CN112709690A - 电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质 - Google Patents

电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质 Download PDF

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CN112709690A CN202110004894.1A CN202110004894A CN112709690A CN 112709690 A CN112709690 A CN 112709690A CN 202110004894 A CN202110004894 A CN 202110004894A CN 112709690 A CN112709690 A CN 112709690A
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Abstract

本申请提供一种电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质，在本方法中，通过获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据。之后根据预设多个时刻的参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据。最后根据预设时刻和/或预设角位移处的健康状态特征数据，确定电驱压气机的健康状态。相较于现有技术，本方法能够准确确定故障位置以及故障等级，便于发现存在的故障并对其进行处理，从而进一步提高了电驱压气机系统的安全性。

Description

电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质
技术领域
本申请涉及检测技术领域，尤其涉及一种电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质。
背景技术
电驱压气机系统由电动机驱动为气体增压的系统，是把电能转换为气能的重要装置，主要由电动机、压气机、辅助设备和进气、排气管道、储气设备等组成。由于电驱压气机系统是油气输送、交通运输、工程机械、采矿、化工、供排水以及环保等领域广泛使用的重要系统设备，导致电驱压气机系统的运行安全直接影响各行业的安全生产和运营。因此，对电驱压气机系统运行过程中的健康状态进行检测是非常必要的。
现有技术中，电驱压气机系统运行状态的监测及故障诊断主要是通过振动传感器采集压气机系统的振动信号和通过温度传感器采集压气机系统的温度信号，然后对振动信号和温度信号进行处理提取故障特征，用故障特征识别压气机系统的健康状态。
然而，由于振动信号和温度信号对有些压气机故障不敏感，导致无法准确确定故障位置以及故障等级，存在故障发现和处理不及时的问题。
发明内容
本申请提供一种电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质，以解决现有技术对故障发现和处理不及时的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种电驱压气机系统的故障检测方法，包括：
获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，所述参数数据包括输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压；
根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据；
根据所述预设时刻和/或所述预设角位移处的健康状态特征数据，确定所述电驱压气机的健康状态。
在第一方面的一种可能设计中，跟据所述预设多个时刻的所述参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据包括：
根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取所述预设时刻的健康状态特征数据；
根据所述预设多个时刻的健康状态特征数据、转速数据获取预设角位移处的健康状态特征数据。
可选的，所述健康状态特征数据包括电机功率，电机转轴扭矩，压缩气体功耗，压缩机转轴扭矩，功率损耗，系统效率以及扭矩损耗中的一种或者多种数据。
在第一方面的另一种可能设计中，所述根据所述预设时刻和/或所述预设角位移处的健康状态特征数据，确定所述电驱压气机的健康状态，包括：
根据所述预设时刻和所述预设角位移处的健康状态特征数据，获取所述电驱压气机系统表征健康状态的时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征；
根据所述时域特征，所述频域特征，所述时频域特征，所述角度空间域特征，所述角度空间频率特征以及所述角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征确定所述电驱压气机系统的健康状态，所述健康状态用于指示所述电驱压气机是否存在故障。
可选的，所述方法还包括：
根据所述时域特征，所述频域特征，所述时频域特征，所述角度空间域特征，所述角度空间频率特征以及所述角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征预测所述电驱压气机发生故障的时刻以及故障位置。
在第一方面再一种可能的设计中，所述获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，包括：
接收设置在所述电驱压气机中的各个传感器实时采集到的总参数数据；
从所述总参数数据中获取所述预设多个时刻的参数数据。
第二方面，本申请实施例提供一种电驱压气机系统的故障检测装置，包括获取模块、处理模块和确定模块；
所述获取模块，用于获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，所述参数数据包括输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压；
所述处理模块，用于根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据；
所述确定模块，用于根据所述预设时刻和/或所述预设角位移处的健康状态特征数据，确定所述电驱压气机的健康状态。
在第二方面的一种可能设计中，所述获取模块，具体用于：
根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取所述预设时刻的健康状态特征数据；
