CN113468760B - 基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统 - Google Patents

基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统，通过采集待测电机在参考转速vr下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，采集待测电机实时运行的实时运行转速vn下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，计算并根据重构后的第一重构矩阵X′与重构后的第二重构矩阵y′之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障。本发明通过字典学习算法重构训练样本以及测试样本，在保留训练样本以及测试样本的关键特征的同时压缩训练样本以及测试样本的数据量，再根据压缩后的训练样本以及测试样本的相似度判断电机是否存在微弱故障，能有效提高电机微弱故障的检测速度和检测准确性。

Description

基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统
技术领域
本发明涉及电机微弱故障检测技术领域，尤其涉及基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统。
背景技术
目前，电机应用范围正在逐步扩大，如风电发电机、轨道牵引电机、船舶用电机等，由于工作环境恶劣，电机长时间连续运行，不可避免地易发生故障，如果不能及时检测和正确处理，可能发展成事故，造成严重的设备损坏和财产损失，因此提高电机运行可靠性已成为其主要目标之一。但早期故障特征微弱，常常淹没在运行信号和噪声中，给电机微弱故障检测带来了困难。在实际运行中，电机常处于启动加速、恒速、制动减速及其频繁切换等工况，不同工况下电机运行状态复杂多变、电机参数众多且相互耦合，使得电机故障机理复杂、特征多变，多工况下的电机微弱故障检测更为困难。
字典学习是一种较新的信号线性表示理论，采用过完备字典的稀疏系数线性组合来表征信号，可以在压缩信号的同时较好地表现信号的基本特征，已广泛用于许多工业领域中信号去噪、抗扰、压缩数据空间等的研究，但用于电机微弱故障检测的相关研究还不多见。字典学习难以适应多工况下电机故障特征多变等特点，因此，如何有效地检测电机在不同工况下的微弱故障，特别是电机的启动加速、恒速、制动减速及其频繁切换等故障特征复杂多变的工况下的微弱故障，已成为本技术领域急需解决的难点问题。
发明内容
本发明提供了基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统，用于解决现有的电机微弱故障检测检测速度慢的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：
一种基于字典学习的电机微弱故障检测方法，包括以下步骤：
采集待测电机在预设的参考转速下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，得到第一重构矩阵；
采集待测电机实时运行的实时运行转速下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，得到第二重构矩阵；
计算并根据第一重构矩阵与第二重构矩阵之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障。
优选的，采集待测电机在预设的参考转速下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，包括以下步骤：
采集待测电机在预设的参考转速下正常运行时U个传感器信号，各截取采样点数为N的C段数据，构建采样信号集Z，公式为：
  （1）；
式中表示在第u个传感器采集信号中截取的采样点数为N的第c段数据，u=1,2,…,U，U为传感器的总数目，c=1,2,…,C，C为数据截取的总段数；将该正常运行转速设为参考转速；
利用采样信号集Z，构建训练样本矩阵X，公式为：
  （2）；
其中，为训练样本矩阵X中第列，，为训练样本矩阵X的总列数；i为训练样本矩阵X的行，；
优选的，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，包括以下步骤：
选取训练样本矩阵X的前n列，构建过完备字典矩阵D，公式为：
  （3）；
式中，，；为过完备字典矩阵中的第列，称为第个原子，，n表示过完备字典矩阵中的原子个数，N为原子的维度，其值等于采样点数，且；
采用正交匹配追踪算法对训练样本矩阵X进行稀疏表示，得到稀疏系数矩阵；
采用K-奇异值分解算法，逐列更新过完备字典矩阵中的原子，获得更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵；
利用更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵，重构得到第一重构矩阵。
