CN113486868B - 一种电机故障诊断方法及系统 - Google Patents

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CN113486868B CN202111041045.XA CN202111041045A CN113486868B CN 113486868 B CN113486868 B CN 113486868B CN 202111041045 A CN202111041045 A CN 202111041045A CN 113486868 B CN113486868 B CN 113486868B
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Abstract

本发明涉及故障诊断领域，公开一种电机故障诊断方法及系统，该方法包括采集电机分别在正常状态和预设时间段内的K类故障运行状态下的共K+1类工况传感器信号，K为正整数，并根据工况传感器信号构建初始数据集；对初始数据集进行角域重采样处理，得到带标签的重采样数据集，并对重采样数据集进行时间滑窗处理得到带标签的总样本集，将总样本集划分为带标签的训练集和测试集；并构建第一预设模型、第二预设模型、第三预设模型、分类器模型，并设定损失函数；构建目标模型；根据实时工况传感器信号和目标模型确定待测电机的诊断结果。可以有效解决早期故障演变趋势缓慢、故障特征容易淹没在噪声中的问题，实现电机早期故障诊断。

Description

一种电机故障诊断方法及系统
技术领域
本发明涉及故障诊断领域，尤其涉及一种电机故障诊断方法及系统。
背景技术
在现代工业生产设备不断朝着结构化、自动化和智能化方向发展的过程中，电机作为最重要的动力和驱动装置，在高速列车、地铁和城际轨道交通设备中得到了广泛的应用。然而，在生产实践中，电机由于长期在恶劣环境下运行，不可避免地会发生故障。在故障早期，故障特征弱，对系统运行影响较小，但如果不及时采取措施，可能导致早期故障迅速恶化和蔓延，严重影响电机的性能及系统安全。
因此，如何提高早期故障诊断正确率成为一个急需解决的问题。
发明内容
本发明目的在于公开一种电机故障诊断方法及系统，以通过捕捉传感器信号的依赖性并提取具有高可分性的故障特征。
为达上述目的，本发明提供了一种电机故障诊断方法，包括：
S1：采集电机分别在正常状态和预设时间段内的K类故障运行状态下的共K+1类工况传感器信号，K为正整数，并根据所述工况传感器信号构建初始数据集；
S2：对所述初始数据集进行角域重采样处理，得到带标签的重采样数据集，并对所述重采样数据集进行时间滑窗处理得到带标签的总样本集，将所述总样本集划分为带标签的训练集和测试集；
S3：根据所述训练集构建第一预设模型，并根据所述训练集对应的训练特征集，构件第二预设模型；
S4：将所述第一预设模型的输出数据和所述第二预设模型的输出数据进行融合得到目标数据，并根据所述目标数据构建第三预设模型；
S5：根据所述第三预设模型的输出数据构建分类器模型，并设定损失函数；
S6：根据所述第一预设模型、所述第二预设模型、所述第三预设模型、所述分类器模型以及所述损失函数构建目标模型，并将所述测试集作为所述目标模型的输入以训练所述目标模型至所述目标模型满足预设的收敛性；
S7：获取待测电机的实时工况传感器信号，根据所述实时工况传感器信号和目标模型确定所述待测电机的诊断结果。
作为一个总的发明构思，本发明还提供了一种电机故障诊断系统，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相对应的步骤。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供的电机故障诊断方法及系统，通过捕捉传感器信号的依赖性并提取具有高可分性的故障特征，可以有效解决早期故障演变趋势缓慢、故障特征容易淹没在噪声中的问题，实现电机早期故障诊断、提高早期故障诊断正确率。该方法易于实施，无需额外硬件设备，能提高电机和列车实时运行健康监测水平。
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 是本发明实施例的一种电机故障诊断方法的流程图之一；
图2是本发明实施例的一种电机故障诊断方法的流程图之二；
图3 是本发明实施例的第三预设模型的构建示意图；
图4是本发明实施例的目标模型的结构示意图；
图5是本发明实施例的特征可分性可视化示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获取的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
除非另作定义，本发明中使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。
应理解，本申请实施例中的一种电机故障诊断方法及系统，可以应用于电机控制系统、轨道交通等的应用场景中，例如高速列车、动车组、或者地铁、城轨等应用场景。此处仅做示例，不做限定。
请参见图1-图2，本申请实施例提供一种电机故障诊断方法，包括：
S1：采集电机分别在正常状态和预设时间段内的K类故障运行状态下的共K+1类工况传感器信号，K为正整数，并根据所述工况传感器信号构建初始数据集。
本实施例以某型永磁同步电机故障诊断为例，对本发明的方法进行进一步说明与验证。定子绕组匝间短路故障（下文中简称“匝间短路”）和永磁体失磁（下文中简称“失磁”）故障是永磁同步电机常见的两类故障。本申请中的预设时间段是指早期发生故障的时间段，在故障早期的时间段中，故障特征不明显，且电网谐波、变频器中谐波成分，加上外围机械设备所产生的噪声，使电机早期故障的诊断尤为困难。但是如不及时诊断早期匝间短路及失磁故障，会使电机温度升高，加速电机故障演化速度，使电机性能急遽恶化，使系统的稳定性和安全性大打折扣。因此本实施例以电机匝间短路、失磁这2类故障诊断为例，以三相电流信号（传感器）数据来构建初始数据集。
S2：对所述初始数据集进行角域重采样处理，得到带标签的重采样数据集，并对所述重采样数据集进行时间滑窗处理得到带标签的总样本集，将所述总样本集划分为带标签的训练集和测试集。
S3：根据所述训练集构建第一预设模型，并根据所述训练集对应的训练特征集，构件第二预设模型。
在该步骤中，第一预设模型可以是基于局部特征的卷积神经网络（Localfeature-based convolutional neural networks，LFCNN）模型，第二预设模型可以是基于局部特征的神经网络（Local feature-based neural networks，LFNN）模型。
S4：将所述第一预设模型的输出数据和所述第二预设模型的输出数据进行融合得到目标数据，并根据所述目标数据构建第三预设模型。
在该步骤中，第三预设模型可以是自注意力机制模型。
S5：根据所述第三预设模型的输出数据构建分类器模型，并设定损失函数。
S6：根据所述第一预设模型、所述第二预设模型、所述第三预设模型、所述分类器模型以及所述损失函数构建目标模型并训练目标模型参数，将所述测试集作为所述目标模型的输入以测试目标模型的有效性；
在该步骤中，目标模型为卷积神经网络和自注意力机制相结合(convolutionneural networks and self-attention mechanism，SaM-CNN)模型。
S7：获取待测电机的实时工况传感器信号，根据所述实时工况传感器信号和目标模型确定所述待测电机的诊断结果。
上述的电机故障诊断方法，通过传感器所获取的历史运行数据，并采用数据挖掘技术获取其中隐含的有用信息，表征设备/系统运行的正常模式/故障模式，以实现故障诊断的目的。这样，通过捕捉传感器信号的依赖性并提取具有高可分性的故障特征，可以有效解决早期故障演变趋势缓慢、故障特征容易淹没在噪声中的问题，实现电机早期故障诊断、提高早期故障诊断正确率。该方法无需建立设备/系统复杂的数学或物理模型，应用范围广，易于实施，无需额外硬件设备，能提高电机和列车实时运行健康监测水平。
可选地，所述S2具体包括：
S21：将初始数据集中对应电机运行速度为的第k类工况数据进行角域采样，设定 角域采样转频为
Figure 834333DEST_PATH_IMAGE001
，转速和当前转频之间的关系为：
