CN116451057A - 一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，包括以下步骤：S1、用激光位移传感器采集永磁电机转子系统的瞬态位移振动信号；S2、根据短时傅里叶变换对瞬态位移振动信号进行频谱分析，得到频域信号；然后基于最大值跟踪法，提取与电机转速基频相关的高阶谐波分量，并获取高阶谐波分量的瞬时转速频率；S3、根据瞬时转速频率，计算高阶谐波分量的瞬时相位，进而计算转频的瞬时相位。本发明有益效果：一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，采用最大值跟踪法，提取永磁电机转子系统位移信号中与基频相关的高阶谐波成分，并利用相位解调方法处理信号。
Description
技术领域
本发明属于电机部件测试领域，尤其是涉及一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法。
背景技术
永磁电机是一种通过磁场相互作用转换电能和机械能的设备，具有结构简单、效率高、功率密度大等优点，在工业制造、储能发电与电动汽车等领域得到了广泛应用。永磁电机的控制需要准确地测量转子位置和速度，以实现精确的输出功率和效率控制，然而，由于安装环境的影响，无法在转轴处安装速度编码器或者转速计来获得转速信息。由于这个原因，需要对永磁电机转子系统的瞬态速度信号进行识别，并且精准的瞬时速度识别对于永磁电机的运行控制、故障诊断和安全性保障具有重要意义。
目前，对于永磁电机转子系统瞬时速率的识别方法，主要可以分为基于电流、电压和振动信号的方法。基于电流信号的转速识别方法通常采用反电动势法（BEMF）或估算电流矢量法（EIV）等。BEMF方法利用电机的反电动势和预测模型来估计转速，但需要对模型进行较为复杂的建模和计算；EIV方法则通过测量电机三相电流和电压的幅值和相位差，估算出电机的瞬时速度，但该方法对电流测量精度要求较高。此外，基于电压信号的转速识别方法则通常采用电压模型法或反电动势法，电压模型法通过对电机的电压和电流信号进行采集和处理，建立电机的动态数学模型，从而实现对电机瞬时转速的识别；反电动势法则利用电机反电动势的数学模型来推算电机的转速，但在低速运行时精度较低。相比之下，基于振动信号的转速识别方法不依赖于电机的数学模型和预测模型，仅需要对转子振动信号进行谐波分析、傅里叶变换和小波变换等方法，具有较高的识别精度，应用范围较广。
综上，永磁电机转子系统瞬时转速频率识别方法是电机控制和运动控制系统中的重要问题之一，为了解决以上问题，需要一种高精度、实时性好、无需额外传感器的永磁电机转速识别方法。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，通过对永磁电机转子系统的位移振动信号进行采集和处理，实现了在不增加成本和复杂度的前提下，对永磁电机的瞬态转速进行精确识别。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，包括以下步骤：
S1、用激光位移传感器采集永磁电机转子系统的瞬态位移振动信号；
S2、根据短时傅里叶变换对瞬态位移振动信号进行频谱分析，得到频域信号；然后基于最大值跟踪法，提取与电机转速基频相关的高阶谐波分量，并获取高阶谐波分量的瞬时转速频率/>；
S3、根据瞬时转速频率，计算高阶谐波分量的瞬时相位/>，进而计算转频的瞬时相位/>；
S4、根据转频的瞬时相位对原始信号x(t)进行角域重采样，定义新的瞬态位移振动信号为，对/>进行带通滤波生成新的信号/>，同时将信号/>继续角域重采样，转换到原始时域生成信号/>；
S5、基于相位解调法，对信号进行计算处理，获得最终的永磁电机转子系统的瞬时转速频率/>。
进一步的，在步骤S2中，需要对初始转子系统的瞬态位移振动信号进行短时傅里叶变换分析，得频域信号/>；进而明晰高信噪且与基频相关的高阶谐波分量，然后对频域信号/>进行最大值跟踪，提取上述高阶谐波分量的瞬时转速频率/>。
进一步的，在步骤S3中，针对步骤S2中的高阶谐波分量的瞬时转速频率分析处理得到高阶谐波分量所对应的瞬时相位/>。
进一步的，在步骤S5中，通过步骤S4的原始信号得到变换和滤波理后的新位移振动信号/>，/>相比于原始信号/>，在基频部分具有更高的信噪比；
根据新位移振动信号，获取永磁电机转子系统的瞬时转速频率。
进一步的，在步骤S2中，计算公式如下：
；
其中：
；
；
式中，
是原始的永磁电机转子系统的位移振动信号；
是经过短时傅里叶变换后得到的，原始位移振动信号/>的频域信号；
定义原始振动信号的频谱图为，其中/>是分析窗函数；/>是频率公差。
进一步的，在步骤S3中，计算公式如下：
；
式中，
上标代表高阶谐波分量的阶数；
对进行归一化得到基频处的瞬时相位，并用于后续的角域重采样；归一化计算公式为：
。
进一步的，在步骤S5中，具体方法如下：
首先，基于希尔伯特变换将信号转换成解析信号/>，计算公式为：
；
其中，
；
式中，