根据所述预设多个时刻的健康状态特征数据、转速数据获取预设角位移处的健康状态特征数据；
可选的，所述健康状态特征数据包括电机功率，电机转轴扭矩，压缩气体功耗，压缩机转轴扭矩，功率损耗，系统效率以及扭矩损耗中的一种或者多种数据。
在第二方面的另一种可能设计中，所述确定模块，具体用于：
根据所述预设时刻和所述预设角位移处的健康状态特征数据，获取所述电驱压气机系统表征健康状态的时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征；
根据所述时域特征，所述频域特征，所述时频域特征，所述角度空间域特征，所述角度空间频率特征以及所述角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征确定所述电驱压气机系统的健康状态，所述健康状态用于指示所述电驱压气机是否存在故障。
可选的，处理模块，还用于根据所述时域特征，所述频域特征，所述时频域特征，所述角度空间域特征，所述角度空间频率特征以及所述角度空间- 频率域分布特征中的一种或者多种特征预测所述电驱压气机发生故障的时刻以及故障位置。
在第二方面的再一种可能设计中，所述获取模块，具体用于
接收设置在所述电驱压气机中的各个传感器实时采集到的总参数数据；
从所述总参数数据中获取所述预设多个时刻的参数数据。
第三方面，本申请实施例提供一种检测设备，包括：处理器、存储器、显示器及系统总线；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述计算机程序指令时实现第一方面以及各可能设计提供的方法。
第四方面，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面以及各可能设计提供的方法。
第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现第一方面以及各可能设计提供的方法。
本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质，在本方法中，通过获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据。之后根据预设多个时刻的参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据。最后根据预设时刻和/或预设角位移处的健康状态特征数据，确定电驱压气机的健康状态。相较于现有技术，本方法能够准确确定故障位置以及故障等级，便于发现存在的故障并对其进行处理，从而进一步提高了电驱压气机系统的安全性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的一种应用场景示意图；
图2为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测系统的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的实施例一的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的再一实施例的流程示意图；
图5为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的又一实施例的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测装置的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的检测设备的结构示意图。
通过上述附图，已示出本公开明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在介绍本申请的实施例之前，首先对本申请的背景技术进行解释说明。
相关技术中，电驱压气机系统是交通运输、工程机械、生产制造、采矿、油气开采、化工、供排水以及环保等领域广泛使用的重要系统设备。电驱压气机系统由电动机驱动为气体增压的系统，是把电能转换为气能的重要装置。电驱压气机系统是从液压油箱中吸入油液，形成压力油排出，送到执行元件的一种元件。电驱压气机系统按结构分为齿轮泵、柱塞泵、叶片泵和螺杆泵。主要由电动机、压气机、油箱、油滤系统、冷却系统、压力调节系统及储压器等组成。
由于电驱压气机系统在各行各业中得到了广泛的应用，当电驱压气机系统的运行安全出现问题时也会直接影响着相关领域的生产、生活安全。因此，为了保证电驱压气机系统的运行安全，经常对电驱压气机系统的运行过程进行检测是非常有必要的。
现有技术中，电驱压气机系统运行状态的监测及故障诊断主要是通过振动传感器采集压气机系统的振动和温度信号，然后对振动信号和温度信号进行处理提取故障特征，用故障特征识别压气机系统的健康状态。该方法具有能够监测机械故障，监测方法成熟，传感器易得等特点，目前在压气机系统故障诊断领域已有一定范围的应用。
然而，由于振动信号对有些压气机故障不敏感，无法准确确定故障位置以及故障等级，存在故障发现和处理不及时的问题。
针对上述问题，本申请的发明构思如下：在对电驱压气机系统运行状态进行监测及故障诊断的过程中，在目前的方案中，由于振动信号对有些压气机故障不敏感，导致该方法无法准确确定故障位置以及故障等级。基于此，发明人发现，可以通过根据实时获取的电驱压气机系统的参数数据，根据参数数据确定出电驱压气机系统的健康状态，就可以解决现有技术无法准确确定故障位置以及故障等级的问题，从而达到及时发现故障的目的。同时还可以将健康状态提供给相关技术人员参考，方便相关技术人员及时对故障进行处理。
示例性的，本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法可以应用于图1所示的一种场景示意图中。图1为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的一种应用场景示意图。如图1所示，该应用场景可以包括：电驱压气机系统11、检测设备12以及显示设备13。
检测设备12分别与电驱压气机系统11和显示设备13连接，用于获取电驱压气机系统11的参数数据，并根据该参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据，最终根据预设时刻和/或预设角位移处的健康状态特征数据确定电驱压气机的健康状态。其中，检测设备12可以从电驱压气机系统11中的各类传感器中获取测量得到的参数数据，该参数数据包括：输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压等数据。