Figure 249134DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 926103DEST_PATH_IMAGE003
，初始数据集D S 所对应的类别标签为
Figure 364037DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 361818DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 568808DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 682258DEST_PATH_IMAGE007
，…，
Figure 669806DEST_PATH_IMAGE008
，…，
Figure 894114DEST_PATH_IMAGE009
，电机运行速度为
Figure 221190DEST_PATH_IMAGE010
，其中
Figure 53011DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 72395DEST_PATH_IMAGE012
，…，
Figure 211645DEST_PATH_IMAGE013
，…，
Figure 455545DEST_PATH_IMAGE013
分别表示正常状态、预设时间段内的第1 类、…、第k类、…、第K类故障运行下信号的采样点数，
Figure 910797DEST_PATH_IMAGE014
，n表示传感器数量，传感 器信号采样频率为
Figure 810620DEST_PATH_IMAGE015
，R表示实数空间；
式中，当前转频
Figure 422736DEST_PATH_IMAGE016
与角域采样转频
Figure 458825DEST_PATH_IMAGE001
之间的关系为
Figure 944033DEST_PATH_IMAGE017
；
其中，
Figure 65573DEST_PATH_IMAGE018
转速下降采样倍数满足如下公式：
Figure 435374DEST_PATH_IMAGE019
；
式中，
Figure 139019DEST_PATH_IMAGE020
为对应
Figure 732811DEST_PATH_IMAGE021
转速的第k类工况数据
Figure 76068DEST_PATH_IMAGE022
的降采样倍数；
重采样后的采样点数满足如下公式：
Figure 515140DEST_PATH_IMAGE023
；
式中，
Figure 568896DEST_PATH_IMAGE024
为对
Figure 271273DEST_PATH_IMAGE025
进行角域重采样的采样点数；
对应电机运行速度
Figure 164143DEST_PATH_IMAGE021
的第k类工况数据
Figure 610168DEST_PATH_IMAGE022
进行角域重采样后，得到角域重采样数 据
Figure 740935DEST_PATH_IMAGE026
；
S22：对初始数据集D S 中的所有K+1类工况传感器信号进行角域重采样，得到对应 的角域重采样数据
Figure 879792DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 807428DEST_PATH_IMAGE028
分别为角域重采样数据
Figure 57144DEST_PATH_IMAGE029
的采样点数；
S23：根据各角域重采样数据构成重采样数据集D A ，其中
Figure 839155DEST_PATH_IMAGE030
，利 用重采样数据集D A 与对应的类别标签
Figure 883334DEST_PATH_IMAGE031
，构建带标签的重采样数据集
Figure 485217DEST_PATH_IMAGE032
；
S24：对重采样数据集D A 中的
Figure 538624DEST_PATH_IMAGE033
数据做时间滑窗处理得到数据
Figure 378404DEST_PATH_IMAGE034
，其中
Figure 170648DEST_PATH_IMAGE035
表示样本个数，样本个数满足如下公式：
Figure 463089DEST_PATH_IMAGE036
；
式中，Win为窗口大小，Stp为步长，floor表示向下取整；
S25：对重采样数据D A 中所有K+1类工况的角域重采样数据做时间滑窗处理，经滑 窗后数据为
Figure 54607DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 14473DEST_PATH_IMAGE038
分别表示滑窗后数据
Figure 728351DEST_PATH_IMAGE039
的样本个数；
按行拼接所有K+1类工况的经滑窗后数据，得到总样本集D，其中总样本集D满足如下公式：
Figure 508088DEST_PATH_IMAGE040
；
式中，
Figure 903298DEST_PATH_IMAGE041
表示总样本集的样本数，
Figure 327457DEST_PATH_IMAGE041
满足如下公式：
Figure 149919DEST_PATH_IMAGE042
；
式中，
Figure 416953DEST_PATH_IMAGE043
表示第i类工况数据的样本个数，i=0，1...K；
S26：总样本集中包含K+1类工况下时间窗大小为Win的n个传感器的数据，利用总 样本集与对应的类别标签
Figure 615853DEST_PATH_IMAGE044
，构建带标签的总样本集
Figure 347048DEST_PATH_IMAGE045
；
S27：将总样本集D中数据随机打乱后，以一定比例划分为训练集
Figure 340412DEST_PATH_IMAGE046
和测试集
Figure 94742DEST_PATH_IMAGE047
， 其中训练集
Figure 411847DEST_PATH_IMAGE048
，测试集
Figure 935232DEST_PATH_IMAGE049
，
Figure 99497DEST_PATH_IMAGE050
分别表示训练集
Figure 403440DEST_PATH_IMAGE046
和测试集
Figure 226033DEST_PATH_IMAGE047
的样 本数，样本数满足如下关系：
Figure 338346DEST_PATH_IMAGE051
；
S28：将训练集
Figure 735829DEST_PATH_IMAGE052
与对应的类别标签构成带标签的训练集
Figure 933592DEST_PATH_IMAGE053
，将测试 集
Figure 277986DEST_PATH_IMAGE047
与对应的标签构成带标签的测试集
Figure 510384DEST_PATH_IMAGE054
，其中，
Figure 344348DEST_PATH_IMAGE055
表示训练集对应的标 签，
Figure 294986DEST_PATH_IMAGE056
表示测试集对应的标签。
可选地，所述第一预设模型的模型层数为
Figure 177492DEST_PATH_IMAGE057
层；且所述第一预设模型的输出的维 度为
Figure 638298DEST_PATH_IMAGE058
，其中
Figure 315267DEST_PATH_IMAGE059
表示第
Figure 549939DEST_PATH_IMAGE057
层的卷积核的数量，
Figure 518026DEST_PATH_IMAGE060
表示第
Figure 725017DEST_PATH_IMAGE057
层的第二 输出维度。
在本可选的实施方式中，设置第一预设模型（下文中称为LFCNN模型）的各层的参数的步骤可以如下所示，需要说明的是，此处示例仅为设置第一预设模型的各层的参数的一种方式，此处仅做示例，不做限定。
首先，设置第一预设模型的第1层参数的步骤如下：
LFCNN模型第1层：卷积层。第1层卷积输入为维度
Figure 838466DEST_PATH_IMAGE061
的训练集
