CN116720447B - 变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法和装置。所述方法包括：根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定目标电动机的分支间互感系数；基于傅里叶级数，根据气隙磁导和分支间互感系数，确定电感矩阵和互感矩阵；基于分支电压方程和分支磁链方程，根据电感矩阵和互感矩阵，确定支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系；根据目标映射关系，建立转子偏心故障数学解析模型。采用本方法能够基于目标电动机基本单元的电磁参数，结合电压方程和磁链方程，确定支路电流、支路电压和支路电阻之间的映射关系，并建立转子偏心故障数学解析模型，仿真变速发电电动机转子偏心故障，进而提高转子偏心故障数学解析模型的适用性。
Description
技术领域
本申请涉及发电电动机继电保护领域，特别是涉及一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
转子偏心故障是电机最常见的故障类型之一，发生转子偏心故障后，不仅会改变气隙磁场的分布，使电机各分支电感参数畸变，恶化电机各项性能指标；甚至会有发生转子扫膛，进而机组损毁的风险。
传统技术中，可采用有限元建模法对电机转子偏心故障进行建模，有限元建模法具有仿真精度高的优点。
然而，有限元建模法研究的对象机组主要为小容量机组，由于大型可变速发电电动机的容量巨大，定、转子铁芯槽数众多，可达数百槽，此时，利用有限元建模法仿真变速发电电动机偏心故障存在求解速度缓慢、初始暂态过程收敛困难及无法批量仿真的问题，不利于提高变速发电电动机转子偏心故障数学解析模型的适用性。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高变速发电电动机转子偏心故障数学解析模型适用性的变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法，所述方法包括：
根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定所述目标电动机对应的分支间互感系数；
基于傅里叶级数，根据所述目标电动机对应的气隙磁导和所述分支间互感系数，确定所述目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵；
基于所述目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据所述电感矩阵和所述互感矩阵，确定所述目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系；
根据所述目标映射关系，建立所述目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型；所述转子偏心故障数学解析模型用于模拟所述目标电动机在转子偏心故障状态下的故障特征。
在其中一个实施例中，所述根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定所述目标电动机对应的分支间互感系数，包括：
获取所述目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数；
对所述定子线圈间互感系数、所述转子线圈间互感系数和所述定转子线圈间互感系数进行累加求和，得到所述目标电动机对应的分支间互感系数。
在其中一个实施例中，所述获取所述目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数，包括：
将所述目标电动机对应的定子线圈参数输入至预训练的定子线圈间互感系数确定模型，得到所述定子线圈间互感系数；
将所述定子线圈参数和所述目标电动机对应的转子线圈参数输入至预训练的定转子线圈间互感系数确定模型，得到所述定转子线圈间互感系数；
将所述转子线圈参数输入至预训练的转子线圈间互感系数确定模型，得到所述转子线圈间互感系数。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
所述定子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>，
其中，n=1，2，3，…；wk为定子线圈匝数，τs为定子极距，ls为定子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
所述定转子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>，
其中，n=1，2，3，…；wk为定子线圈匝数，τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子线圈和转子线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
所述转子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>，
其中，n=1，2，3，…；τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为转子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