检测设备12获取到电驱压气机的健康状态后，可以将该健康状态发送给显示设备13，便于显示设备13对该健康状态进行显示。同时，检测设备12 还可以将获取到电驱压气机的健康状态发送至数据中心，便于数据中心对该健康状态进行后续的处理。
显示设备13与检测设备12相连，用于显示从检测设备12获取到的电驱压气机系统11的健康状态，便于相关工作人员通过显示界面对健康状态进行查看，并进一步对电驱压气机系统11进行处理。同样，显示设备13还可以接收数据中心推送的驱压气机系统11的健康状态，并对该健康状态进行显示。
综上所述，作为本申请提供的技术方案的执行主体的检测设备12可以是电脑以及其他智能终端等等任一具备数据处理功能的设备，也可以是云端，或者服务器等具有处理功能实体，本申请对此不做过多限制。
显示设备13可以是手机、平板电脑、电脑，其他智能终端等等任一具备显示功能的设备，本申请对此不做过多限制。
图2为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测系统的结构示意图，该电驱压气机系统的故障检测系统用于实现电驱压气机系统的故障检测方法。如图2所示，该电驱压气机系统的故障检测系统示意图包括：安装在电驱压气机系统11上的用于检测电驱压气机系统11运行状态数据的多个传感器，例如，至少一个压力传感器101、至少一个流量传感器或流速传感器 102、至少一个电流传感器103、至少一个电压传感器104和至少一个温度传感器105，以及检测设备12包括的数据采集单元106、控制单元107、状态检测单元108、状态确定单元109、访问单元110和控制网络111。
其中，数据采集单元106与至少一个压力传感器101、至少一个流量传感器、至少一个电流传感器103、至少一个电压传感器104连接和至少一个温度传感器105连接，并与状态检测单元108相连接，控制单元107 与数据采集单元106连接，状态检测单元108还与控制网络111连接，并通过无线接口与状态确定单元109连接。
其中，控制网络111可以是数据采集与监视控制系统(Supervisory Control AndData Acquisition，SCADA)，也可以是TRDP实时以太网系统。
具体的，一个检测设备12可能会同时检测多个电驱压气机系统11的运行状态，因此，针对每个电驱压气机系统11都需要设置一个数据采集单元 106。
可选的，图2以检测设备12同时检测三个电驱压气机系统11的运行状态，每个电驱压气机系统11包括一个压力传感器101、一个流量传感器或流速传感器102、一个电流传感器103、一个电压传感器104和一个温度传感器 105，及检测设备12包括三个数据采集单元106、三个控制单元107、二个状态检测单元108、一个状态确定单元109和一个访问单元110为例进行说明。
可选的，状态检测单元108可以根据至少一个数据采集单元106的处理结果完成对电驱压气机系统11的健康状态检测和状态判别，此处以一个状态检测单元108根据二个数据采集单元106的处理结果完成对电驱压气机系统11的健康状态检测和状态判别，以及一个状态检测单元108根据一个数据采集单元106的处理结果完成对电驱压气机系统11的健康状态检测和状态判别为例进行说明。
具体的，压力传感器101以及温度传感器105安装于电驱压气机的进气口和出气口，以检测电驱压气机输入气压、输入气体温度和输出的气压和输出的气体温度。流量或流速传感器102与压力传感器101以及温度传感器105安装在一起，也可采用压力、流量、温度复合传感器，以检测流出电驱压气机的气体流量或气体流速，电流传感器103和电压传感器104 则安装在为电动机供电的线路上；数据采集单元106安装于电驱压气机附近，通过以太网与状态检测单元108连接，其主要用于按照预设时刻采样间隔同步采集压力传感器101检测到的压力值、流量或流速传感器102检测到的流量或流速，温度传感器105检测到的温度值，电流传感器103检测到的电机电流，电压传感器104检测到的电机电压，采样频率可以是10Kbps，量化精度采用16比特量化，得到输入气体压力采样序列、输出气体压力采样序列、输入气体温度采样序列、输出气体温度采样序列、输入气体流量或流速采样序列，输出气体流量/流速采样序列、电机电流采样序列、电机电压采样序列并将采集到的参数并将采集到的参数存储于数据库或其他存储单元中，同时对采集到的上述参数进行处理；状态检测单元 108用于根据数据采集单元106得到的处理结果完成对电驱压气机系统11 健康状态检测和状态判别，健康状态通过控制网络111发送至显示设备13；控制单元107用于向电驱压气机系统11发送控制指令，以及生成电驱压气机系统11的控制信号，数据采集单元106实时采集控制单元107发送的控制指令和控制信号。
进一步的，不同电驱压气机系统11的状态检测单元108之间通过以太网组成环形局域网，在状态检测单元108内设置无线传输网关，采用无线传输的方式实现与远程上位机系统状态确定单元109的数据通信，状态确定单元 109主要用于根据参数数据确定电驱压气机系统11的运行状态，访问单元110 用于供相关技术人员访问状态确定单元109得到的确定结果。
需要说明的是，本实施例中，数据采集单元106、状态检测单元108和状态确定单元109可以是三个独立服务器，也可以是安装在一台服务器上的不同单元，其都是由硬件加软件的方式实现。
下面，通过具体实施例对本申请的技术方案进行详细说明。
需要说明的是，下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。
在图2所示的电驱压气机系统的故障检测系统的基础上，图3为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的实施例一的流程示意图。如图3所示，该电驱压气机系统的故障检测方法可以包括如下步骤：
S101：获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据。
在本实施例中，为了对电驱压气机系统的故障进行检测，需要获取电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，具体的，该参数数据包括输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据。
在本步骤中，检测装置接收设置在电驱压气机中的各个传感器实时采集到的总参数数据，并从总参数数据中获取预设多个时刻的参数数据。
其中，预设多个时刻可以根据等时间间隔进行预设，也就是说预设时刻可以是预先设定的等时间间隔的时刻。