Figure 763697DEST_PATH_IMAGE062
中单样 本数据，第1层卷积核的数量为
Figure 50322DEST_PATH_IMAGE063
个、大小为
Figure 377398DEST_PATH_IMAGE064
、步长为
Figure 396169DEST_PATH_IMAGE065
，经卷积、BN （Batch Normalization）及Relu激活函数操作处理后，输出维度为
Figure 953288DEST_PATH_IMAGE066
的第1层卷 积特征
Figure 981287DEST_PATH_IMAGE067
的计算公式为：
Figure 162870DEST_PATH_IMAGE068
；
式中，
Figure 414860DEST_PATH_IMAGE069
表示向上取整，
Figure 49103DEST_PATH_IMAGE070
表示卷积核大小。
将维度为
Figure 615214DEST_PATH_IMAGE071
的第1层卷积特征
Figure 729932DEST_PATH_IMAGE072
输入大小为
Figure 356085DEST_PATH_IMAGE073
的第1最大池 化层，得到第1层卷积输出
Figure 212045DEST_PATH_IMAGE074
，
Figure 457213DEST_PATH_IMAGE075
之间的关系为：
Figure 328567DEST_PATH_IMAGE076
；
设置LFCNN模型第2层参数；
LFCNN模型第2层：卷积层。第2层卷积输入为第1层卷积输出
Figure 437207DEST_PATH_IMAGE077
，第 2层卷积核的数量为
Figure 46043DEST_PATH_IMAGE078
个、大小为
Figure 953956DEST_PATH_IMAGE079
、步长为
Figure 26954DEST_PATH_IMAGE080
，经卷积、BN（Batch Normalization）及Relu激活函数操作处理后，输出维度为
Figure 994910DEST_PATH_IMAGE081
的第2层卷积特 征
Figure 91042DEST_PATH_IMAGE082
的计算公式为：
Figure 615695DEST_PATH_IMAGE083
；
将维度为
Figure 480883DEST_PATH_IMAGE084
的第2层卷积特征
Figure 619740DEST_PATH_IMAGE085
输入大小为
Figure 999906DEST_PATH_IMAGE086
的第2最大池化 层，得到第2层卷积输出
Figure 515201DEST_PATH_IMAGE087
，
Figure 234895DEST_PATH_IMAGE088
之间的关系为：
Figure 859168DEST_PATH_IMAGE089
；
设置LFCNN模型第i（i=3,4,…，
Figure 726630DEST_PATH_IMAGE090
）层参数；
LFCNN模型第i（i=3,4,…，
Figure 780037DEST_PATH_IMAGE090
）层：卷积层。第i层卷积输入为第i-1层卷积输出
Figure 619817DEST_PATH_IMAGE091
，第i层卷积核的数量为
Figure 38160DEST_PATH_IMAGE092
个、大小为
Figure 907764DEST_PATH_IMAGE093
、步长为
Figure 499283DEST_PATH_IMAGE094
， 经卷积、BN（Batch Normalization）及Relu激活函数操作处理后，输出维度为
Figure 990307DEST_PATH_IMAGE095
的第i层卷积特征
Figure 907447DEST_PATH_IMAGE096
的计算公式为：
Figure 500234DEST_PATH_IMAGE097
；
将维度为
Figure 895443DEST_PATH_IMAGE098
的第i层卷积特征
Figure 709815DEST_PATH_IMAGE099
输入大小为
Figure 594595DEST_PATH_IMAGE100
的第i最大池化 层，得到第i层卷积输出
Figure 861628DEST_PATH_IMAGE101
，
Figure 60528DEST_PATH_IMAGE102
之间的关系为：
Figure 38062DEST_PATH_IMAGE103
；
经第
Figure 31426DEST_PATH_IMAGE104
层卷积后，LFCNN模型的最终输出为第
Figure 785755DEST_PATH_IMAGE104
层卷积输出
Figure 132554DEST_PATH_IMAGE105
，其维度为
Figure 655939DEST_PATH_IMAGE106
。
可选地，所述步骤S3具体包括：
S31：提取训练集的
Figure 85783DEST_PATH_IMAGE107
个特征，并提取测试集的
Figure 124147DEST_PATH_IMAGE107
个特征，n个传感器共提取
Figure 399270DEST_PATH_IMAGE108
个特征，分别得到初始训练特征集
Figure 42741DEST_PATH_IMAGE109
和初始测试特征集
Figure 955071DEST_PATH_IMAGE110
；
S32：将初始训练特征集、初始测试特征集进行维度转换，转换后的训练特征集为
Figure 683993DEST_PATH_IMAGE111
，转换后的测试特征集为
Figure 762807DEST_PATH_IMAGE112
；
S33：将训练特征集作为第二预设模型的输入，并设置第二预设模型的层数及各层 参数以构建第二预设模型，其中，第二预设模型的层数为
Figure 260785DEST_PATH_IMAGE113
层；经第
Figure 829169DEST_PATH_IMAGE113
层后，第二预设模 型的输出为第
Figure 779808DEST_PATH_IMAGE113
层输出卷积特征
Figure 662313DEST_PATH_IMAGE114
，卷积特征的维度为
Figure 827846DEST_PATH_IMAGE115
。
在本可选的实施方式中，设置第二预设模型（下文中称为LFNN模型）的各层的参数的步骤可以如下所示，需要说明的是，此处示例仅为设置第二预设模型的各层的参数的一种方式，此处仅做示例，不做限定。
首先，设定LFNN模型层数为
Figure 770394DEST_PATH_IMAGE113
层；
设置LFNN模型第1层参数的步骤如下：
LFNN模型第1层：全连接层。第1层输入为维度
Figure 208329DEST_PATH_IMAGE116
的训练特征集
Figure 691263DEST_PATH_IMAGE117
中单样 本特征，第1层神经元个数为
Figure 163833DEST_PATH_IMAGE118
，经BN（Batch Normalization）后使用Relu激活函数和 dropout操作进行处理，LFNN模型第1层输出为
Figure 277282DEST_PATH_IMAGE119
；
设置LFNN模型第j(
Figure 313765DEST_PATH_IMAGE120
)层参数的步骤如下：
LFNN模型第j(
Figure 538073DEST_PATH_IMAGE120
)层：全连接层。第j层输入为第j-1层输出
Figure 599569DEST_PATH_IMAGE121
，第j层神经元个数为
Figure 946237DEST_PATH_IMAGE122
，经BN（Batch Normalization）后使用Relu激活 函数和dropout操作进行处理，LFNN模型第j层输出为
Figure 358764DEST_PATH_IMAGE123
；
设置LFNN模型第
Figure 199812DEST_PATH_IMAGE113
层参数的步骤如下：
LFNN模型第
Figure 381395DEST_PATH_IMAGE113
层：全连接层。第
Figure 571068DEST_PATH_IMAGE113
层输入为第
Figure 533207DEST_PATH_IMAGE124
