本發(fā)明主要涉及電機(jī)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1995年Cardoso A J M，Cruz S M A等學(xué)者提出PARK矢量法，通過圓度判斷轉(zhuǎn)子故障，但在故障前期難以發(fā)現(xiàn)故障，在工程實(shí)際應(yīng)用中，故障圓和非故障圓區(qū)分度不大。現(xiàn)有技術(shù)中，將希爾伯特變換用于電機(jī)故障診斷，通過希爾伯特變化對信號進(jìn)行調(diào)理，但是只能檢測出故障特征頻率無法計(jì)算特征分量的幅值；現(xiàn)有技術(shù)中，將連續(xù)小波變換和奇異值分解結(jié)合，提取轉(zhuǎn)子斷條故障特征分量，但是該方法需要大量的樣本數(shù)據(jù)，而且在使用連續(xù)小波變換的過程中需要將小波變換的分辨率設(shè)置得很低，計(jì)算量大，并且奇異值分解后正交空間數(shù)量大，無法準(zhǔn)確定位特征分量所在的空間。目前還有研究骨干微粒群算法方向的，但是存在計(jì)算收斂速度慢等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理方法及系統(tǒng)。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：一種電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理方法，包括如下步驟：

步驟S1：周期性地采集電機(jī)定子電流信號來獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G；

步驟S2：根據(jù)奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解得到主空間分量和第二空間分量，將主空間分量濾除，再利用奇異值分解的逆變換對矩陣G進(jìn)行重構(gòu)，得到新的二維矩陣G^*，所述第二空間分量為泄露分量；

步驟S3：根據(jù)快速傅里葉變換方法得到二維矩陣G^*中泄露分量的頻譜，在頻譜中，若基頻兩側(cè)出現(xiàn)尖峰則電機(jī)存在斷條故障，讀取尖峰的幅值和頻率，即為電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz；

步驟S4：利用波形調(diào)試工具預(yù)調(diào)制正弦波，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，利用奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解處理，濾波和重構(gòu)得到新的二維矩陣H^*，根據(jù)二維矩陣H^*繪制泄露分量分布曲線；

步驟S5：根據(jù)泄露分量分布曲線修正電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz，得到特征分量的真實(shí)幅值，根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明根據(jù)SVD的特點(diǎn)，提出泄露分量曲線，在電機(jī)工頻運(yùn)行和變頻運(yùn)行的工況下，自適應(yīng)地將基波分量和電機(jī)故障特征分量分解到主空間(第一空間)和泄露空間(第二空間)里，然后通過去除主空間濾除基波分量，重構(gòu)泄露分量空間提取特征頻率分量，并且利用泄露分量曲線對提取出的特征分量的幅值進(jìn)行修正，得到的誤差率極小。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以做如下改進(jìn)。

進(jìn)一步，所述步驟S1具體包括：周期性地采集電機(jī)定子電流信號，獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G，

其中，為t₁時(shí)刻定子電流的幅值，dt為定子電流的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻定子電流的幅值；T是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，T滿足T＝k₁T_base，T_base為定子電流中基波分量的周期，表示t₁+T時(shí)刻定子電流信號的幅值，k₁為比例參數(shù),k₁取整數(shù)。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：提出利用定子電流信號的幅值構(gòu)造二維矩陣G的方法，這樣后續(xù)步驟對矩陣G奇異值分解，能夠?qū)⒒ǚ至客耆渡涞街骺臻g(第一空間)中，而將電機(jī)故障特征分量部分投射到泄露分量空間(第二空間)中，實(shí)現(xiàn)對基波分量的分離。

進(jìn)一步，所述步驟S2具體包括：

步驟S201：根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解，得到奇異值對角矩陣；

步驟S202：令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，利用奇異值分解的逆變換重構(gòu)二維矩陣G,得到重構(gòu)的二維矩陣G^*。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：利用SVD奇異值分解方法分解矩陣G能夠?qū)⒒ǚ至客耆渡涞街骺臻g(第一空間)中，而將電機(jī)故障特征分量部分投射到泄露分量空間(第二空間)中，然后將奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素置為0，再利用奇異值分解的逆變換重構(gòu)矩陣G，得到新的矩陣G^*，能夠?qū)⒅骺臻g濾除，即將基波分量完全濾除，矩陣G^*中保留部分電機(jī)故障特征分量。

進(jìn)一步，所述步驟S4具體包括：利用波形調(diào)試工具(如MATLAB工具)調(diào)制幅值為X安培的正弦波，其中X為預(yù)設(shè)值，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，其中二維矩陣H滿足

其中，為t₁時(shí)刻正弦信號的幅值，dt為正弦信號的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻正弦信號的幅值；T₀是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，表示t₁+T₀時(shí)刻正弦信號的幅值；

根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解，令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，即濾除主空間成分(第一空間也稱為主空間)，保留泄露分量(第二空間也稱為泄露分量空間)，再利用奇異值分解的逆變換對二維矩陣H進(jìn)行重構(gòu)，得到二維矩陣H^*，從二維矩陣H^*中任取一行信號，利用最大值函數(shù)求取信號的峰值，連續(xù)改變T₀，使得兩行信號的相位差從0度變到360度，計(jì)算不同相位差下二維矩陣H^*任意一行信號的峰值，以峰值為縱坐標(biāo)、以相位差為橫坐標(biāo)來繪制泄露分量分布曲線。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：能夠獲取泄露分量分布曲線。