具体的，检测装置接收设置在电驱压气机中电流传感器、电压传感器、气体压力传感器、气体流速/流量传感器以及温度传感器实时采集到的总参数数据，如，输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电压。根据该总参数数据获取预设多个时刻的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据。
S102：根据预设多个时刻的参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据。
在本步骤中，通过对获取到的电驱压气机系统的预设多个时刻的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据进行处理，获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据。
首先，检测设备需要根据预设多个时刻的参数数据计算获取预设时刻的健康状态特征数据。
具体的，检测设备根据预设多个时刻的电动压气机系统的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据，按照预设时刻，同步对该参数数据进行采样，获得预设时刻下的电驱压气机系统的健康状态特征数据。
其中，健康状态特征数据包括电机功率，电机转轴扭矩，压缩气体功耗，压缩机转轴扭矩，功率损耗，系统效率以及扭矩损耗中的一种或者多种数据。
进一步的，根据预设多个时刻的健康状态特征数据以及预先获取的转速数据，获取预设角位移处的健康状态特征数据。
具体的，电驱压气机系统的转速由驱动电机的转速决定，电机的转速由直流电机电压或交流电机的磁场转速和滑差决定，交流电机的电流数据中包含有电机磁场转速和实际转速的信息，通过对电流数据进行信号处理，比如傅里叶变换和时频分析，就可在频域提取电机实际转速信息进而求得系统的转速。
同时，电驱压气机系统的输入功率来自于驱动电机，电机的输出功率、电机转轴的扭矩与电机电流、电机电压和功率因子(交流)有关，而交流电机的功率因子与电机电流和电机电压的相差有关。根据各预设时刻的电驱压气机系统驱动电机电流数据、电机电压数据就能计算出各预设时刻的电驱压气机系统的电机功率数据。电驱压气机系统的输入功率Pi(iΔt)来自于驱动电机的有功功率，如果驱动电机为三相交流电机则电机有功功率
Figure BDA0002882858260000101
Figure BDA0002882858260000102
如果驱动电机为直流电机，则电机的有功功率为Pi(iΔt)＝U(iΔt)I(iΔt)，其中，U(iΔt)、I(iΔt)、
Figure BDA0002882858260000103
分别为iΔt时刻电机电压、电机电流和电压与电流的相位差。电机扭矩与电机功率成正比与转速成反比，知道了电机有功功率Pi(iΔt)和电机转速ω(iΔt)，则根据电机转矩计算公式即可求得电机扭矩Te(iΔt)＝CPe(iΔt)/ω(iΔt)，这里Ti(iΔt)为电机转轴扭矩，C为常数与转速ω(iΔt)、功率Pi(iΔt)的单位有关，比如，功率单位为kW，转速单位为r/min，则C的值为9550。
在一种具体的实施方式中，如针对离心式压缩机来说，电驱压气机系统的压缩气体耗功与输入气体状态(压力、温度、体积)输出气体状态(压力、温度、体积)有关，根据各预设时刻的电驱压气机系统输入气压数据、输入气体流量/流速数据、输入气体温度数据、输出气压数据、输出气体流量 /流速数据、输出气体温度数据可以计算出压缩气体耗功Pm(iΔt)＝ n/n-1(A1P1(iΔt)Q1(iΔt)-A2P2(iΔt)Q2(iΔt))，其中 n/n-1＝(lnP2(iΔt)-lnP1(iΔt))/(lnT2(iΔt)-lnT1(iΔt))，这里n为多变指数，P1(iΔt)、Q1(iΔt)、T1(iΔt)、P2(iΔt)、Q2(iΔt)、T2(iΔt)分别为iΔt时刻输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/ 流速、输出气体温度，A1为气体入口截面积，A2为气体出口截面积A1、A2由压缩机在制造、安装时确定。压缩气体耗功来自于压气机旋转轴的机械功即轴功，根据压缩气体耗功数据和功率与转速、扭矩的关系可以求出压缩机转轴扭矩T0(iΔt)＝(P0(iΔt))/(ω0(iΔt))＝(P0(iΔt))/(zω(iΔt))，其中，To(iΔt)、ωo(iΔt)、ω(iΔt)分别为压缩机转轴扭矩、压缩机转轴转速、电机转轴转速， z为常数由电机到压缩机的传动比确定。有了压缩气体耗功和电机有功功率 Pi(iΔt)就可求系统效率ηt(iΔt)＝(P0(iΔt))/(Pi(iΔt))。如果定义压缩气体耗功数据与电机有功功率的差为系统功率损耗，则根据压缩气体耗功数据、电机有功功率Pi(iΔt)可以求得功率损耗Lm(iΔt)＝Pi(iΔt)-Po(iΔt)。如果定义功率损耗与电机有功功率之比为功率损耗率，则功率损耗率Rm(iΔt)＝ (Lm(iΔt))/(Pi(iΔt))。如果定义压缩机转轴扭矩数据与电机有转轴扭矩的差为系统功率损耗，则根据压缩机转轴扭矩数据To(iΔt)、电机有转轴扭矩Ti(iΔt) 可以求得扭矩损耗LT(iΔt)＝zTi(iΔt)-To(iΔt)。如果定义功率损耗与电机有功功率之比为扭矩损耗率，则扭矩损耗率RT(iΔt)＝(LT(iΔt))/(Pi(iΔt))。
具体的，在获得预设多个时刻的电驱压气机系统的健康状态特征数据后，根据该预设时刻转轴转速获得该预设时刻的转轴角位移，之后根据该预设时刻转子的转速获得该预设时刻转子角加速度。再次，根据该预设时刻到前一预设时刻的角位移、转速、角加速度以及该预设时刻移获得各预设角位移对应的时刻。最后根据该预设时刻电驱压气机系统的系统健康状态特征数据和各预设时刻角位移对应的时刻，获得各预设角位移处的系统健康状态特征数据。
具体的，首先根据预设多个时刻转轴转速和第一公式获得预设时刻的转轴角位移，第一公式为
Figure BDA0002882858260000121
其中，ω(iΔt)表示iΔt 时刻转子转速，θ(nΔt)表示nΔt时刻转子角位移，θ0表示零时刻起始位移；其次，根据预设多个时刻转子的转速和第二公式获得预设时刻转子角加速度，第二公式为σ(nΔt)＝ω(nΔt)-ω((n-1)Δt)/Δt，其中σ(nΔt)表示nΔ时刻转子的角加速度；再次，根据当前预设时刻(i+1)Δt到前一预设时刻 iΔt的角位移、转速、角加速度以及设定的当前角位移获得各预设角位移对应的时刻，假设第m个设定角位移mΔθ满足θ(iΔt)≤mΔθ＜θ((i+1)Δt)，则有Tm＝iΔt+tm，其中，tm为从预设时刻iΔt时的角位移θ(iΔt)开始转过角位移[mΔθ-θ(iΔt)]所需时间tm，tm的表达式为：
Figure BDA0002882858260000122