优选的，采用正交匹配追踪算法对训练样本矩阵X进行稀疏表示，得到稀疏系数矩阵，包括以下步骤：
步骤4.1：选择训练样本矩阵X中的第j列向量，初始化迭代次数，设残差=，设置原子索引集合为空集，设置残差阈值为e；
步骤4.2：计算当前残差与过完备字典矩阵中每个原子的内积，寻找最佳原子索引：
  （4）；
式中，表示当前残差与第个原子的内积的绝对值，；argmax表示对所有内积的绝对值取最大值时对应的值；表示满足式（4）右边的最佳原子索引值；将内积绝对值取最大值时的第个原子记为；
步骤4.3：将最佳原子索引与当前原子索引集合取并集，得到新的原子索引集合：
  （5）；
步骤4.4：将向量正交投影到最佳原子集合张成的空间中，采用最小二乘法求解稀疏系数：
  （6）；
式中，表示原子张成的空间；
步骤4.5：计算，当时，结束迭代；否则，更新残差，得到更新后残差：
  （7）
步骤4.6：令，依次计算步骤4.2~4.5，获得向量对应的稀疏系数；
步骤4.7：按步骤4. ，依次遍历训练样本矩阵中的所有，，获得所有M个信号对应的稀疏系数，构建稀疏系数矩阵A，公式为：
  （8）；
式中，表示稀疏系数矩阵中的第列，；表示稀疏系数矩阵中的第行, 。
优选的，采用K-奇异值分解算法，逐列更新过完备字典矩阵中的原子，获得更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵，具体包括以下步骤：
步骤5.1：针对稀疏系数矩阵中的第行，取出值不为零的元素所在列的索引构成集合：
  （9）；
步骤5.2：针对过完备字典矩阵中第个原子和稀疏系数矩阵中的第行构造第个误差矩阵，公式为：
  （10）；
式中，表示稀疏系数矩阵A中第行，；
步骤5.3：从中取出列索引集合中对应的列，构建新的误差矩阵，对其进行奇异值分解：
  （11）；
其中，为左奇异矩阵，为奇异值矩阵，为右奇异值矩阵的转置矩阵；
步骤5.4：计算更新的过完备字典矩阵的第个原子：
  （12）；
其中，表示矩阵的所有行第一列中的所有元素；
步骤5.5：针对稀疏系数矩阵中第行值不为零的元素，列索引集合中对应的列元素，计算不为零元素的稀疏系数行矩阵：
   （13）；
其中，表示矩阵的第一行第一列元素；
步骤5.6：用行矩阵中列索引集合中对应的列元素，更新稀疏系数矩阵A中第行值不为零的元素，得到更新的稀疏系数矩阵的第行；
步骤5.7：按步骤，依次取值，获得所有个原子对应的更新的原子和更新的稀疏系数，构建更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵。
优选的，利用更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵，重构信号矩阵，通过以下公式实现：
  （14）
优选的，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，包括以下步骤：
通过以下公式计算测试样本矩阵y的最大分析阶次：
  （15）；
其中，表示电机故障频率，表示电机基频；
根据最大分析阶次计算重采样频率：
  （16）
计算等角度重采样所对应的时间间隔和等角度重采样时刻，公式为：
 ，  （17）；
式中，为正整数；
使用线性插值计算等角度重采样时刻所对应的信号幅值：
  （18）；
式中，、表示重采样时刻的对应的测试样本中前后两个采样时间点，即；
将经等角度重采样采集的信号按时间序列排列，得到新测试样本矩阵；
利用新测试样本矩阵和更新的过完备字典矩阵，并采用正交匹配追踪算法对新测试样本矩阵进行稀疏表示，得到稀疏系数；
其次，利用更新的过完备字典矩阵和稀疏系数对新测试样本矩阵进行重构，得到第二重构矩阵。
优选的，计算并根据第一重构矩阵与第二重构矩阵之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障，具体包括以下步骤：
计算训练样本矩阵X与第一重构矩阵之间的第一残差矩阵，并计算第一残差矩阵的协方差矩阵，计算新测试样本矩阵与第二重构矩阵之间的第二残差矩阵；
利用残差信号和协方差矩阵，并通过下述公式计算统计量：
  （19）；
式中，为协方差矩阵的逆矩阵；
利用训练样本矩阵，设定检测阈值，公式为：
  （20）；
式中，表示自由度为训练样本矩阵X的采样点数N、故障误报率为的卡方分布；
将统计量与检测阈值进行比较，若统计量的值大于检测阈值的值，则判定电机发生故障；反之，电机运行状态正常。
优选的，第一残差矩阵通过以下公式计算得到：
  （21）；
式中，，，；
协方差矩阵通过以下步骤得到：
计算残差矩阵的均值，公式为：
   （22）；
式中，，；
计算残差信号矩阵的协方差矩阵，公式为：
  （23）；
第二残差矩阵的公式为：。
一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明具有以下有益效果：