获取所述目标电动机对应的矩形磁动势；
将所述矩形磁动势输入至预训练的气隙磁导确定模型，得到所述目标电动机对应的气隙磁导。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
所述气隙磁导确定模型表示为：
，
，
其中，n=1，2，3，…；μ0为真空磁导率，e为偏心度，θj为定子机械角度坐标系中的角度值，φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，δ0为无偏心故障时电机的均匀气隙长度，λg为静偏心对应的气隙磁导，λh为动偏心对应的气隙磁导，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
所述转子偏心故障数学解析模型表示为：
，
其中，Lss为3m*3m阶定子电感矩阵，Lrr为3n*3n阶定子电感矩阵，Lsr为定子互感矩阵，Lrs为转子互感矩阵，p为微分算子，Is为定子支路电流，Ir为转子支路电流，Us为定子支路电压，Ur为转子支路电压，Rs为定子支路电阻，Rr为转子支路电阻。
第二方面，本申请还提供了一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模装置，所述装置包括：
互感系数确定模块，用于根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定所述目标电动机对应的分支间互感系数；
电感矩阵确定模块，用于基于傅里叶级数，根据所述目标电动机对应的气隙磁导和所述分支间互感系数，确定所述目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵；
映射关系确定模块，用于基于所述目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据所述电感矩阵和所述互感矩阵，确定所述目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系；
解析模型确定模块，用于根据所述目标映射关系，建立所述目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型；所述转子偏心故障数学解析模型用于模拟所述目标电动机在转子偏心故障状态下的故障特征。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
上述变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定目标电动机对应的分支间互感系数，从而基于转子异步转速运行的特点，确定目标电动机各分支和分支间的互感系数；基于傅里叶级数，根据目标电动机对应的气隙磁导和分支间互感系数，确定目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵，从而利用傅里叶级数展开方法，基于气隙磁导和分支间互感系数，推导处电感矩阵和互感矩阵；基于目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据电感矩阵和互感矩阵，确定目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系，从而基于分支电压方程和分支磁链方程，推导目标电动机支路电流、支路电压和支路电阻之间的映射关系；根据目标映射关系，建立目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型，从而利用目标映射关系，建立用于模拟目标电动机在转子偏心故障状态下故障特征的转子偏心故障数学解析模型，实现基于目标电动机的结构和运行特点，根据基本单元的互感系数和气隙磁导，逐步分析目标电动机的电磁参数，并结合分支电压方程和分支磁链方程，确定目标电动机支路电流、支路电压和支路电阻之间的映射关系，基于映射关系建立转子偏心故障数学解析模型，从而对变速发电电动机转子偏心故障进行快速批量仿真，进而提高变速发电电动机转子偏心故障数学解析模型的适用性。
附图说明
图1为一个实施例中一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法的应用环境图；
图2为一个实施例中一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法的流程示意图；
图3为一个实施例中一种转差率为0.1时可变速抽水蓄能机组定子A相分支环流频谱分析图；
图4为一个实施例中一种转差率为0.3时可变速抽水蓄能机组定子A相分支环流频谱分析图；