Figure BDA0002882858260000123
最后根据预设多个时刻电驱压气机系统输入功率数据、输出功率数据、流量数据、液压数据、容积效率、机械效率、电驱压气机系统的总效率、机械功率损耗、机械功率损耗率和各预设角位移对应的时刻获得各预设角位移处的健康状态特征数据，即电驱压气机系统输入功率数据、输出功率数据、流量数据、液压数据、容积效率、机械效率、电驱压气机系统的总效率、机械功率损耗、机械功率损耗率、扭矩损耗和扭矩损耗率：
Figure BDA0002882858260000124
Figure BDA0002882858260000125
Figure BDA0002882858260000126
Figure BDA0002882858260000127
Figure BDA0002882858260000131
Figure BDA0002882858260000132
Figure BDA0002882858260000133
Figure BDA0002882858260000134
Figure BDA0002882858260000135
Figure BDA0002882858260000136
Figure BDA0002882858260000137
Figure BDA0002882858260000138
Figure BDA0002882858260000139
Figure BDA00028828582600001310
Figure BDA00028828582600001311
Figure BDA00028828582600001312
其中，Pi(iΔt)、Po(iΔt)、P(iΔt)、Pm(iΔt)、Tr(iΔt)、ω(iΔt)、σ(iΔt)、ηm(iΔt)、ηz(iΔt)、ηt(iΔt)、ηo(iΔt)、Lm(iΔt)、Rm(iΔt)、LT(iΔt)、RT(iΔt)分别为iΔt时刻的电驱压气机系统输入功率数据、输出功率数据、机械功率数据、流量数据、压力数据、实际扭矩数据、角速度数据、角加速度数据、机械效率数据、容积效率数据、总效率数据，机械功率损耗、机械功率损耗率、扭矩损耗和扭矩损耗率；Pe(mΔθ)、Po(mΔθ)、P(mΔθ)、Pm(mΔθ)、Tr(mΔθ)、ηm(mΔθ)、ηz(mΔθ)、ηt(mΔθ)、ηo(mΔθ)、lm(mΔθt)、Rm(mΔθ)、lT(mΔθ)、RT(mΔθ)分别为mΔθ角位移处电驱压气机系统输入功率数据、输出功率数据、机械功率数据、流量数据、压力数据、实际扭矩数据、角速度数据、角加速度数据、机械效率数据、容积效率数据、总效率数据、机械功率损耗、机械功率损耗率、扭矩损耗和扭矩损耗率。
可选的，可以对输入功率数据、输出功率数据、机械功率、实际扭矩、角速度和角加速度进行低通滤波，能够防止后续进行插值重构时产生混叠。
S103：根据预设时刻和/或预设角位移处的健康状态特征数据，确定电驱压气机的健康状态。
在本步骤中，为了获取电驱压气机的健康状态，需要对预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据进行处理。
其中，根据预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据，获取电驱压气机系统表征健康状态的时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征。
具体的，根据预设时刻的健康状态特征数据确定电动压气机系统的健康状态的时域特征，并根据预设时刻的健康状态特征数据的傅里叶变换和时频分布确定电动压气机系统的频域特征和时频域特征；同时，根据预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据确定电动压气机系统的健康状态的角度空间域特征，并根据预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据的傅里叶变换和空间-频率分析确定电动压气机系统的健康状态的角度空间频率特征和角度空间-频率域分布特征。
进一步的，根据时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征确定电驱压气机系统的健康状态。
同时还可以根据时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征预测电驱压气机发生故障的时刻以及故障位置
其中，健康状态用于指示电驱压气机是否存在故障。
示例性的，可以利用数学模型、参数估计、专家系统、人工神经网络、深度神经网路、信息融合、实例比较、模糊理论等故障检测和模式识别方法对电驱压气机系统的健康状态进行识别。
具体的，根据提取的时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征采用基于数学模型、参数估计、专家系统、人工神经网络和深度神经网路、信息融合、实例比较、模糊理论等状态判别和模式识别方法对电驱压气机系统是否发生故障以及发生故障的位置、故障严重程度等健康状态进行判别；以及根据提取的当前和历史特征值采用失效模型、智能推理算法判别电驱压气机系统发生故障的种类、部位，并给出合理的维修保障建议
在一种具体的实施方式中，通过预设多个时刻的健康状态特征数据确定电动压气机系统健康状态的时域特征。例如，分别提取预设多个时刻的电驱压气机系统健康状态特征数据在存在故障和不存在故障下的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度、周期，以及各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度等出现的时间，各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度随服役时间的变化关系。
之后，根据预设多个时刻的健康状态特征数据的傅里叶变换和时频分析确定电动压气机系统的健康状态的频域特征和时频域特征。例如，分别对预设多个时刻的健康状态特征数据进行傅里叶变换和时频分析，然后，分别在各自频谱和时频分布谱上提取存在故障下的能量的频域分布模式、能量的时频域分布模式、特征频率的幅值、相位、特征频率幅值、相位组合模式等特征，不存在故障下的能量的频域分布模式、能量的时频域分布模式、特征频率的幅值、相位、特征频率幅值、相位组合模式等特征，以及这些特征随服役时间的变化关系。