层输出
Figure 99318DEST_PATH_IMAGE125
，第
Figure 400986DEST_PATH_IMAGE113
层 神经元个数为
Figure 761561DEST_PATH_IMAGE126
，经BN（Batch Normalization）后使用Relu激活函数和dropout 操作进行处理，LFNN模型第
Figure 460264DEST_PATH_IMAGE113
层输出为
Figure 830065DEST_PATH_IMAGE127
；
经第
Figure 720661DEST_PATH_IMAGE113
层后，LFNN模型的最终输出为第
Figure 314453DEST_PATH_IMAGE113
层输出
Figure 205180DEST_PATH_IMAGE128
，其维度为
Figure 175410DEST_PATH_IMAGE129
。
可选地，所述步骤S4具体包括：
S41：将第一预设模型的输出数据的维度转换成维度为
Figure 920512DEST_PATH_IMAGE130
的数据
Figure 685206DEST_PATH_IMAGE131
； 将第二预设模型的输出数据的维度转换成维度为
Figure 312496DEST_PATH_IMAGE132
的数据
Figure 758521DEST_PATH_IMAGE133
；将维度转换 后的
Figure 666785DEST_PATH_IMAGE134
数据按列拼接实现融合，得到目标数据
Figure 805642DEST_PATH_IMAGE135
，目标数据
Figure 389070DEST_PATH_IMAGE136
且满 足如下关系：
Figure 701103DEST_PATH_IMAGE137
；
S42：将目标数据作为第三预设模型的输入，并设置第三预设模型的层数和各层参 数以构建第三预设模型，其中，第三预设模型的层数为
Figure 686376DEST_PATH_IMAGE138
层，经第
Figure 996135DEST_PATH_IMAGE138
层后，第三预设模型的 输出为
Figure 879908DEST_PATH_IMAGE139
，
Figure 667736DEST_PATH_IMAGE139
表示第
Figure 304254DEST_PATH_IMAGE138
层输出卷积特征。
在本可选的实施方式中，设置第三预设模型（下文中称为自注意力机制模型）的各层的参数的步骤可以如下所示，需要说明的是，此处示例仅为设置第三预设模型的各层的参数的一种方式，此处仅做示例，不做限定。
首先，设定自注意力机制模型结构，设定自注意力机制模型组成模块层数为
Figure 316072DEST_PATH_IMAGE138
层。
具体地，如图3所示，设定自注意力机制模型由
Figure 342934DEST_PATH_IMAGE138
层结构相同的自注意力模块串联 构成，即前一层自注意力模块输出作为下一层自注意力模块的输入，第1层自注意力模块的 输入作为自注意力机制模型的输入，最后一层自注意模块的输出作为自注意力机制模型的 最终输出。每层自注意力模块包含1个多头自注意力层、2个卷积层和2个LN（LayerNorm，LN） 层；多头自注意力层和卷积层均采用残差连接的方式。在每层自注意力模块中，多头自注意 力层的残差连接是将多头自注意力层的输入与输出相加作为该自注意力模块第1个残差连 接的输出，卷积层的残差连接是将第1层卷积层的输入与第2层卷积层的输出相加作为该自 注意力模块第2个残差连接的输出；
然后，设置第1层自注意力模块的参数如下：
第1层自注意力模块的输入为合成数据矩阵
Figure 200031DEST_PATH_IMAGE140
；
对于第1层自注意力模块中的多头注意力层的第
Figure 894318DEST_PATH_IMAGE141
头，
Figure 123043DEST_PATH_IMAGE142
，h为多头注意 力层头数，设置第1层自注意力模块中的查询为
Figure 168359DEST_PATH_IMAGE143
、键为
Figure 563568DEST_PATH_IMAGE144
、值为
Figure 909099DEST_PATH_IMAGE145
矩阵为 ：
Figure 997141DEST_PATH_IMAGE146
；
设
Figure 264174DEST_PATH_IMAGE147
矩阵对应的权重矩阵分别为
Figure 463074DEST_PATH_IMAGE148
，
Figure 476161DEST_PATH_IMAGE149
，
Figure 735104DEST_PATH_IMAGE150
，第1层自注意力模块中多头自注意力层第
Figure 489433DEST_PATH_IMAGE141
头自注意力输出
Figure 288762DEST_PATH_IMAGE151
，计算公 式为：
Figure 546568DEST_PATH_IMAGE152
；
式中，softmax为归一化指数函数，
Figure 759768DEST_PATH_IMAGE153
分别为权重矩阵
Figure 532552DEST_PATH_IMAGE154
的 第二维度值，
Figure 807675DEST_PATH_IMAGE155
的第二维度
Figure 247884DEST_PATH_IMAGE156
与
Figure 114209DEST_PATH_IMAGE157
的第一维度
Figure 577551DEST_PATH_IMAGE158
值之间的关系为：
Figure 203836DEST_PATH_IMAGE159
；
遍历多头自注意力层的所有
Figure 436234DEST_PATH_IMAGE141
头，得到h个头的自注意力输出为
Figure 473460DEST_PATH_IMAGE160
；将h个头的自注意力输出按列拼接，得到多头自注意力层的输 出为：
Figure 486415DEST_PATH_IMAGE161
；
多头自注意力层采用残差连接，将多头自注意力层的输入与输出相加作为第1层自注意力模块的第1个残差连接的输出：
Figure 900079DEST_PATH_IMAGE162
；
将第1个残差连接的输出
Figure 986984DEST_PATH_IMAGE163
经LN（LayerNorm）及维度转换后，输出为
Figure 975537DEST_PATH_IMAGE164
；
对于第1层自注意力模块中的第1层卷积层，第1层卷积输入为第1个残差连接经LN 及维度转换的输出
Figure 147893DEST_PATH_IMAGE165
，第1层卷积核的数量为
Figure 365247DEST_PATH_IMAGE166
个、大小为
Figure 368976DEST_PATH_IMAGE167
、步长 为1，经卷积、Relu激活函数操作处理后，第1层卷积层输出为卷积特征
Figure 951267DEST_PATH_IMAGE168
；
对于第1层自注意力模块中的第2层卷积层，第2层卷积输入为第1层卷积特征
Figure 407656DEST_PATH_IMAGE169
， 第2层卷积核的数量为
Figure 179434DEST_PATH_IMAGE170
个、大小为
Figure 240931DEST_PATH_IMAGE171
、步长为1，经卷积、Relu激活函数 操作处理后，第2层卷积层输出为卷积特征
Figure 322019DEST_PATH_IMAGE172
；
卷积层采用残差连接，将第1层卷积层的输入与第2层卷积层的输出相加作为第1层自注意力模块的第2个残差连接的输出：
Figure 265704DEST_PATH_IMAGE173
；
将第2个残差连接的输出经LN（LayerNorm）及维度转换后，输出为
Figure 762545DEST_PATH_IMAGE174
；
第1层自注意力模块的输出为第2个残差连接经LN及维度转换的输出
Figure 740865DEST_PATH_IMAGE175
；
设置第
Figure 930538DEST_PATH_IMAGE176
层自注意力模块参数；
第
Figure 631295DEST_PATH_IMAGE177