1、本发明中的基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统，通过采集待测电机在预设的参考转速下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，得到第一重构矩阵；采集待测电机实时运行的实时运行转速下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，得到第二重构矩阵；计算并根据第一重构矩阵与第二重构矩阵之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障。本发明通过字典学习算法重构训练样本以及测试样本，在保留训练样本以及测试样本的关键特征的同时压缩训练样本以及测试样本的数据量，再根据压缩后的训练样本以及测试样本的相似度判断电机是否存在微弱故障，能保证电机微弱故障的检测准确性的同时，有效提高电机微弱故障的检测速度。
2、在优选方案中，本技术方案利用阶次分析算法在测试样本的基础上生成新测试样本，在用新测试样本进行故障判断，能进一步提高故障检测的准确性。
3、在优选方案中，本技术方案利用卡方检验算法设定故障阈值，计算统计量，并将所述统计量与所述故障阈值进行比较，并根据比较结果判断故障，能进一步提高故障检测的准确性。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明优选实施例的电机微弱故障检测方法的流程图；
图2是本发明优选实施例的失磁故障检测结果的波形图；
图3是本发明优选实施例的匝间短路故障检测结果的波形图；
图4是本发明中基于字典学习的电机微弱故障检测方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例一：
如图4所示，本实施中公开了一种基于字典学习的电机微弱故障检测方法，包括以下步骤：
采集待测电机在预设的参考转速下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，得到第一重构矩阵；
采集待测电机实时运行的实时运行转速下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，得到第二重构矩阵；
计算并根据第一重构矩阵与第二重构矩阵之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障。
此外，在本实施例中，还公开了一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明中的基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统，通过采集待测电机在预设的参考转速下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，得到第一重构矩阵；采集待测电机实时运行的实时运行转速下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，得到第二重构矩阵；计算并根据第一重构矩阵与第二重构矩阵之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障。本发明通过字典学习算法重构训练样本以及测试样本，在保留训练样本以及测试样本的关键特征的同时压缩训练样本以及测试样本的数据量，再根据压缩后的训练样本以及测试样本的相似度判断电机是否存在微弱故障，能保证电机微弱故障的检测准确性的同时，有效提高电机微弱故障的检测速度。
实施例二：
实施例二是实施例一的优选实施例，其与实施例一的不同之处在于，对基于字典学习的电机微弱故障检测方法的具体步骤进行了细化：
现有的杂散电磁数据检测电机的微弱故障的方法需要在电机上安装传感器，这样不但增加了检测成本，安装的传感器也会对电机的工作产生一定的影响，此外，现有的杂散电磁数据检测电机的微弱故障方法由于其本身算法的缺陷，并不能适用于电机的启动加速、恒速、制动减速及其频繁切换等故障特征复杂多变的工况，为了解决上述问题，如图1所示，在本实施例中公开一种基于阶次分析与字典学习的电机微弱故障检测方法，该方法包括以下步骤：
S1: 采集待测电机某一转速下正常运行的电流信号，构建训练样本矩阵X，将该转速设为参考转速；采集待测电机实时运行的电流信号，构建测试样本矩阵y，记录实时运行转速；
S2: 选取训练样本矩阵X的前n列，构建过完备字典矩阵D；采用正交匹配追踪算法对训练样本矩阵X进行稀疏表示，得到稀疏系数矩阵；采用K-奇异值分解算法，逐列更新过完备字典矩阵中的原子，获得更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵；利用更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵，重构信号矩阵，计算第一残差矩阵；
S3: 利用实时运行转速与测试样本矩阵y，采用阶次分析算法得到不同转速下与基频对齐的新测试样本矩阵；
S4:采用正交匹配追踪算法对新测试样本矩阵进行稀疏表示，得到稀疏系数；利用过完备字典矩阵和稀疏系数，重构信号矩阵，计算第二残差矩阵；
