记录测控天线跟踪卫星时段内接收到的AGC电平值，并进行小波包滤波降噪处理。

E)根据所述步骤D)的卫星跟踪时间段，提取所述步骤C)滤波降噪后的电流信号。

F)剔除所述步骤E)中AGC电平值变化超过预设值的电流信号并作为电机稳态电流历史数据，预设值优选为AGC电平值标准差超过1V。

G)对经过所述步骤F)处理后筛选出来的电机稳态电流历史数据，计算其电流脉动频率、稳态电流均值、稳态电流标准差、电机刚起动时的起动电流峰值、峰值点电流变化率并作为特征参数。特征参数的计算方法按以下步骤计算，以永磁直流电机为例，其空载时的动态数学模型为：

式(1)和式(2)中，u为电枢电压，i为电枢电流，R_a为电枢电阻，L_a为电枢电感，C为电机常数，J为转子转动惯量，Ω为电机旋转角速度，T_f为电机干摩擦转矩系数，C_f为电机粘摩擦系数。

由式(1)和式(2)可近似得出永磁直流电机的空载起动电枢电流为：

式(3)中，T_M为电机的机电时常数，T_M＝JR_a/C²。

由式(3)可知，在永磁直流电机起动过程中电流信号近似为指数曲线，起动电流峰值为：

由式(3)可知，起动电流下降的快慢与机电时常数T_M有关，T_M越小则起动电流下降得越快。当t＝0时，电机起动过程中电流峰值点附近的变化速率为：

由式(4)可知i_m与电机电枢电阻呈反比，可作为诊断电枢电阻故障的特征参数之一。

永磁直流电机稳态运行时满足电压平衡和转矩平衡方程：

u＝R_ai+CΩ (6)

Ci＝T_f+C_fΩ (7)

由式(6)和式(7)可得永磁直流电机稳态电流为：

在电机运行过程中，可以对记录下来的某段电机稳态电流数据求平均，得到稳态电流均值i_av，进而可求出这段数据的方差，得到稳态电流标准差i_std。

对直流电机而言，当电刷经过一次换向时电枢电流将发生一次脉动，且电机转子在旋转一周的过程中电枢电流脉动的次数是固定的，在永磁直流电机稳态电流上叠加了一个高频分量，称之为脉动频率，其满足以下关系：

式(9)中，p为电机换相片数，n为电机转速(r/min)。

以上电流脉动频率f_w，稳态电流i，起动电流峰值i_m，峰值点电流变化率k的计算方法得出的值为理论值，可作为实际测量值的参考。

如图2所示，当卫星AGC电平值起伏变化较大时，会引起测控天线跟踪卫星不稳定，导致电机电流产生较大振荡，极易造成对电机故障的误判。经过对一百圈的卫星跟踪数据分析统计表明，卫星AGC电平值标准差超过1V的圈次占23.5％，剔除卫星AGC电平值标准差超过1V时对应的电流历史数据，可以使筛选出的电机电流数据准确率达到92％以上，而不经筛选的电机电流数据准确率只有70.4％。

如图3所示，测控天线跟踪某一圈次卫星时，卫星AGC电平值较为平稳，而电机电流起伏变化剧烈，其稳态电流均值、稳态电流标准差超过了神经网络设定的阈值，触发了神经网络故障报警，并根据训练样本给出故障诊断结果。

由此可见，本发明使用的方法避免了将卫星信号不稳等干扰因素导致的非故障电流数据混淆在电流样本数据中提供给神经网络进行分析诊断，极大地提高了测控天线电机故障诊断的准确性和可信度。

Claims (4)

1.一种测控天线电机故障特征筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：

A)通过安装在电机电枢电缆上的电流检测装置采集电机运转时的电流信号；

B)记录所述步骤A)采集到的电流信号；

C)对所述步骤B)采集到的电流信号进行滤波降噪；

D)记录测控天线跟踪卫星时接收到的AGC电平值，并进行降噪处理；

E)根据所述步骤D)的卫星跟踪时间段，提取所述步骤C)滤波降噪后的电流信号；

F)剔除所述步骤E)中AGC电平值变化超过预设值的电流信号并作为电机稳态电流历史数据；

G)对经过所述步骤F)处理后筛选出来的电机稳态电流历史数据，计算其电流脉动频率、稳态电流均值、稳态电流标准差、电机刚起动时的起动电流峰值、峰值点电流变化率并作为特征参数。

2.根据权利要求1所述的测控天线电机故障特征筛选方法，其特征在于，所述步骤A)采用非接触式电流传感器。

3.根据权利要求1所述的测控天线电机故障特征筛选方法，其特征在于，所述步骤C)采用小波降噪。

4.根据权利要求1所述的测控天线电机故障特征筛选方法，其特征在于，所述步骤E)提取电流历史数据及AGC电平值数据的时长不超过60秒。

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