层自注意力模块的输入为第
Figure 994143DEST_PATH_IMAGE178
层自注意力模块的输出
Figure 764653DEST_PATH_IMAGE179
，
Figure 921965DEST_PATH_IMAGE180
；
对于第
Figure 105821DEST_PATH_IMAGE177
层自注意力模块中的多头注意力层的第
Figure 944464DEST_PATH_IMAGE181
头，
Figure 648109DEST_PATH_IMAGE182
，h为多头注 意力层头数，设置第
Figure 976323DEST_PATH_IMAGE177
层自注意力模块中的查询
Figure 319579DEST_PATH_IMAGE183
、键
Figure 24230DEST_PATH_IMAGE184
、值
Figure 612075DEST_PATH_IMAGE185
矩阵为：
Figure 111189DEST_PATH_IMAGE186
；
进一步地，依次计算第
Figure 941742DEST_PATH_IMAGE177
层自注意力模块中多头自注意力层的输出
Figure 184505DEST_PATH_IMAGE187
、第1个残差连接的输出
Figure 846430DEST_PATH_IMAGE188
和经LN及 维度转换后输出
Figure 719708DEST_PATH_IMAGE189
、第1层卷积层的输出
Figure 850607DEST_PATH_IMAGE190
、第2层卷积 层的输出
Figure 631481DEST_PATH_IMAGE191
、第2个残差连接的输出
Figure 351175DEST_PATH_IMAGE192
和经LN及维度转 换后输出
Figure 457671DEST_PATH_IMAGE193
；
第
Figure 262816DEST_PATH_IMAGE194
层自注意力模块的输出为第2个残差连接经LN及维度转换的输出
Figure 847381DEST_PATH_IMAGE195
；第
Figure 736096DEST_PATH_IMAGE196
层自注意力模块的输出为
Figure 951177DEST_PATH_IMAGE197
；
自注意力机制模型的最终输出为第层自注意力模块的输出
Figure 774777DEST_PATH_IMAGE198
。
可选地，所述根据所述第三预设模型的输出数据构建分类器模型，包括：
将第三预设模型的输出数据作为分类器模型的输入，并设定分类器模型的层数为 2层以构建分类器模型，其中，所述分类器模型的输出为
Figure 428612DEST_PATH_IMAGE199
，的值表示该样本的类别 标签估计值为
Figure 857319DEST_PATH_IMAGE200
的概率。
其中，设置分类器模型第1层参数的步骤如下：
分类器模型第1层：全连接层。第1层输入为自注意力机制模型的输出
Figure 305618DEST_PATH_IMAGE201
；第1层神经元个数为
Figure 632825DEST_PATH_IMAGE202
，输出维度为
Figure 762455DEST_PATH_IMAGE203
的数据集
Figure 107986DEST_PATH_IMAGE204
，经BN（Batch Normalization）、Relu激活函数后，分类器模型第1层输出为
Figure 727186DEST_PATH_IMAGE205
；
设置分类器模型第2层参数；
分类器模型第2层：全连接层。第2层输入为分类器模型第1层输出
Figure 728640DEST_PATH_IMAGE206
，第 2层神经元个数为
Figure 458699DEST_PATH_IMAGE207
(
Figure 908004DEST_PATH_IMAGE207
=K+1)，输出维度为
Figure 901367DEST_PATH_IMAGE208
的数据集
Figure 186855DEST_PATH_IMAGE209
，经Softmax后， 分类器模型第2层输出为
Figure 720605DEST_PATH_IMAGE210
；
设置分类器模型的输出为
Figure 978411DEST_PATH_IMAGE211
；
Figure 673834DEST_PATH_IMAGE212
中的第
Figure 462930DEST_PATH_IMAGE213
个元素为
Figure 738053DEST_PATH_IMAGE214
，
Figure 912683DEST_PATH_IMAGE215
的值表示 该样本的类别标签估计值为
Figure 44587DEST_PATH_IMAGE216
的概率，且
Figure 242350DEST_PATH_IMAGE217
中的元素存在如下关系；
Figure 383481DEST_PATH_IMAGE218
；
设置目标模型的最终输出为分类器模型的输出
Figure 615879DEST_PATH_IMAGE219
。
可选地，所述设定损失函数包括：
设定损失函数中的类内距离度量方式
Figure 899444DEST_PATH_IMAGE220
满足如下公式：
Figure 912399DEST_PATH_IMAGE221
；
式中，
Figure 529325DEST_PATH_IMAGE222
表示2范数，m表示模型训练中的批量大小，分类器模型第1层的输出
Figure 412967DEST_PATH_IMAGE223
维度为
Figure 886674DEST_PATH_IMAGE224
表示分类器模型第1层的输出
Figure 59029DEST_PATH_IMAGE225
中第
Figure 27117DEST_PATH_IMAGE226
个样本，且第
Figure 30845DEST_PATH_IMAGE226
个样本 的类别标签为k，
Figure 878715DEST_PATH_IMAGE227
表示训练特征集中标签为k的特征的平均值，满足如下公式：
Figure 335104DEST_PATH_IMAGE228
；
式中，
Figure 356150DEST_PATH_IMAGE229
是批量训练特征集中属于第k类的样本个数；
设定损失函数中的类间距离度量方式
Figure 417647DEST_PATH_IMAGE230
满足如下公式：
Figure 748003DEST_PATH_IMAGE231
；
式中，
Figure 629371DEST_PATH_IMAGE232
及
Figure 188528DEST_PATH_IMAGE233
为工况类别（
Figure 166849DEST_PATH_IMAGE234
），
Figure 356521DEST_PATH_IMAGE235
分别为表示训练特征集中标签 为
Figure 787503DEST_PATH_IMAGE232
及
Figure 901083DEST_PATH_IMAGE233
的特征的平均值；
设定损失函数中的交叉熵损失度量方式
Figure 671593DEST_PATH_IMAGE236
满足如下公式：
Figure 94484DEST_PATH_IMAGE237
；
式中，
Figure 747183DEST_PATH_IMAGE238
表示类别标签为k对应的one-hot向量，
Figure 851405DEST_PATH_IMAGE239
表示
Figure 804317DEST_PATH_IMAGE240
中第
Figure 335793DEST_PATH_IMAGE241
个样本的第k列，且其类别标签为k；
采用类内距离、类间距离及交叉熵损失共同度量损失函数，其中，损失函数满足如下公式：
Figure 727984DEST_PATH_IMAGE242
；
式中，
Figure 432635DEST_PATH_IMAGE243
分别为交叉熵、类内距离、类间距离的权重；
其中，当交叉熵越小、类内距离越小、类间距离越大时损失函数越小。
可选地，所述步骤S6具体包括：
S61：设定批量数B，迭代次数
Figure 974475DEST_PATH_IMAGE244
，批量大小为m，学习率
Figure 676852DEST_PATH_IMAGE245