S5: 计算第一残差矩阵的均值和协方差矩阵；利用第二残差矩阵和协方差矩阵，计算统计量；设定检测阈值；将所述统计量与检测阈值进行比较，若统计量的值大于所述检测阈值，则判定电机发生故障；反之，电机运行状态正常；
上述的电机微弱故障检测方法，可以及时发现电机运行的异常情况，适用性广、准确度高且使用方便，易于实施；便于开展及时安排检修的工作，对提高电机的安全运行具有重要意义。
具体地，本实施例以某永磁同步电机为例进行说明。电机三相电流来源于定子的a相、b相、c相，截取采样点数为1000，采样频率为2.5kHz；采集待测电机转速为1000 r/min下正常运行的电流信号构成训练样本矩阵，共1500个样本。本实施例中，电机实时运行的电流信号构成测试样本，记录实时运行转速。
首先，从电机未发生故障的正常运行数据中选取样本，构成正常训练样本矩阵：
  （1）；
选取待测电机的实时运行信号作为测试样本矩阵，记录实时运行转速；
随机选取训练样本矩阵X中的1000列向量，构建过完备字典矩阵为：
  （2）；
其中，为过完备字典矩阵中的第列，称为第个原子，；
进一步地，假定过完备字典矩阵D固定，利用正交匹配追踪算法对训练样本矩阵X中每的一列进行稀疏表示，遍历训练样本矩阵中的所有，，得到信号稀疏表示后对应的稀疏系数，最后将所有稀疏系数组成稀疏系数矩阵；
针对稀疏系数矩阵中的第行，取出值不为零的元素所在列的索引构成集合：
  （3）；
针对过完备字典矩阵中第个原子和稀疏系数矩阵中的第行构造第个误差矩阵：
  （4）；
式中，表示过完备字典矩阵的第个原子，表示稀疏系数矩阵的第行；
从中取出列索引集合中对应的列，构建新的误差矩阵，对其进行奇异值分解：
  （5）；
得到更新的过完备字典矩阵的第个原子：
  （6）；
针对稀疏系数矩阵中第行值不为零的元素（列索引集合中对应的列元素），计算不为零元素的稀疏系数行矩阵：
   （7）；
用行矩阵中列索引集合中对应的列元素，更新稀疏系数矩阵A中第行值不为零的元素，得到更新的稀疏系数矩阵的第行；
依次取值，获得所有个原子对应的更新的原子和更新的稀疏系数，构建更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵；计算重构信号矩阵：
  （8）；
计算训练样本矩阵X与第一重构矩阵的第一残差矩阵：
  （9）；
进一步地，输入测试样本矩阵，计算测试样本矩阵y的最大分析阶次：
  （10）；
其中，表示电机故障频率，对应的匝间短路故障频率，失磁故障频率，表示电机基频，为正整数，为定子槽的数量，为电机极对数；
根据最大分析阶次计算重采样频率：
  （11）；
计算等角度重采样所对应的时间间隔和等角度重采样时刻，公式为：
 ，  （12）；
使用线性插值计算等角度重采样时刻所对应的信号幅值：
  （13）；
将经等角度重采样采集的信号按时间序列排列，得到新测试样本矩阵；
利用阶次分析得到基频对齐的新测试样本矩阵，并输入过完备字典矩阵，首先利用正交匹配追踪算法对新测试样本矩阵进行稀疏表示，得到稀疏系数；利用过完备字典矩阵和稀疏系数对样本进行重构，得到第二重构矩阵，计算第二残差矩阵。
进一步地，计算第一残差矩阵的均值，计算公式为：
  （14）；
式中， ()；
计算第一残差矩阵的协方差矩阵，计算公式为：
   （15）
构造用于故障检测的统计量，计算公式为：
  （16）；
式中，为协方差矩阵的逆矩阵；
当故障误报率时，计算阈值为：
  （17）；
判断电机状态，当时，判断电机处于正常状态；当时，电机处于故障状态。其中，当微弱故障为失磁故障时，检测结果的波形图如图2所示，当微弱故障为匝间短路时，检测结果的波形图如图3所示。
综上所述，本发明通过字典学习算法重构训练样本以及测试样本，在保留训练样本以及测试样本的关键特征的同时压缩训练样本以及测试样本的数据量，再根据压缩后的训练样本以及测试样本的相似度判断电机是否存在微弱故障，能保证电机微弱故障的检测准确性的同时，有效提高电机微弱故障的检测速度。在优选方案中，本技术方案利用阶次分析算法在测试样本的基础上生成新测试样本，在用新测试样本进行故障判断，能进一步提高故障检测的准确性在优选方案中，本技术方案利用卡方检验算法设定故障阈值，计算测试样本的统计量，并将所述统计量与所述故障阈值进行比较，并根据比较结果判断故障，能进一步提高故障检测的准确性。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集待测电机在预设的参考转速下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构所述训练样本矩阵X，得到第一重构矩阵；
采集待测电机实时运行的实时运行转速下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构所述测试样本矩阵y，得到第二重构矩阵；
采用字典学习算法重构所述测试样本矩阵y，包括以下步骤：
通过以下公式计算测试样本矩阵y的最大分析阶次：
  （15）
其中，表示电机故障频率，表示电机基频；
根据最大分析阶次计算重采样频率：
  （16）
计算等角度重采样所对应的时间间隔和等角度重采样时刻，公式为：