为在滤波过程中的所选择频率带宽；
基于希尔伯特变换，计算解析信号的虚部；
由于复对数的虚部代表其相位，因此瞬时相位由下式计算:
；
由于相位与轴的角位置成正比，因此相位的展开式计算为:
；
永磁电机转子系统的的瞬时转速频率由下式计算:
。
进一步的，本方案公开了一种电子设备，包括处理器以及与处理器通信连接，且用于存储所述处理器可执行指令的存储器，所述处理器用于执行一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法。
进一步的，本方案公开了一种服务器，包括至少一个处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述至少一个处理器执行一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法。
进一步的，本方案公开了一种计算机可读取存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法。
相对于现有技术，本发明所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法具有以下有益效果：
（1）本发明所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，采用最大值跟踪法，提取永磁电机转子系统位移信号中与基频相关的高阶谐波成分，并利用相位解调方法处理信号。通过对信号进行峰值搜索和跟踪，可以提取信号的高阶谐波成分，再将信号与参考信号进行相乘，经过信号处理后即可获得信号的幅值和相位信息，相比于现有方法，本发明具有更简单、更直观、更准确的实现优点；
（2）本发明所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，采用了多种信号处理技术，能够有效地降低信号中的噪声和干扰，对提高转子系统瞬时转速频率识别方法的可靠性和鲁棒性有益；
（3）本发明所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，适用于多种不同类型的永磁电机转子系统，具有较好的通用性，而且不仅限于永磁电机转子系统，可以用于其他旋转机械的转子系统。
附图说明
构成本发明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为永磁电机转子系统瞬时转速频率识别方法的流程图；
图2为永磁电机转子系统的实际结构简图；
图3为永磁电机转子系统的位移振动信号；
图4为永磁电机转子系统的位移振动信号的频谱图；
图5为永磁电机转子系统瞬时转速频率的真实值与估计值的对比结果。
附图标记说明：
1-永磁电机；2-速度编码器；3-激光位移传感器；4-联轴器；5-转轴；6-测功机。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本发明的技术方案与所涉及到的技术原理如下：
步骤一、用激光位移传感器采集永磁电机转子系统的瞬态位移振动信号；
步骤二、根据短时傅里叶变换对瞬态位移振动信号进行频谱分析，得到频域信号/>；然后基于最大值跟踪法，提取与电机转速基频相关的高阶谐波分量，并获取高阶谐波分量的瞬时转速频率/>；
步骤三、根据瞬时转速频率，计算高阶谐波分量的瞬时相位/>，进而计算转频的瞬时相位/>；
步骤四、根据转频的瞬时相位对原始信号进行角域重采样，定义新的瞬态位移振动信号为/>，对/>进行带通滤波生成新的信号/>，同时将信号/>继续角域重采样，转换到原始时域生成信号/>；
步骤五、基于相位解调法，对信号进行计算处理，获得最终的永磁电机转子系统的瞬时转速频率/>。
进一步，所述的步骤二具体为：当永磁电机在变速工况运行时，受一些复杂因素的影响，与转频相关的其他高倍频谐波成分会掩盖基频的主要特性。因此，首先需要对初始转子系统的位移振动信号进行短时傅里叶变换分析，得频域信号；进而明晰高信噪且与基频相关的高阶谐波分量，例如2倍频、3倍频或者更高阶次。然后对频域信号/>进行最大值跟踪，提取上述高阶谐波分量的瞬时转速频率/>。计算公式如下所示：
；
其中：
；
；
式中，是原始的永磁电机转子系统的位移振动信号；/>是经过短时傅里叶变换后得到的，原始位移振动信号/>的频域信号；定义原始振动信号的频谱图为，/>是分析窗函数；/>是频率公差。
进一步，所述的步骤三具体为：基于在步骤二中的高阶谐波分量的瞬时转速频率，对开展进一步计算分析，可以得到高阶谐波分量所对应的瞬时相位/>。计算公式如下所示：
；
式中，上标代表高阶谐波分量的阶数；对/>进行归一化，可以得到基频处的瞬时相位，并用于后续的角域重采样。归一化计算公式为：
；
进一步，所述的步骤五具体为：基本步骤四，在原始信号可以得到变换和滤波理后的新位移振动信号/>。相比于原始信号/>，/>在基频部分具有更高的信噪比，为该步骤中的计算奠定了良好基础。在本步骤中，根据新位移振动信号，获取永磁电机转子系统的瞬时转速频率/>。