，将训练集
Figure 569722DEST_PATH_IMAGE246
分批量输入 目标模型的模型构架中，以最小化损失函数为目标，训练得到目标模型；
S62：将测试集
Figure 563216DEST_PATH_IMAGE247
输入目标模型中，得到测试结果
Figure 428404DEST_PATH_IMAGE248
，并进一步得到测试 样本的类别标签估计值，第
Figure 363999DEST_PATH_IMAGE249
个测试样本的类别标签估计值
Figure 416269DEST_PATH_IMAGE250
满足如下关系式：
Figure 462722DEST_PATH_IMAGE251
；
式中，
Figure 244734DEST_PATH_IMAGE252
为类别标签估计值，
Figure 288913DEST_PATH_IMAGE253
表示满足条件
Figure 140063DEST_PATH_IMAGE254
的索引，
Figure 724628DEST_PATH_IMAGE255
表示第
Figure 298829DEST_PATH_IMAGE256
个测试样本所对应的分类器第2层输出，
Figure 576227DEST_PATH_IMAGE257
；
并将最大估计概率对应的索引类别视为类别标签估计值。
在一示例中，在永磁同步电机分别运行在1800r/min、1500 r/min、1200r/min转速 下，采集正常、匝间短路、失磁故障下75s的A、B相电流信号，系统采样频率为
Figure 868668DEST_PATH_IMAGE258
，采样点 数均为
Figure 991344DEST_PATH_IMAGE259
，利用3种转速下3类工况的A、B相电流采集信号，构建初始数据集。设定角 域采样转频
Figure 498680DEST_PATH_IMAGE260
，对初始数据集进行角域重采样，经角域重采样后，3种转速下的采样点数 分别为
Figure 884662DEST_PATH_IMAGE261
，利用3种转速下3类工况的角域重采样数据，构建重 采样数据集。设定窗口大小Win=3000，步长Stp=500，对重采样数据集做时间滑窗，3种转速 下的数据经时间滑窗后的维度分别为
Figure 461137DEST_PATH_IMAGE262
（第一维度为样本数量、第二维度为窗口 大小、第三维度为传感器数量）、
Figure 387505DEST_PATH_IMAGE263
（各包含3类工况数据），利用滑窗 后的数据构建总样本集D，其维度为
Figure 936298DEST_PATH_IMAGE264
。随机选取4096个样本构建训练集
Figure 555498DEST_PATH_IMAGE265
，其余作为测试集
Figure 556952DEST_PATH_IMAGE266
。
将训练集作为LFCNN模型的输入。同时将训练集及测试集提取均值、方差、峭度等 16个时域特征及10个频域特征，经特征提取后，得到训练特征集
Figure 533349DEST_PATH_IMAGE267
及测试特征 集
Figure 998965DEST_PATH_IMAGE268
。将训练特征集和测试特征集进行维度转换，转换后的训练特征集和测试 特征集分别为
Figure 726750DEST_PATH_IMAGE269
。将转换后的训练特征集
Figure 12237DEST_PATH_IMAGE270
作为LFNN模 型的输入。
设置批量数B=1000，批量大小为m=32，迭代次数
Figure 811566DEST_PATH_IMAGE271
=128，初始学习率Lr=0.001，学 习衰减率为0.95，衰减步数为1000。将训练集
Figure 69372DEST_PATH_IMAGE272
及训练特征集
Figure 781107DEST_PATH_IMAGE273
分批量输SaM-CNN模型 中，SaM-CNN模型参数如表1所示，SaM-CNN模型的结构图如图4所示。采用Adam优化算法以最 小化损失函数为目标，训练SaM-CNN模型，得到SaM-CNN模型参数。
表1 目标模型（SaM-CNN模型）参数集
Figure 553891DEST_PATH_IMAGE274
将测试集
Figure 829015DEST_PATH_IMAGE275
及测试特征集
Figure 738065DEST_PATH_IMAGE276
所训练的SaM-CNN模型中， 得到测试结果
Figure 135548DEST_PATH_IMAGE277
，并进一步得到测试样本的类别标签估计值
Figure 333311DEST_PATH_IMAGE278
。
请参见图5，图5为采用基于卷积神经网络和自注意力机制相结合的方法的特征层 （取自分类器模型第1层输出，该层输出维度为
Figure 723710DEST_PATH_IMAGE279
，经t-SNE降维后，得到输出维度为
Figure 690529DEST_PATH_IMAGE280
）特征可分性可视化结果，从图5中可知，3类工况下，特征可分性好，能较好的区分 不同工况。最后，将类别标签估计值与类别标签实际值进行比较，故障诊断正确率为 98.25%。结果表明，本方法能捕捉传感器信号的依赖性并提取具有可分性的故障特征，能较 好地实现电机早期故障诊断。
本申请实施例还提供一种电机故障诊断系统，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相对应的步骤。
上述的电机故障诊断系统能实现上述的电机故障诊断方法的各个实施例且能达到相同的有益效果，此处，不做赘述。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种电机故障诊断方法，其特征在于，包括：
S1：采集电机分别在正常状态和预设时间段内的K类故障运行状态下的共K+1类工况传感器信号，K为正整数，并根据所述工况传感器信号构建初始数据集；
S2：对所述初始数据集进行角域重采样处理，得到带标签的重采样数据集，并对所述重采样数据集进行时间滑窗处理得到带标签的总样本集，将所述总样本集划分为带标签的训练集和测试集；
S3：根据所述训练集构建第一预设模型，并根据所述训练集对应的训练特征集，构建第二预设模型；
S4：将所述第一预设模型的输出数据和所述第二预设模型的输出数据进行融合得到目标数据，并根据所述目标数据构建第三预设模型；
S5：根据所述第三预设模型的输出数据构建分类器模型，并设定损失函数；
S6：根据所述第一预设模型、所述第二预设模型、所述第三预设模型、所述分类器模型以及所述损失函数构建目标模型，将所述测试集作为所述目标模型的输入以测试目标模型的有效性；
S7：获取待测电机的实时工况传感器信号，根据所述实时工况传感器信号和目标模型确定所述待测电机的诊断结果；
所述设定损失函数包括：
设定损失函数中的类内距离度量方式
Figure 873440DEST_PATH_IMAGE001
满足如下公式：
Figure 790580DEST_PATH_IMAGE002
；
式中，
Figure 878972DEST_PATH_IMAGE003
表示2 范数，
Figure 274182DEST_PATH_IMAGE004
表示模型训练中的批量大小，分类器模型第1层的输出
Figure 150871DEST_PATH_IMAGE005
维度为
Figure 973333DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 240367DEST_PATH_IMAGE007
表示分类器模型第1 层的输出
Figure 252316DEST_PATH_IMAGE008
中第
Figure 921195DEST_PATH_IMAGE009
个样本，且第
Figure 914559DEST_PATH_IMAGE009
个样本的类别标签为
Figure 465626DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 202637DEST_PATH_IMAGE011
表示训练特征集中标签为
Figure 726023DEST_PATH_IMAGE010
的特征的平均值，满足如 下公式：