 ，  （17）
式中，为正整数；
使用线性插值计算等角度重采样时刻所对应的信号幅值：
  （18）
式中，、表示重采样时刻的对应的测试样本中前后两个采样时间点，即；
将经等角度重采样采集的信号按时间序列排列，得到新测试样本矩阵；
利用新测试样本矩阵和更新的过完备字典矩阵，并采用正交匹配追踪算法对新测试样本矩阵进行稀疏表示，得到稀疏系数；
其次，利用更新的过完备字典矩阵和稀疏系数对新测试样本矩阵进行重构，得到第二重构矩阵;
计算并根据所述第一重构矩阵与第二重构矩阵之间的相似性，判断所述电机是否发生微弱故障。
2.根据权利要求1所述的基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，采集待测电机在预设的参考转速下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，包括以下步骤：
 采集待测电机在预设的参考转速下正常运行时U个传感器信号，各截取采样点数为N的C段数据，构建采样信号集Z，公式为：
   （1）
式中，表示在第u个传感器采集信号中截取的采样点数为N的第c段数据，u=1,2,…,U，U为传感器的总数目，c=1,2,…,C，C为数据截取的总段数；将该正常运行转速设为参考转速；
利用采样信号集Z，构建训练样本矩阵X，公式为：
   （2）
其中，为训练样本矩阵X中第列，，为训练样本矩阵X的总列数；i为训练样本矩阵X的行，。
3.根据权利要求2所述的基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，采用字典学习算法重构所述训练样本矩阵X，包括以下步骤：
选取所述训练样本矩阵X的前n列，构建过完备字典矩阵D，公式为：
  （3）
式中，，；为过完备字典矩阵中的第列，称为第个原子，，n表示过完备字典矩阵中的原子个数，N为原子的维度，其值等于采样点数，且；
采用正交匹配追踪算法对训练样本矩阵X进行稀疏表示，得到稀疏系数矩阵；
采用K-奇异值分解算法，逐列更新过完备字典矩阵中的原子，获得更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵；
利用更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵，重构得到第一重构矩阵。
4.根据权利要求3所述的基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，采用正交匹配追踪算法对训练样本矩阵X进行稀疏表示，得到稀疏系数矩阵，包括以下步骤：
步骤4.1：选择训练样本矩阵X中的第j列向量，初始化迭代次数，设残差=，设置原子索引集合为空集，设置残差阈值为e；
步骤4.2：计算当前残差与过完备字典矩阵中每个原子的内积，寻找最佳原子索引：
  （4）
式中，表示当前残差与第个原子的内积的绝对值，；argmax表示对所有内积的绝对值取最大值时对应的值；表示满足式（4）右边的最佳原子索引值；将内积绝对值取最大值时的第个原子记为；
步骤4.3：将最佳原子索引与当前原子索引集合取并集，得到新的原子索引集合：
  （5）
步骤4.4：将向量正交投影到最佳原子集合张成的空间中，采用最小二乘法求解稀疏系数：
  （6）
式中，表示原子张成的空间；
步骤4.5：计算，当时，结束迭代；否则，更新残差，得到更新后残差：
  （7）
步骤4.6：令，依次计算步骤4.2~4.5，获得向量对应的稀疏系数；
步骤4.7：按步骤4. ，依次遍历训练样本矩阵中的所有，，获得所有M个信号对应的稀疏系数，构建稀疏系数矩阵A，公式为：
  （8）
式中，表示稀疏系数矩阵中的第列，；表示稀疏系数矩阵中的第行, 。
5.根据权利要求3所述的基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，采用K-奇异值分解算法，逐列更新过完备字典矩阵中的原子，获得更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵，具体包括以下步骤：
步骤5.1：针对稀疏系数矩阵中的第行，取出值不为零的元素所在列的索引构成集合：
  （9）
步骤5.2：针对过完备字典矩阵中第个原子和稀疏系数矩阵中的第行构造第个误差矩阵，公式为：
  （10）
式中，表示稀疏系数矩阵A中第行，；
步骤5.3：从中取出列索引集合中对应的列，构建新的误差矩阵，对其进行奇异值分解：
  （11）
其中，为左奇异矩阵，为奇异值矩阵，为右奇异值矩阵的转置矩阵；
步骤5.4：计算更新的过完备字典矩阵的第个原子：
  （12）
其中，表示矩阵的所有行第一列中的所有元素；
步骤5.5：针对稀疏系数矩阵中第行值不为零的元素，列索引集合中对应的列元素，计算不为零元素的稀疏系数行矩阵：
  （13）
其中，表示矩阵的第一行第一列元素；
步骤5.6：用行矩阵中列索引集合中对应的列元素，更新稀疏系数矩阵A中第行值不为零的元素，得到更新的稀疏系数矩阵的第行；