首先，基于希尔伯特变换，将信号转换成解析信号/>。计算公式为：
；
其中：
；
式中，Δf(t)为在滤波过程中的所选择频率带宽。基于希尔伯特变换，计算解析信号的虚部。
由于复对数的虚部代表其相位，因此瞬时相位可由下式计算:
；
由于相位与轴的角位置成正比，因此相位的展开式可以计算为:
；
永磁电机转子系统的瞬时转速频率（基频）由下式计算:
；
本发明为一种永磁电机转子系统瞬时转速频率识别方法（简称方法，参见附图1-图3），通过对永磁电机转子系统位移振动信号进行最大值跟踪和相位解调处理，得到瞬时转速频率，实现在整机的测试与控制。图1是本发明所述方法的原理流程图，以下结合附图和具体实施方法对本发明的技术方案进行详细说明，并不用于限定本申请的保护范围。在本实施例中，具体包括以下步骤：
本发明的技术方案与所涉及到的技术原理如下：
下面以永磁电机转子系统为例，对本发明采用的永磁电机转子系统瞬时转速频率识别方法的技术效果进行验证。
永磁电机转子系统的测试结构示意图如图2所示。其中，1为永磁电机；2为速度编码器；3为激光位移传感器；4为联轴器；5为转轴；6为测功机。需要说明的是，永磁电机转子测试系统不局限于本示意图所示结构，其他具有相同原理的测试装置均可作为转子（系统位移信号测量装置使用。
在本具体实例中，将对永磁电机1在启动过程中，利用激光位移传感器3对转轴5的位移振动信号进行采集。同时，利用速度编码器2实时对真实的转轴5瞬时转速频率进行采集。
步骤一、在永磁电机1升速过程中，电机转子系统随之升速，利用激光位移传感器3测得的转轴5位移振动信号，如图2所示。
步骤二、基于步骤一所测量的信号和所述方法，对转子系统升速过程中的瞬时转速频率进行识别。利用短时傅里叶变换对步骤一所测量的信号/>进行频谱分析，如图4所示得到频域信号。由图4可以看出，基频在位移振动信号/>占主要成分，但是也会受2倍频、3倍频等高阶倍频谐波成分的影响，提取上述高阶谐波分量的瞬时转速频率/>；
步骤三、基于图4中频谱信号，对其进行最大值跟踪处理，得到瞬时相位由于在该信号，基频占主要分量，/>为1，所以/>与基频瞬时相位/>相等。
需要说明的是，在本实例中，基频占永磁电机转子系统的位移振动信号中的主要频率成分，因此/>中的/>为1。同时，若在其他位移振动信号中，其他高阶倍频谐波成分占信号的主要成分，则/>为此高阶倍频谐波成分所对应的阶数。
步骤四、根据步骤三所得出的基频瞬时相位，对原始信号/>进行角域重采样，定义新的信号为/>。
为了除去新信号中的速度波动，对进行带通滤波，生成新的信号/>；为了避免在下述计算过程中出现较大的误差，将信号/>继续角域重采样，将其转换到原始时域，生成信号/>。
步骤五、基于相位解调法，对信号进行相位解调分析，得到瞬时转速频率（基频）/>，如图5所示。由结果可以看出，瞬时转速频率（基频）/>与瞬时速率的真实值吻合良好。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (10)
1.一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、用激光位移传感器采集永磁电机转子系统的瞬态位移振动信号；
S2、根据短时傅里叶变换对瞬态位移振动信号进行频谱分析，得到频域信号/>；然后基于最大值跟踪法，提取与电机转速基频相关的高阶谐波分量，并获取高阶谐波分量的瞬时转速频率/>；
S3、根据瞬时转速频率，计算高阶谐波分量的瞬时相位/>，进而计算转频的瞬时相位/>；
S4、根据转频的瞬时相位对原始信号进行角域重采样，定义新的瞬态位移振动信号为/>，对/>进行带通滤波生成新的信号/>，同时将信号/>继续角域重采样，转换到原始时域生成信号/>；
S5、基于相位解调法，对信号进行计算处理，获得最终的永磁电机转子系统的瞬时转速频率/>。
2.根据权利要求1所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，其特征在于，在步骤S2中，需要对初始转子系统的瞬态位移振动信号进行短时傅里叶变换分析，得频域信号/>；进而明晰高信噪且与基频相关的高阶谐波分量，然后对频域信号/>进行最大值跟踪，提取上述高阶谐波分量的瞬时转速频率/>。
3.根据权利要求1所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，其特征在于，在步骤S3中，针对步骤S2中的高阶谐波分量的瞬时转速频率分析处理得到高阶谐波分量所对应的瞬时相位/>。
4.根据权利要求1所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，其特征在于，在步骤S5中，通过步骤S4的原始信号得到变换和滤波理后的新位移振动信号/>，/>相比于原始信号/>，在基频部分具有更高的信噪比；
根据新位移振动信号，获取永磁电机转子系统的瞬时转速频率。
5.根据权利要求1或2所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，其特征在于，在步骤S2中，计算公式如下：