Figure 264189DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 505815DEST_PATH_IMAGE013
是批量训练特征集中属于第
Figure 780938DEST_PATH_IMAGE010
类的样本个数；
设定损失函数中的类间距离度量方式
Figure 237458DEST_PATH_IMAGE014
满足如下公式：
Figure 572625DEST_PATH_IMAGE015
式中，
Figure 301546DEST_PATH_IMAGE016
及
Figure 442678DEST_PATH_IMAGE017
为工况类别,
Figure 940655DEST_PATH_IMAGE018
及
Figure 712302DEST_PATH_IMAGE019
分别为表示训练特征集中标 签为
Figure 711875DEST_PATH_IMAGE016
及
Figure 594381DEST_PATH_IMAGE017
的特征的平均值；
设定损失函数中的交叉熵损失度量方式
Figure 946865DEST_PATH_IMAGE020
满足如下公式：
Figure 951730DEST_PATH_IMAGE021
式中，
Figure 389664DEST_PATH_IMAGE022
表示类别标签为
Figure 810282DEST_PATH_IMAGE010
对应的one-hot 向量，
Figure 95900DEST_PATH_IMAGE023
表示
Figure 209350DEST_PATH_IMAGE024
中 第
Figure 134581DEST_PATH_IMAGE009
个样本的第
Figure 421206DEST_PATH_IMAGE010
列，且其类别标签为
Figure 279440DEST_PATH_IMAGE010
；
采用类内距离、类间距离及交叉熵损失共同度量损失函数，其中，损失函数满足如下公式：
Figure 563791DEST_PATH_IMAGE025
式中，
Figure 976318DEST_PATH_IMAGE026
分别为交叉熵、类内距离、类间距离的权重；
其中，当交叉熵越小、类内距离越小、类间距离越大时损失函数越小。
2.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述S2具体包括：
S21：将初始数据集D S 中对应电机运行速度为
Figure 315901DEST_PATH_IMAGE027
的第k类工况数据
Figure 497484DEST_PATH_IMAGE028
进行角域采样，设 定角域采样转频为
Figure 687157DEST_PATH_IMAGE029
，转速和当前转频之间的关系为：
Figure 649296DEST_PATH_IMAGE030
；
其中，
Figure 215407DEST_PATH_IMAGE031
，初始数据集D S 所对应的类别标签为
Figure 517075DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 425120DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 812239DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 182040DEST_PATH_IMAGE035
，…，
Figure 134952DEST_PATH_IMAGE036
，…，
Figure 932007DEST_PATH_IMAGE037
，电机运行速度为
Figure 540843DEST_PATH_IMAGE038
，其中
Figure 714335DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 33672DEST_PATH_IMAGE040
，…，
Figure 1628DEST_PATH_IMAGE041
，…，
Figure 97760DEST_PATH_IMAGE042
分别表示正常状态、预设时间段内的第1 类、…、第k类、…、第K类故障运行下信号的采样点数，
Figure 419151DEST_PATH_IMAGE043
，n表示传感器数量，传感 器信号采样频率为
Figure 284338DEST_PATH_IMAGE044
，R表示实数空间；
式中，当前转频
Figure 423196DEST_PATH_IMAGE045
与角域采样转频
Figure 68941DEST_PATH_IMAGE046
之间的关系为
Figure 318656DEST_PATH_IMAGE047
；
其中，
Figure 303930DEST_PATH_IMAGE048
转速下降采样倍数满足如下公式：
Figure 925273DEST_PATH_IMAGE049
；
式中，
Figure 995997DEST_PATH_IMAGE050
为对应
Figure 49404DEST_PATH_IMAGE051
转速的第k类工况数据
Figure 685922DEST_PATH_IMAGE052
的降采样倍数；
重采样后的采样点数满足如下公式：
Figure 166582DEST_PATH_IMAGE053
；
式中，
Figure 459023DEST_PATH_IMAGE054
为对
Figure 129169DEST_PATH_IMAGE055
进行角域重采样的采样点数；
对应电机运行速度
Figure 823456DEST_PATH_IMAGE056
的第k类工况数据
Figure 475017DEST_PATH_IMAGE057
进行角域重采样后，得到角域重采样数据
Figure 520334DEST_PATH_IMAGE058
；
S22：对初始数据集D S 中的所有K+1类工况传感器信号进行角域重采样，得到对应的角域 重采样数据
Figure 977860DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 526653DEST_PATH_IMAGE060
分别为角域重采样数据
Figure 614694DEST_PATH_IMAGE061
的采样点数；
S23：根据各角域重采样数据构成重采样数据集D A ，其中
Figure 992980DEST_PATH_IMAGE062
，利用 重采样数据集D A 与对应的类别标签
Figure 191880DEST_PATH_IMAGE063
，构建带标签的重采样数据集
Figure 595179DEST_PATH_IMAGE064
；
S24：对重采样数据集D A 中的
Figure 916439DEST_PATH_IMAGE065
数据做时间滑窗处理得到数据
Figure 405189DEST_PATH_IMAGE066
，其中
Figure 142201DEST_PATH_IMAGE067
表示 样本个数，样本个数满足如下公式：
Figure 478636DEST_PATH_IMAGE068
；
式中，Win为窗口大小，Stp为步长，floor表示向下取整；
S25：对重采样数据D A 中所有K+1类工况的角域重采样数据做时间滑窗处理，经滑窗后数 据为
Figure 908480DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 884526DEST_PATH_IMAGE070
分别表示滑窗后数据
Figure 425229DEST_PATH_IMAGE071
的 样本个数；
按行拼接所有K+1类工况的经滑窗后数据，得到总样本集D，其中总样本集D满足如下公式：
Figure 131017DEST_PATH_IMAGE072
；
式中，
Figure 466183DEST_PATH_IMAGE073
表示总样本集的样本数，
Figure 195105DEST_PATH_IMAGE074
满足如下公式：
Figure 382241DEST_PATH_IMAGE075
；
式中，
Figure 880219DEST_PATH_IMAGE076
表示第i类工况数据的样本个数，i=0，1...K；