图5为一个实施例中一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模装置的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请实施例提供的变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器104根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定目标电动机对应的分支间互感系数；基于傅里叶级数，服务器104根据目标电动机对应的气隙磁导和分支间互感系数，确定目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵；服务器104基于目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据电感矩阵和互感矩阵，确定目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系；服务器104根据目标映射关系，建立目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一些实施例中，如图2所示，提供了一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器的系统，并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
步骤S202，根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定目标电动机对应的分支间互感系数。
其中，目标电动机可以是指变速发电电动机。
其中，线圈间互感系数可以是指变速发电电动机的定子两个线圈间的互感系数、转子两个线圈间的互感系数和定子单线圈与转子单线圈间的互感系数。
其中，分支间互感系数可以是指变速发电电动机的多个定子分支间的互感系数、多个转子分支间的互感系数和定子分支与转子分支间的互感系数。
实际应用中，一个变速发电电动机可包含多个定子分支、多个转子分支，定子分支和转子分支均无数量限制，不同的变速发电电动机机组的定子分支数量和转子分支数量可以不同。
作为一种示例，考虑到变速发电电动机的转子异步转速运行的特点，基于气隙磁场分析，服务器推导出目标电动机对应的线圈间互感系数，例如：目标电动机的定子两个线圈间的互感系数的通用计算公式可表示为：
，/>，
，/>。
目标电动机的转子两个线圈间的互感系数的通用计算公式可表示为：
，/>，
，/>。
目标电动机的定子单线圈与转子单线圈间的互感系数的通用计算公式可表示为：
，/>，
，/>。
服务器得到目标电动机对应的定子两个线圈间的互感系数、转子两个线圈间的互感系数和定子单线圈与转子单线圈间的互感系数后，通过累加求和的方法，计算目标电动机的分支间互感系数，例如：目标电动机S分支的第i个线圈和Q分支第j个线圈间的互感系数，则S分支与Q分支的互感系数可表示为：
。
其中，m为S分支的线圈数，n为Q分支的线圈数。
步骤S204，基于傅里叶级数，根据目标电动机对应的气隙磁导和分支间互感系数，确定目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵。
其中，气隙磁导可以是指磁场在气隙中传播时的磁导率。
其中，电感矩阵可以是指表征绕制电感中不同圈数线圈之间的相互影响关系的映射关系，实际应用中，电感矩阵可以包括目标电动机的定子电感矩阵和转子电感矩阵。
其中，互感矩阵可以是指电流对磁链作用的矩阵，实际应用中，互感矩阵可以包括定、转子互感矩阵（定子电流对转子磁链作用的互感矩阵）和转、定子互感矩阵（转子电流对定子磁链作用的互感矩阵）。
作为一种示例，服务器根据傅里叶级数展开，得到的目标电动机气隙磁导的解析式，例如目标电动机气隙磁导的解析式可表示为：
，
。
服务器根据目标电动机气隙磁导的解析式和目标电动机的分支间互感系数，推导得到目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵。
步骤S206，基于目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据电感矩阵和互感矩阵，确定目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系。
其中，分支电压方程可以包括目标电动机的定子分支电压方程和转分支电压方程。
其中，分支磁链方程可以包括目标电动机的定子分支磁链方程和转分支磁链方程。
其中，支路电流可以包括目标电动机的定子分支的电流和转子分支的电流。
其中，支路电压可以包括目标电动机的定子分支的电压和转子分支的电压。
其中，支路电阻可以包括目标电动机的定子分支的电阻和转子分支的电阻。
其中，目标映射关系可以是指目标电动机的定子分支的电流、转子分支的电流、定子分支的电压、转子分支的电压、定子分支的电阻和转子分支的电阻之间的映射关系，实际应用中，目标映射关系可作为目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型，具体地，目标映射关系可表示为：
。
作为一种示例，服务器根据目标电动机的定子电感矩阵、转子电感矩阵、定转子互感矩阵（定、转子互感矩阵）和转定子互感矩阵（转、定子互感矩阵），确定第一矩阵，服务器根据定子分支的电流和转子分支的电流，确定第二矩阵，服务器根据定子分支的电阻和转子分支的电阻，确定第三矩阵，服务器根据定子分支的电压和转子分支的电压，确定第四矩阵，服务器根据第一矩阵、第二矩阵，第三矩阵和第四矩阵，确定目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系。
步骤S208，根据目标映射关系，建立目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型。