步骤5.7：按步骤，依次取值，获得所有个原子对应的更新的原子和更新的稀疏系数，构建更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵。
6.根据权利要求3所述的基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，利用更新的过完备字典矩阵和更新的稀疏系数矩阵，重构得到第一重构矩阵，通过以下公式实现：
  （14）。
7.根据权利要求6所述的基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，计算并根据所述第一重构矩阵与第二重构矩阵之间的相似性，判断所述电机是否发生微弱故障，具体包括以下步骤：
计算所述训练样本矩阵X与第一重构矩阵之间的第一残差矩阵，并计算所述第一残差矩阵的协方差矩阵，计算所述新测试样本矩阵与第二重构矩阵之间的第二残差矩阵；
利用残差信号和协方差矩阵，并通过下述公式计算统计量：
  （19）
式中，为协方差矩阵的逆矩阵；
利用训练样本矩阵，设定检测阈值，公式为：
  （20）
式中，表示自由度为训练样本矩阵X的采样点数N、故障误报率为的卡方分布；
将所述统计量与检测阈值进行比较，若统计量的值大于所述检测阈值的值，则判定电机发生故障；反之，电机运行状态正常。
8.根据权利要求7所述的基于字典学习的电机微弱故障检测方法，其特征在于，所述第一残差矩阵，通过以下公式计算得到：
  （21）
式中，，，；
所述协方差矩阵通过以下步骤得到：
计算残差矩阵的均值，公式为：
  （22）
式中，，；
计算残差信号矩阵的协方差矩阵，公式为：
  （23）
所述第二残差矩阵的公式为：。
9.一种计算机系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至8任一所述方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114115098A (zh) * 2021-11-02 2022-03-01 浙江尔格科技股份有限公司 一种基于字典学习的冷却系统性能预警方法
CN116774109B (zh) * 2023-06-26 2024-01-30 国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司 基于声纹检测信息的变压器故障识别系统
CN116821666B (zh) * 2023-08-31 2023-11-03 陕西威思曼高压电源股份有限公司 一种高能离子束流高压放大器功率数据实时监测方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5859787A (en) * 1995-11-09 1999-01-12 Chromatic Research, Inc. Arbitrary-ratio sampling rate converter using approximation by segmented polynomial functions
CN111855208A (zh) * 2020-07-02 2020-10-30 南京航空航天大学 一种基于阶次分析和稀疏编码的旋转机械微弱故障信号提取方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110580488B (zh) * 2018-06-08 2022-04-01 中南大学 基于字典学习的多工况工业监测方法、装置、设备及介质
CN108646719B (zh) * 2018-07-05 2021-04-06 中南大学 一种微弱故障检测方法及系统
CN108983749B (zh) * 2018-07-10 2021-03-30 福州大学 基于k-svd训练稀疏字典的光伏阵列故障诊断方法
CN109060350A (zh) * 2018-09-04 2018-12-21 重庆大学 一种基于字典学习的滚动轴承故障特征提取方法
CN110348491A (zh) * 2019-06-20 2019-10-18 燕山大学 基于学习字典与奇异值分解的滚动轴承故障识别方法
CN111538759B (zh) * 2020-04-20 2023-09-12 中南大学 一种基于分布式字典学习的工业过程智能监测方法与系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5859787A (en) * 1995-11-09 1999-01-12 Chromatic Research, Inc. Arbitrary-ratio sampling rate converter using approximation by segmented polynomial functions
CN111855208A (zh) * 2020-07-02 2020-10-30 南京航空航天大学 一种基于阶次分析和稀疏编码的旋转机械微弱故障信号提取方法

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