接下来，根据预设角位移处的健康状态特征数据确定电动压气机系统的健康状态的角度空间域特征。例如，分别提取各个预设时刻角位移处的电驱压气机系统健康状态特征数据在存在故障和不存在故障下的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度、周期，以及各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度等出现的位置，各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度随服役时间的变化关系。
再然后，根据预设角位移处的健康状态特征数据的傅里叶变换和时频分析确定电动压气机系统的健康状态角度空间频率特征和角度空间-频率域分布特征。例如，分别对各个预设时刻角位移处的电驱压气机系统健康状态特征数据进行傅里叶变换和时频分析，然后，分别在各自角度空间频率谱和角度空间频率分布谱上提取存在故障下的能量的角度空间频率分布模式、能量的角度空间-频率域分布模式、特征角度空间频率的幅值、相位、特征角度空间频率幅值、相位组合模式等特征，不存在故障下的能量的角度空间频率域分布模式、能量的角度空间-频率域分布模式、特征角度空间频率的幅值、相位、特征角度空间频率幅值、相位组合模式等特征，以及这些特征随服役时间的变化关系。
最后，根据时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征确定电驱压气机系统的健康状态。举例来说，采用自适应编码器深度神经网络模型根据时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征判断设备是否出现故障，以及故障出现的位置。
具体的，自适应编码器深度神经网络模型包括：一个100个神经元组成输入层、3个由200个神经元组成的隐层和一个由支持向量机(Support Vector Machines，SVM)组成的具有12个输出的输出层。该模型采用预先存储的所有电驱压气机系统的历史故障信息作为训练样本进行训练。训练样本包括电驱压气机系统的历史故障特征值以及历史故障特征值对应的故障位置和故障等级；历史故障特征值包括：存在故障时和不存在故时的电驱压气机系统健康状态特征数据的时域信号最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度、周期，以及各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度等出现的时间，角位移空间域信号最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度、周期，以及各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度等出现的时间，频域和时频分布谱上的能量的频域分布模式、能量的时频域分布模式、特征频率的幅值、相位、特征频率幅值、相位组合模式等特征，故障状态下的能量的频域分布模式、能量的时频域分布模式、特征频率的幅值、相位、特征频率幅值、相位组合模式等特征，以及这些特征随服役时间的变化关系，角度空间频率谱和角度空间频率分布谱上提取无故障下的能量的角度空间频率分布模式、能量的角度空间-频率域分布模式、特征角度空间频率的幅值、相位、特征角度空间频率幅值、相位组合模式等特征，故障状态下的能量的角度空间频率域分布模式、能量的角度空间-频率域分布模式、特征角度空间频率的幅值、相位、特征角度空间频率幅值、相位组合模式等特征，以及这些特征随服役时间的变化关系特征。将上述训练样本中的一种或者多种特征输入自适应编码器深度神经网络进行训练，得到自适应编码器深度神经网络模型。
之后，将时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征输入预先训练得到的自适应编码器深度神经网络模型，可以得到各自输出的设备故障位置、故障等级。
同时，还可以利用时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征预测电驱压气机系统发生故障的时刻及故障位置。
具体的，根据提取的时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征采用基于数学模型、参数估计、专家系统、人工神经网络和深度神经网路、信息融合、实例比较、模糊理论等状态预测和模式识别方法对电驱压气机系统什么时候发生故障以及发生故障的位置、故障严重程度等健康状态进行预测；以及根据提取的当前和历史特征值采用失效模型、智能推理算法预测电驱压气机系统发生故障的时间、部位及剩余使用寿命，并给出合理的维修保障建议。
示例性的，可以采用短期记忆人工神经网络(Long Short-Term Memory，LSTM)深度神经网络预测模型用于根据时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征预测系统的运行状态，如设系统的剩余使用寿命等健康状态。
具体的，LSTM深度神经网络预测模型包括：一个300个神经元组成输入层、3个由600个神经元组成的隐层和一个1个输出的输出层。该模型采用预先存储的历史数据作为训练样本对建立好的模型进行训练得到LSTM深度神经网络预测模型，训练样本包括电驱压气机系统的历史故障特征值以及历史故障特征值对应设备服役时间、工作次数；历史故障特征值包括故障出现时和无故障时的电驱压气机系统健康状态特征数据的时域信号最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度、周期，以及各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度等出现的时间，角位移空间域信号最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度、周期，以及各自的最大值、最小值、平均值、有效值、裕度、脉冲度、歪度、峭度等出现的时间，频域和时频分布谱上的能量的频域分布模式、能量的时频域分布模式、特征频率的幅值、相位、特征频率幅值、相位组合模式等特征，故障状态下的能量的频域分布模式、能量的时频域分布模式、特征频率的幅值、相位、特征频率幅值、相位组合模式等特征，以及这些特征随服役时间的变化关系，角度空间频率谱和角度空间频率分布谱上提取无故障下的能量的角度空间频率分布模式、能量的角度空间-频率域分布模式、特征角度空间频率的幅值、相位、特征角度空间频率幅值、相位组合模式等特征，故障状态下的能量的角度空间频率域分布模式、能量的角度空间-频率域分布模式、特征角度空间频率的幅值、相位、特征角度空间频率幅值、相位组合模式等特征，以及这些特征随服役时间的变化关系特征中的一种或者多种特征；其中，历史故障特征值包括不同电驱压气机系统在未出现故障的运行状态下的数据，将这些历史数据输入LSTM深度神经网络模型进行训练。