其中，转子偏心故障数学解析模型可以是指用于模拟目标电动机在转子偏心故障状态下的故障特征的模型。
作为一种示例，服务器将目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系，作为目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型。
上述变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法中，通过根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定目标电动机对应的分支间互感系数，从而基于转子异步转速运行的特点，确定目标电动机各分支和分支间的互感系数；基于傅里叶级数，根据目标电动机对应的气隙磁导和分支间互感系数，确定目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵，从而利用傅里叶级数展开方法，基于气隙磁导和分支间互感系数，推导处电感矩阵和互感矩阵；基于目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据电感矩阵和互感矩阵，确定目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系，从而基于分支电压方程和分支磁链方程，推导目标电动机支路电流、支路电压和支路电阻之间的映射关系；根据目标映射关系，建立目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型，从而利用目标映射关系，建立用于模拟目标电动机在转子偏心故障状态下故障特征的转子偏心故障数学解析模型，实现基于目标电动机的结构和运行特点，根据基本单元的互感系数和气隙磁导，逐步分析目标电动机的电磁参数，并结合分支电压方程和分支磁链方程，确定目标电动机支路电流、支路电压和支路电阻之间的映射关系，基于映射关系建立转子偏心故障数学解析模型，从而对变速发电电动机转子偏心故障进行快速批量仿真，进而提高变速发电电动机转子偏心故障数学解析模型的适用性。
在一些实施例中，根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定目标电动机对应的分支间互感系数，包括：获取目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数；对定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数进行累加求和，得到目标电动机对应的分支间互感系数。
其中，定子线圈间互感系数可以是指变速发电电动机的定子两个线圈间的互感系数。
其中，转子线圈间互感系数可以是指变速发电电动机的转子两个线圈间的互感系数。
其中，定转子线圈间互感系数可以是指变速发电电动机的定子单线圈与转子单线圈间的互感系数。
作为一种示例，服务器根据目标电动机的定子线圈参数，确定目标电动机对应的定子线圈间互感系数，服务器根据目标电动机的转子线圈参数，确定目标电动机对应的转子线圈间互感系数，服务器根据目标电动机的定子线圈参数和转子线圈参数，确定目标电动机对应的定转子线圈间互感系数，服务器对定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数进行累加求和，得到目标电动机对应的分支间互感系数，例如：目标电动机S分支的第i个线圈和Q分支第j个线圈间的互感系数，则S分支与Q分支的互感系数可表示为：
。
其中，m为S分支的线圈数，n为Q分支的线圈数。
本实施例中，通过获取目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数；对定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数进行累加求和，得到目标电动机对应的分支间互感系数，能够达到基于目标电动机的结构特点和转子异步转速运行特点，通过目标电动机的基本单元（如定子分支线圈、转子分支线圈）进行互感系数分析计算，层层递进，逐步确定出分支间互感系数，从而提高分支间互感系数的准确性。
在一些实施例中，获取目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数，包括：将目标电动机对应的定子线圈参数输入至预训练的定子线圈间互感系数确定模型，得到定子线圈间互感系数；将定子线圈参数和目标电动机对应的转子线圈参数输入至预训练的定转子线圈间互感系数确定模型，得到定转子线圈间互感系数；将转子线圈参数输入至预训练的转子线圈间互感系数确定模型，得到转子线圈间互感系数。
其中，定子线圈间互感系数确定模型可以是指表征目标电动机对应的定子线圈参数与定子线圈间互感系数之间映射关系的模型。
其中，定转子线圈间互感系数确定模型可以是指表征目标电动机对应的定子线圈参数、转子线圈参数与定转子线圈间互感系数之间映射关系的模型。
其中，转子线圈间互感系数确定模型可以是指表征目标电动机对应的转子线圈参数与转子线圈间互感系数之间映射关系的模型。