S26：总样本集中包含K+1类工况下时间窗大小为Win的n个传感器的数据，利用总样本 集与对应的类别标签
Figure 386287DEST_PATH_IMAGE077
，构建带标签的总样本集
Figure 415554DEST_PATH_IMAGE078
；
S27：将总样本集D中数据随机打乱后，以一定比例划分为训练集
Figure 298059DEST_PATH_IMAGE079
和测试集
Figure 650543DEST_PATH_IMAGE080
，其中训 练集
Figure 655408DEST_PATH_IMAGE081
，测试集
Figure 827763DEST_PATH_IMAGE082
，
Figure 248380DEST_PATH_IMAGE083
、
Figure 720950DEST_PATH_IMAGE084
分别表示训练集
Figure 900913DEST_PATH_IMAGE079
和测试集
Figure 826143DEST_PATH_IMAGE080
的样本数， 样本数满足如下关系：
Figure 50451DEST_PATH_IMAGE085
；
S28：将训练集
Figure 439844DEST_PATH_IMAGE079
与对应的类别标签构成带标签的训练集
Figure 724195DEST_PATH_IMAGE086
，将测试集
Figure 136722DEST_PATH_IMAGE087
与 对应的标签构成带标签的测试集
Figure 508929DEST_PATH_IMAGE088
，其中，
Figure 690511DEST_PATH_IMAGE089
表示训练集对应的标签，
Figure 145763DEST_PATH_IMAGE090
表示测试集对应的标签。
3.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述第一预设模型的模型层 数为
Figure 107903DEST_PATH_IMAGE091
层；且所述第一预设模型的输出的维度为
Figure 674014DEST_PATH_IMAGE092
，其中
Figure 710103DEST_PATH_IMAGE093
表示第
Figure 382261DEST_PATH_IMAGE091
层 的卷积核的数量，
Figure 769380DEST_PATH_IMAGE094
表示第
Figure 935920DEST_PATH_IMAGE091
层的第二输出维度大小。
4.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述S3具体包括：
S31：提取训练集的
Figure 92094DEST_PATH_IMAGE095
个特征，并提取测试集的
Figure 889149DEST_PATH_IMAGE096
个特征，n个传感器共提取
Figure 311034DEST_PATH_IMAGE097
个特 征，分别得到初始训练特征集
Figure 484527DEST_PATH_IMAGE098
和初始测试特征集
Figure 495208DEST_PATH_IMAGE099
；
S32：将初始训练特征集、初始测试特征集进行维度转换，转换后的训练特征集表示为
Figure 574416DEST_PATH_IMAGE100
，转换后的测试特征集表示为
Figure 670548DEST_PATH_IMAGE101
；
S33：将训练特征集作为第二预设模型的输入，并设置第二预设模型的层数及各层参数 以构建第二预设模型，其中，第二预设模型的层数为
Figure 116573DEST_PATH_IMAGE102
层；经第
Figure 309657DEST_PATH_IMAGE102
层后，第二预设模型的 输出为第
Figure 182935DEST_PATH_IMAGE102
层输出卷积特征
Figure 766363DEST_PATH_IMAGE103
，卷积特征的维度为
Figure 16078DEST_PATH_IMAGE104
。
5.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述S4具体包括：
S41：将第一预设模型的输出数据的维度转换成维度为
Figure 79981DEST_PATH_IMAGE105
的数据
Figure 389739DEST_PATH_IMAGE106
；将第 二预设模型的输出数据的维度转换成维度为
Figure 460463DEST_PATH_IMAGE107
的数据
Figure 310608DEST_PATH_IMAGE108
；将维度转换后的
Figure 150388DEST_PATH_IMAGE109
和
Figure 631048DEST_PATH_IMAGE110
数据按列拼接实现融合，得到目标数据
Figure 235073DEST_PATH_IMAGE111
，目标数据
Figure 92171DEST_PATH_IMAGE112
且满足如 下关系：
Figure 786457DEST_PATH_IMAGE113
；
S42：将目标数据作为第三预设模型的输入，并设置第三预设模型的层数和各层参数以 构建第三预设模型，其中，第三预设模型的层数为
Figure 297073DEST_PATH_IMAGE114
层，经第
Figure 342389DEST_PATH_IMAGE115
层后，第三预设模型的输 出为
Figure 737599DEST_PATH_IMAGE116
，
Figure 99441DEST_PATH_IMAGE117
表示第
Figure 187483DEST_PATH_IMAGE114
层输出卷积特征。
6.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述第三预设模型的输出数据构建分类器模型，包括：
将第三预设模型的输出数据作为分类器模型的输入，并设定分类器模型的层数为2层 以构建分类器模型，其中，所述分类器模型的输出为输出概率
Figure 454516DEST_PATH_IMAGE118
，
Figure 450154DEST_PATH_IMAGE118
的值表示该样本的 类别标签估计值为
Figure 119033DEST_PATH_IMAGE119
的概率。
7.根据权利要求1所述的电机故障诊断方法，其特征在于，所述S6具体包括：
S61：设定批量数B，迭代次数
Figure 377976DEST_PATH_IMAGE120
，批量大小为m，学习率
Figure 866726DEST_PATH_IMAGE121
，将训练集
Figure 912392DEST_PATH_IMAGE122
分批量输入目标 模型的模型构架中，以最小化损失函数为目标，训练得到目标模型；
S62：将测试集
Figure 435778DEST_PATH_IMAGE123
输入目标模型中，得到测试结果
Figure 600043DEST_PATH_IMAGE124
，并进一步得到测试样本 的类别标签估计值，第
Figure 903985DEST_PATH_IMAGE125
个测试样本的类别标签估计值
Figure 444688DEST_PATH_IMAGE126
满足如下关系式：
Figure 822580DEST_PATH_IMAGE127
；
式中，
Figure 33112DEST_PATH_IMAGE126
为类别标签估计值，
Figure 496455DEST_PATH_IMAGE128
表示满足条件
Figure 840848DEST_PATH_IMAGE129
的索引，
Figure 650410DEST_PATH_IMAGE130
表示第
Figure 156478DEST_PATH_IMAGE131
个测试 样本所对应的分类器第2层输出，
Figure 372696DEST_PATH_IMAGE132
；
并将最大估计概率对应的索引类别视为类别标签估计值。
8.一种电机故障诊断系统，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7中任一所述方法的步骤。
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