也就是说，将时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征输入预先训练得到的LSTM深度神经网络预测模型，可以得到输出的系统发生故障的时间、故障位置、故障等级以及剩余使用寿命等运行状态信息。
图4为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的再一实施例的流程示意图。如图4所示，该电驱压气机系统的故障检测方法可以包括如下步骤：
第1步：采集电动压气机系统的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压，以获得各预设时刻的输入气压数据、输入气体流量/流速数据、输入气体温度数据、输出气压数据、输出气体流量/流速数据、输出气体温度数据、电机电流数据、电机电压数据。
第2步：根据各预设时刻的电动压气机系统输入气压数据、输入气体流量/流速数据、输入气体温度数据、输出气压数据、输出气体流量/流速数据、输出气体温度数据、电机电流数据、电机电压数据获得各预设时刻和各预设角位移处的电驱压气机系统健康状态特征数据。
第3步：根据各预设时刻和/或各预设角位移处的电驱压气机系统健康状态特征数据确定和预测电动压气机系统的健康状态。
图5为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法的又一实施例的流程示意图。如图5所示，该电驱压气机系统的故障检测方法可以包括如下步骤：
第1步：按照预设时刻采样间隔，同步采集电驱压气机系统的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据。
第2步：根据预设多个时刻的电动压气机系统的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据，获得预设时刻电驱压气机系统健康状态特征数据。
第3步：根据预设多个时刻的健康状态特征数据、转速数据获取预设角位移处的健康状态特征数据。
第4步：根据预设多个时刻的电驱压气机系统健康状态特征数据确定电动压气机系统的健康状态的时域特征。
第5步：根据预设多个时刻的电驱压气机系统健康状态特征数据的傅里叶变换和时频分析确定电动压气机系统的健康状态的频域特征和时频域特征。
第6步：根据预设角位移处的电驱压气机系统健康状态特征数据确定电动压气机系统的健康状态的角度空间域特征。
第7步：根据预设角位移处的电驱压气机系统健康状态特征数据的傅里叶变换和空间-频率分析确定电动压气机系统的健康状态角度空间频率特征和角度空间-频率域分布特征。
第8步：根据电驱压气机系统的时域特征、频域特征、时频域特征、角度空间域特征、角度空间频率特征和角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征确定电驱压气机系统的健康状态。
第9步：利用电驱压气机系统的时域特征、频域特征、时频域特征、角度空间域特征、角度空间频率特征和角度空间-频率域特征中的一种或者多种特征预测电驱压气机系统的健康状态、电驱压气机系统发生故障的时刻及故障位置。
第10步：发送健康状态检测结果和故障预测结果。
本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法、装置、设备及介质，通过获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据。之后根据预设多个时刻的参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据。最后根据预设时刻和/或预设角位移处的健康状态特征数据，确定电驱压气机的健康状态。相较于现有技术，本方法能够准确确定故障位置以及故障等级，便于发现存在的故障并对其进行处理，从而进一步提高了电驱压气机系统的安全性。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
图6为本申请实施例提供的电驱压气机系统的故障检测装置的结构示意图。如图6所示，该电驱压气机系统的故障检测装置包括：获取模块61、处理模块62和确定模块63。
获取模块61，用于获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，参数数据包括输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压；
处理模块62，用于获取取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压参数数据；
确定模块63，用于根据预设时刻和/或预设角位移处的健康状态特征数据，确定电驱压气机的健康状态。
在本申请实施例一种可能设计中，获取模块，具体用于：
根据预设多个时刻的参数数据获取预设时刻的健康状态特征数据；
根据预设多个时刻的健康状态特征数据、转速数据获取预设角位移处的健康状态特征数据；
可选的，健康状态特征数据包括电机功率，电机转轴扭矩，压缩气体功耗，压缩机转轴扭矩，功率损耗，系统效率以及扭矩损耗中的一种或者多种数据。
在本申请实施例另一种可能设计中，确定模块63，具体用于：
根据预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据，获取电驱压气机系统表征健康状态的时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征；
根据时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征确定电驱压气机系统的健康状态，健康状态用于指示电驱压气机是否存在故障。
可选的，处理模块62，还用于：
根据时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征中的一种或者多种特征预测电驱压气机发生故障的时刻以及故障位置。
在本申请实施例再一种可能设计中，获取模块61，具体用于
接收设置在电驱压气机中的各个传感器实时采集到的总参数数据；
从总参数数据中获取预设多个时刻的参数数据。
本申请实施例提供的装置，可用于执行上述所示实施例中的电驱压气机系统的故障检测方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，确定模块63可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上确定模块63的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
图7为本申请实施例提供的检测设备的结构示意图。如图7所示，该设备可以包括：处理器71、存储器72、显示器73、系统总线74。