其中，定子线圈参数可以是指目标电动机定子分支中与定子线圈相关或对应的数据，实际应用中，定子线圈参数可以包括但不限于定子两个线圈的轴线电角度差值、线圈匝数、定子线圈的k次谐波短距系数、定子线圈短距比、定子极距、定子铁芯长度、定子线圈的k+n次谐波短距系数和定子线圈的k-n次谐波短距系数、真空磁导率、定子机械角度坐标系中的角度值、t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角、无偏心故障时目标电动机的均匀气隙长度、静偏心对应的气隙磁导、动偏心对应的气隙磁导、转子机械旋转角频率、转差率、极对数、电角频率，具体地，转差率s由转子转速和同步转速的差异决定。
其中，转子线圈参数可以是指目标电动机转子分支中与转子线圈相关或对应的数据，实际应用中，转子线圈参数可以包括但不限于转子两个线圈的轴线电角度差值、线圈匝数、转子线圈的k次谐波短距系数、转子线圈短距比、转子极距、转子铁芯长度、转子线圈的k+n次谐波短距系数和转子线圈的k-n次谐波短距系数、真空磁导率、转子机械角度坐标系中的角度值、t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角、无偏心故障时目标电动机的均匀气隙长度、静偏心对应的气隙磁导、动偏心对应的气隙磁导、转子机械旋转角频率、转差率、极对数、电角频率，具体地，转差率s由转子转速和同步转速的差异决定。
作为一种示例，服务器将定子线圈参数输入至预训练的定子线圈间互感系数确定模型，定子线圈间互感系数确定模型基于定子线圈参数，计算得到定子线圈间互感系数，服务器将转子线圈参数输入至预训练的转子线圈间互感系数确定模型，转子线圈间互感系数确定模型基于转子线圈参数，计算得到转子线圈间互感系数，服务器将定子线圈参数和转子线圈参数输入至预训练的定转子线圈间互感系数确定模型，定转子线圈间互感系数确定模型基于定子线圈参数和转子线圈参数，计算得到定转子线圈间互感系数。
本实施例中，通过将目标电动机对应的定子线圈参数输入至预训练的定子线圈间互感系数确定模型，得到定子线圈间互感系数；将定子线圈参数和目标电动机对应的转子线圈参数输入至预训练的定转子线圈间互感系数确定模型，得到定转子线圈间互感系数；将转子线圈参数输入至预训练的转子线圈间互感系数确定模型，得到转子线圈间互感系数，能够基于定子线圈参数、转子线圈参数和对应的互感系数确定模型，精确确定出定子线圈间互感系数、定转子线圈间互感系数和转子线圈间互感系数，提高了各互感系数的准确性。
在一些实施例中，上述方法还包括：定子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>。
其中，n=1，2，3，…；wk为定子线圈匝数，τs为定子极距，ls为定子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s；实际应用中，定子中两线圈的轴线电角度差值α可以为定子中两线圈机械角度的差值乘极对数P。
本实施例中，通过获取定子线圈间互感系数确定模型，能够基于定子线圈参数和定子线圈间互感系数确定模型对应的表达式，精确确定出目标电动机的定子线圈间互感系数，提高定子线圈间互感系数的准确性。
在一些实施例中，上述方法还包括：定转子线圈间互感系数确定模型表示为：
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，/>，
，/>。
其中，n=1，2，3，…；wk为定子线圈匝数，τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子线圈和转子线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
本实施例中，通过获取定子线圈间互感系数确定模型，能够基于定子线圈参数、转子线圈参数和定转子线圈间互感系数确定模型对应的表达式，精确确定出目标电动机的定转子线圈间互感系数，提高定转子线圈间互感系数的准确性。
在一些实施例中，上述方法还包括：转子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>。
其中，n=1，2，3，…；τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为转子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
本实施例中，通过获取转子线圈间互感系数确定模型，能够基于转子线圈参数和转子线圈间互感系数确定模型对应的表达式，精确确定出目标电动机的转子线圈间互感系数，提高转子线圈间互感系数的准确性。
在一些实施例中，上述方法还包括：获取目标电动机对应的矩形磁动势；将矩形磁动势输入至预训练的气隙磁导确定模型，得到目标电动机对应的气隙磁导。
其中，矩形磁动势可以是指目标电动机在气隙中形成的矩形分布的磁动势波，实际应用中，假设目标电动机的单线圈通电流后可产生矩形磁动势。
其中，气隙磁导确定模型可以是指将矩形磁动势进行傅里叶级数展开以得到的气隙磁导的模型，实际应用中，气隙磁导确定模型可表示为：
，
。
其中，n=1，2，3，…；μ0为真空磁导率，e为偏心度，θj为定子机械角度坐标系中的角度值，φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，δ0为无偏心故障时电机的均匀气隙长度，λg为静偏心对应的气隙磁导，λh为动偏心对应的气隙磁导，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s；实际应用中，若数据A带有下标j，即Aj，则该数据Aj是处于机械角度坐标系中进行分析计算的。