；
其中：
；
；
式中，
是原始的永磁电机转子系统的位移振动信号；
是经过短时傅里叶变换后得到的，原始位移振动信号/>的频域信号；
定义原始振动信号的频谱图为，其中/>是分析窗函数；/>是频率公差。
6.根据权利要求1或3所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，其特征在于，在步骤S3中，计算公式如下：
；
式中，
上标代表高阶谐波分量的阶数；
对进行归一化得到基频处的瞬时相位，并用于后续的角域重采样；归一化计算公式为：
。
7.根据权利要求1或4所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法，其特征在于，在步骤S5中，具体方法如下：
首先，基于希尔伯特变换将信号转换成解析信号/>，计算公式为：
；
其中，
；
式中，
为在滤波过程中的所选择频率带宽；
基于希尔伯特变换，计算解析信号的虚部；
由于复对数的虚部代表其相位，因此瞬时相位由下式计算:
；
由于相位与轴的角位置成正比，因此相位的展开式计算为:
；
永磁电机转子系统的的瞬时转速频率由下式计算:
。
8.一种电子设备，包括处理器以及与处理器通信连接，且用于存储所述处理器可执行指令的存储器，其特征在于：所述处理器用于执行上述权利要求1-7任一所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法。
9.一种服务器，其特征在于：包括至少一个处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-7任一所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法。
10.一种计算机可读取存储介质，存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的一种电机转子系统瞬时转速频率识别方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102237922A (zh) * | 2011-08-04 | 2011-11-09 | 北京北方烽火科技有限公司 | 一种波束赋形的方法和装置 |
| CN104374939A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-25 | 西安交通大学 | 基于振动信号同步压缩变换的旋转机械瞬时转速估测方法 |
| CN115371993A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-22 | 西安交通大学 | 无转速计的角度时间循环平稳的滚动轴承故障诊断方法 |
| CN115791155A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-03-14 | 大连理工大学 | 一种基于短时傅里叶变换谱图的齿轮箱瞬时转速估计方法 |
| CN116256158A (zh) * | 2022-12-31 | 2023-06-13 | 重庆大学 | 一种基于深度信号分离的旋转机械瞬时相位自适应提取方法 |
-
2023
- 2023-06-16 CN CN202310712964.8A patent/CN116451057A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102237922A (zh) * | 2011-08-04 | 2011-11-09 | 北京北方烽火科技有限公司 | 一种波束赋形的方法和装置 |
| CN104374939A (zh) * | 2014-11-06 | 2015-02-25 | 西安交通大学 | 基于振动信号同步压缩变换的旋转机械瞬时转速估测方法 |
| CN115371993A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-22 | 西安交通大学 | 无转速计的角度时间循环平稳的滚动轴承故障诊断方法 |
| CN115791155A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-03-14 | 大连理工大学 | 一种基于短时傅里叶变换谱图的齿轮箱瞬时转速估计方法 |
| CN116256158A (zh) * | 2022-12-31 | 2023-06-13 | 重庆大学 | 一种基于深度信号分离的旋转机械瞬时相位自适应提取方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 崔岩, 周广仁: "瞬时转速测量及求瞬时转速方法浅析", 世界海运, no. 04, pages 0 - 1 * |
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