处理器71执行存储器存储的计算机执行指令，使得处理器71执行上述实施例中的电驱压气机系统的故障检测方法。
存储器72存储计算机执行指令，显示器73用于显示处理器71的处理结果以及和人机交互，存储器72、显示器73通过系统总线74与处理器71连接并完成相互间的通信。
应理解，处理器71可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
系统总线74可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，EISA) 总线等。系统总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。存储器可能包含随机存取存储器(randomaccess memory，RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一可读取存储器中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储器(存储介质)包括：只读存储器(英文：read-only memory，简称：ROM)、RAM、快闪存储器、硬盘、固态硬盘、磁带(英文：magnetic tape)、软盘(英文：floppydisk)、光盘 (英文：optical disc)及其任意组合。
本申请实施例提供的检测设备，可用于执行上述任一方法实施例提供的电驱压气机系统的故障检测方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述电驱压气机系统的故障检测方法。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器 (SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
可选的，将可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路 (Application Specific IntegratedCircuits，ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，该计算机程序存储在计算机可读存储介质中，至少一个处理器可以从该计算机可读存储介质中读取该计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序时可实现上述电驱压气机系统的故障检测方法。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (10)

1.一种电驱压气机系统的故障检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，所述参数数据包括输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压；
根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据；
根据所述预设时刻和/或所述预设角位移处的健康状态特征数据，确定所述电驱压气机的健康状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据包括：
根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取所述预设时刻的健康状态特征数据；
根据所述预设多个时刻的健康状态特征数据、转速数据获取预设角位移处的健康状态特征数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述健康状态特征数据包括电机功率，电机转轴扭矩，压缩气体功耗，压缩机转轴扭矩，功率损耗，系统效率以及扭矩损耗中的一种或者多种数据。
4.根据权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设时刻和/或所述预设角位移处的健康状态特征数据，确定所述电驱压气机的健康状态，包括：
根据所述预设时刻和所述预设角位移处的健康状态特征数据，获取所述电驱压气机系统表征健康状态的时域特征，频域特征，时频域特征，角度空间域特征，角度空间频率特征以及角度空间-频率域分布特征；
根据所述时域特征，所述频域特征，所述时频域特征，所述角度空间域特征，所述角度空间频率特征以及所述角度空间-频率域分布特征中一种或者多种特征确定所述电驱压气机系统的健康状态，所述健康状态用于指示所述电驱压气机是否存在故障。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述时域特征，所述频域特征，所述时频域特征，所述角度空间域特征，所述角度空间频率特征以及所述角度空间-频率域分布特征中一种或者多种特征预测所述电驱压气机发生故障的时刻以及故障位置。
6.根据权利要求1或2任一项所述的方法，其特征在于，所述获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，包括：
接收设置在所述电驱压气机中的各个传感器实时采集到的总参数数据；
从所述总参数数据中获取所述预设多个时刻的参数数据。
7.一种电驱压气机系统的故障检测装置，其特征在于，包括：获取模块、处理模块和确定模块；
所述获取模块，用于获取待检测的电驱压气机系统在预设多个时刻的参数数据，所述参数数据包括输入气压、输入气体流量/流速、输入气体温度、输出气压、输出气体流量/流速、输出气体温度、电机电流、电机电压；
所述处理模块，根据所述预设多个时刻的所述参数数据获取预设时刻和预设角位移处的健康状态特征数据；
所述确定模块，用于根据所述预设时刻和/或所述预设角位移处的健康状态特征数据，确定所述电驱压气机的健康状态。
8.一种检测设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、显示器及系统总线；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述处理器执行权利要求1至6任一项所述的电驱压气机系统的故障检测方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至6任一项所述的电驱压气机系统的故障检测方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至6任一项所述的电驱压气机系统的故障检测方法。
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