实际应用中，偏心度为0，无偏心故障，偏心度越大，故障越严重；机械角度坐标系可以1号槽为0度（中心位置），以物理圆周坐标轴，以槽号增大的方向为正方向；转子机械旋转角频率可以是指转子在机械角度坐标系中的角频率；电角频率可等于2πf，f是电量频率。
本实施例中，通过获取目标电动机对应的矩形磁动势；将矩形磁动势输入至预训练的气隙磁导确定模型，得到目标电动机对应的气隙磁导，能够基于矩形磁动势和气隙磁导确定模型对应的表达式，精确确定出目标电动机的气隙磁导，提高气隙磁导的准确性。
在一些实施例中，上述方法还包括：气隙磁导确定模型表示为：
，
。
其中，n=1，2，3，…；μ0为真空磁导率，e为偏心度，θj为定子机械角度坐标系中的角度值，φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，δ0为无偏心故障时电机的均匀气隙长度，λg为静偏心对应的气隙磁导，λh为动偏心对应的气隙磁导，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
本实施例中，通过获取气隙磁导确定模型，能够基于矩形磁动势和气隙磁导确定模型对应的表达式，精确确定出目标电动机的气隙磁导，提高气隙磁导的准确性。
在一些实施例中，上述方法还包括：转子偏心故障数学解析模型表示为：
。
其中，Lss为3m*3m阶定子电感矩阵，Lrr为3n*3n阶定子电感矩阵，Lsr为定子互感矩阵，Lrs为转子互感矩阵，p为微分算子，Is为定子支路电流，Ir为转子支路电流，Us为定子支路电压，Ur为转子支路电压，Rs为定子支路电阻，Rr为转子支路电阻，实际应用中，m为定子单相分支数，n为转子单相分支数。
本实施例中，通过获取转子偏心故障数学解析模型，能够基于目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的映射关系，建立适用性高的转子偏心故障数学解析模型，实现对变速发电电动机转子偏心故障的准确分析和仿真。
在一些实施例中，服务器根据傅里叶级数展开，得到变速发电电动机气隙磁导的解析式；计及转子异步转速运行的特点，服务器基于气隙磁场分析分别推导定子两个线圈间的互感系数、定子单线圈与转子单线圈间互感系数和转子两个线圈间的互感系数的通用计算公式；服务器根据线圈间的互感系数计算变速发电电动机分支间的互感系数；服务器列写定、转子分支的电压和磁链方程，建立变速发电电动机偏心故障的数学解析模型。
本实施例中，能够以单个线圈为单元，实现对定、转子各分支的电感系数参数计算。进而，基于定、转子各分支的电压和磁链方程建立了数学解析模型。所提建模方法能够可靠模拟转子偏心故障时的典型故障特征，为继电保护研究提供分析手段。
在一些实施例中，建立针对某大型可变速抽水蓄能机组的转子偏心故障的数学解析模型，当转差率s为0.1时（转子转速为385.71r/min），定子电流谐波特征频率的理论值如表1所示：
表1
利用FFT算法对定子A相分支环流进行频谱分析，为了便于本领域技术人员理解，图3示例性地提供了一种转差率为0.1时可变速抽水蓄能机组定子A相分支环流频谱分析图，其中f为工频50Hz，fr为偏心故障导致的谐波频率，偏心故障导致的谐波频率fr可表示为：
。
如图3所示，其特征频率与表1中的理论值一致。当转差率s为0.3时（转子转速为300r/min），定子电流谐波特征频率的理论值如表2所示：
表2
图4示例性地提供了一种转差率为0.3时可变速抽水蓄能机组定子A相分支环流频谱分析图，如图4所示，其特征频率也与表2中的理论值一致，从而验证上述变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法的正确性。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法的变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图5所示，提供了一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模装置，包括：互感系数确定模块502、电感矩阵确定模块504、映射关系确定模块506和解析模型确定模块508，其中：
互感系数确定模块502，用于根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定所述目标电动机对应的分支间互感系数；
电感矩阵确定模块504，用于基于傅里叶级数，根据所述目标电动机对应的气隙磁导和所述分支间互感系数，确定所述目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵；
映射关系确定模块506，用于基于所述目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据所述电感矩阵和所述互感矩阵，确定所述目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系；
解析模型确定模块508，用于根据所述目标映射关系，建立所述目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型；所述转子偏心故障数学解析模型用于模拟所述目标电动机在转子偏心故障状态下的故障特征。
在一个示例性实施例中，上述互感系数确定模块502具体还用于获取目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数；对所述定子线圈间互感系数、所述转子线圈间互感系数和所述定转子线圈间互感系数进行累加求和，得到所述目标电动机对应的分支间互感系数。
在一个示例性实施例中，上述互感系数确定模块502具体还用于将所述目标电动机对应的定子线圈参数输入至预训练的定子线圈间互感系数确定模型，得到所述定子线圈间互感系数；将所述定子线圈参数和所述目标电动机对应的转子线圈参数输入至预训练的定转子线圈间互感系数确定模型，得到所述定转子线圈间互感系数；将所述转子线圈参数输入至预训练的转子线圈间互感系数确定模型，得到所述转子线圈间互感系数。
在一个示例性实施例中，上述互感系数确定模块502具体还用于将所述定子线圈间互感系数确定模型表示为：
/>
，/>，
，/>。
其中，n=1，2，3，…；wk为定子线圈匝数，τs为定子极距，ls为定子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在一个示例性实施例中，上述互感系数确定模块502具体还用于将所述定转子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>。
其中，n=1，2，3，…；wk为定子线圈匝数，τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子线圈和转子线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在一个示例性实施例中，上述互感系数确定模块502具体还用于将所述转子线圈间互感系数确定模型表示为：
/>
，/>，
，/>。
其中，n=1，2，3，…；τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为转子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在一个示例性实施例中，上述装置还包括气隙磁导确定模块，该气隙磁导确定模型具体用于获取所述目标电动机对应的矩形磁动势；将所述矩形磁动势输入至预训练的气隙磁导确定模型，得到所述目标电动机对应的气隙磁导。
在一个示例性实施例中，上述气隙磁导确定模块具体还用于将所述气隙磁导确定模型表示为：
，
。
其中，n=1，2，3，…；μ0为真空磁导率，e为偏心度，θj为定子机械角度坐标系中的角度值，φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，δ0为无偏心故障时电机的均匀气隙长度，λg为静偏心对应的气隙磁导，λh为动偏心对应的气隙磁导，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
在一个示例性实施例中，上述装置还包括模型生成模块，该模型生成模块用于将所述转子偏心故障数学解析模型表示为：
。
其中，Lss为3m*3m阶定子电感矩阵，Lrr为3n*3n阶定子电感矩阵，Lsr为定子互感矩阵，Lrs为转子互感矩阵，p为微分算子，Is为定子支路电流，Ir为转子支路电流，Us为定子支路电压，Ur为转子支路电压，Rs为定子支路电阻，Rr为转子支路电阻。
上述变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (7)
1.一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模方法，其特征在于，所述方法包括：
根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定所述目标电动机对应的分支间互感系数；获取所述目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数；对所述定子线圈间互感系数、所述转子线圈间互感系数和所述定转子线圈间互感系数进行累加求和，得到所述目标电动机对应的分支间互感系数；将所述目标电动机对应的定子线圈参数输入至预训练的定子线圈间互感系数确定模型，得到所述定子线圈间互感系数；将所述定子线圈参数和所述目标电动机对应的转子线圈参数输入至预训练的定转子线圈间互感系数确定模型，得到所述定转子线圈间互感系数；将所述转子线圈参数输入至预训练的转子线圈间互感系数确定模型，得到所述转子线圈间互感系数；
所述定子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>，
其中，n=1，2，3，…；为定子线圈匝数，/>为定子线圈匝数的平方，τs为定子极距，ls为定子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s；
基于傅里叶级数，根据所述目标电动机对应的气隙磁导和所述分支间互感系数，确定所述目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵；
基于所述目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据所述电感矩阵和所述互感矩阵，确定所述目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系；
根据所述目标映射关系，建立所述目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型；所述转子偏心故障数学解析模型用于模拟所述目标电动机在转子偏心故障状态下的故障特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述定转子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>，
其中，n=1，2，3，…；为定子线圈匝数，/>为线圈匝数的平方，τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α1为定子线圈和转子线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述转子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>，
其中，n=1，2，3，…；为定子线圈匝数，/>为线圈匝数的平方，τr为转子极距，lr为转子铁芯长度，kyk.r为转子线圈的k次谐波短距系数，kyk.r=sin（kβrπ/2），βr为转子线圈短距比，kyk +n .r为转子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .r为转子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α2为转子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述目标电动机对应的矩形磁动势；
将所述矩形磁动势输入至预训练的气隙磁导确定模型，得到所述目标电动机对应的气隙磁导。
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：
所述气隙磁导确定模型表示为：
，
，
其中，n=1，2，3，…；μ0为真空磁导率，e为偏心度，θj为定子机械角度坐标系中的角度值，为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，δ0为无偏心故障时电机的均匀气隙长度，λg为静偏心对应的气隙磁导，λh为动偏心对应的气隙磁导，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
所述转子偏心故障数学解析模型表示为：
，
其中，Lss为3m*3m阶定子电感矩阵，Lrr为3n*3n阶转子电感矩阵，Lsr为定子互感矩阵，Lrs为转子互感矩阵，p为微分算子，Is为定子支路电流，Ir为转子支路电流，Us为定子支路电压，Ur为转子支路电压，Rs为定子支路电阻，Rr为转子支路电阻。
7.一种变速发电电动机转子偏心故障的数学解析建模装置，其特征在于，所述装置包括：
互感系数确定模块，用于根据目标电动机对应的线圈间互感系数，确定所述目标电动机对应的分支间互感系数；获取所述目标电动机对应的定子线圈间互感系数、转子线圈间互感系数和定转子线圈间互感系数；对所述定子线圈间互感系数、所述转子线圈间互感系数和所述定转子线圈间互感系数进行累加求和，得到所述目标电动机对应的分支间互感系数；将所述目标电动机对应的定子线圈参数输入至预训练的定子线圈间互感系数确定模型，得到所述定子线圈间互感系数；将所述定子线圈参数和所述目标电动机对应的转子线圈参数输入至预训练的定转子线圈间互感系数确定模型，得到所述定转子线圈间互感系数；将所述转子线圈参数输入至预训练的转子线圈间互感系数确定模型，得到所述转子线圈间互感系数；所述定子线圈间互感系数确定模型表示为：
，/>，
，/>，
其中，n=1，2，3，…；为定子线圈匝数，/>为线圈匝数的平方，τs为定子极距，ls为定子铁芯长度，kyk.s为定子线圈的k次谐波短距系数，kyk.s=sin（kβsπ/2），βs为定子线圈短距比，kyk +n .s为定子线圈的k+n次谐波短距系数，kyk -n .s为定子线圈的k-n次谐波短距系数，λ0为第一磁导参数，λn为第二磁导参数，α为定子中两线圈的轴线电角度差值，P为极对数，γ=-φsr-ωjt, φsr为t=0时刻定子、转子机械角度坐标系的夹角，ωj为转子机械旋转角频率，ωj=（1-s）ω/P，s为转差率，ω为定子侧的电角频率，ω=314.15rad/s；
电感矩阵确定模块，用于基于傅里叶级数，根据所述目标电动机对应的气隙磁导和所述分支间互感系数，确定所述目标电动机对应的电感矩阵和互感矩阵；
映射关系确定模块，用于基于所述目标电动机对应的分支电压方程和分支磁链方程，根据所述电感矩阵和所述互感矩阵，确定所述目标电动机对应的支路电流、支路电压和支路电阻之间的目标映射关系；
解析模型确定模块，用于根据所述目标映射关系，建立所述目标电动机对应的转子偏心故障数学解析模型；所述转子偏心故障数学解析模型用于模拟所述目标电动机在转子偏心故障状态下的故障特征。
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| 基于FFT-LSTM 的变速抽蓄机组转子绕组短路故障和偏心故障诊断方法;尹项根等;电力系统保护与控制;第54卷(第6期);第73-81页 * |
| 笼型感应电动机转子故障时的参数计算;宁玉泉;电工技术学报;第17卷(第4期);第84-88页 * |
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