進(jìn)一步，所述步驟S5具體包括：根據(jù)T＝k₂T_tz,T_tz＝1/f_tz計(jì)算k₂，其中T_tz是特征分量的周期，f_tz是濾波算法檢測出的特征分量的頻率；再根據(jù)公式θ_tz＝mod(k₂360°,360°)計(jì)算矩陣G兩行信號中特征分量信號的相位差θ_tz，再根據(jù)θ_tz到泄露分量分布曲線中查找對應(yīng)相位差下泄露分量的幅值，將該幅值除以X安培，得到泄露分量中故障特征分量占總故障特征分量的比例，即修正系數(shù)，將幅值U_tz除以該修正系數(shù)，得到修正后的幅值U_tz’，即為電機(jī)故障特征分量的真實(shí)幅值,根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：將泄露分量分布曲線作為修正故障特征分量幅值的依據(jù)，能夠判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度，使檢測結(jié)果更精確。

進(jìn)一步，所述步驟S3具體包括：在重新構(gòu)造的二維矩陣G^*中任取一行信號，根據(jù)FFT快速傅里葉變換方法得到泄露分量的頻譜，在頻譜中獲取基頻分量兩側(cè)的最高峰，根據(jù)最高峰讀取泄露分量中電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz。

采用上述進(jìn)一步方案的有益效果是：從泄露分量頻譜中可以判斷電機(jī)是否出現(xiàn)故障并且能夠分辨電機(jī)故障特征分量點(diǎn)，獲取泄露分量空間中電機(jī)故障特征分量的幅值和頻率。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的另一技術(shù)方案如下：一種電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理系統(tǒng)，包括：

二維矩陣構(gòu)造模塊，用于周期性地采集電機(jī)定子電流信號來獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G；

二維矩陣濾波及重構(gòu)模塊，用于根據(jù)奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解得到主空間分量和第二空間分量，將主空間分量濾除后，利用奇異值分解的逆變換對矩陣G進(jìn)行重構(gòu)，得到新的二維矩陣G^*，所述第二空間分量為泄露分量；

故障判斷模塊，用于根據(jù)快速傅里葉變換方法得到二維矩陣G^*中泄露分量的頻譜，在頻譜中，若基頻兩側(cè)出現(xiàn)尖峰則電機(jī)存在斷條故障，讀取尖峰的幅值和頻率，即為電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz；

泄露分量曲線繪制模塊，用于利用波形調(diào)試工具預(yù)調(diào)制正弦波，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，利用奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解處理，濾波和重構(gòu)得到新的二維矩陣H^*，根據(jù)二維矩陣H^*繪制泄露分量分布曲線；

故障特征分量幅值修正模塊，用于根據(jù)泄露分量分布曲線修正電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz，得到電機(jī)故障特征分量的真實(shí)幅值，根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以做如下改進(jìn)。

進(jìn)一步，所述泄露分量曲線繪制模塊中，利用波形調(diào)試工具(如MATLAB工具)調(diào)制幅值為X安培的正弦波，其中X為預(yù)設(shè)值，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，其中二維矩陣H滿足

其中，為t₁時(shí)刻正弦信號的幅值，dt為正弦信號的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻正弦信號的幅值；T₀是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，表示t₁+T₀時(shí)刻正弦信號的幅值；

根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解，令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，即濾除主空間成分(第一空間也稱為主空間)，保留泄露分量(第二空間也稱為泄露分量空間)，再利用奇異值分解的逆變換對二維矩陣H進(jìn)行重構(gòu)，得到二維矩陣H^*，從二維矩陣H^*中任取一行信號，利用最大值函數(shù)求取信號的峰值，連續(xù)改變T₀，使得兩行信號的相位差從0度變到360度，計(jì)算不同相位差下二維矩陣H^*任意一行信號的峰值，以峰值為縱坐標(biāo)、以相位差為橫坐標(biāo)來繪制泄露分量分布曲線。

進(jìn)一步，所述故障特征分量幅值修正模塊中，根據(jù)T＝k₂T_tz,T_tz＝1/f_tz計(jì)算k₂，其中T_tz是特征分量的周期，f_tz是濾波算法檢測出的特征分量的頻率；再根據(jù)公式θ_tz＝mod(k₂360°,360°)計(jì)算矩陣G兩行信號中特征分量信號的相位差θ_tz，再根據(jù)θ_tz到泄露分量分布曲線中查找對應(yīng)相位差下泄露分量的幅值，將該幅值除以X安培，得到泄露分量中故障特征分量占總故障特征分量的比例，即修正系數(shù)，將幅值U_tz除以該修正系數(shù)，得到修正后的幅值U_tz’，即為電機(jī)故障特征分量的真實(shí)幅值,根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。

進(jìn)一步，所述二維矩陣構(gòu)造模塊中，周期性地采集電機(jī)定子電流信號，獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G，

其中，為t₁時(shí)刻定子電流的幅值，dt為定子電流的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻定子電流的幅值；T是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，T滿足T＝k₁T_base，T_base為定子電流中基波分量的周期，表示t₁+T時(shí)刻定子電流信號的幅值，k₁為比例參數(shù),k₁取整數(shù)。

進(jìn)一步，所述重構(gòu)模塊包括：

分解單元，用于根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解，得到奇異值對角矩陣；

重構(gòu)單元，用于令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，利用奇異值分解的逆變換重構(gòu)二維矩陣G,得到重構(gòu)的二維矩陣G^*。應(yīng)理解，濾除主空間成分(主空間也稱為第一空間)，保留泄露分量空間(泄露分量空間也稱為第二空間)，對二維矩陣進(jìn)行重構(gòu)。

進(jìn)一步，所述故障判斷模塊中根據(jù)快速傅里葉變換方法得到二維矩陣G^*中泄露分量的頻譜，在頻譜中，若基頻兩側(cè)出現(xiàn)尖峰則電機(jī)存在斷條故障，讀取尖峰的幅值和頻率，即為電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一實(shí)施例中55Hz信號泄露分量分布曲線的示意圖；

圖2為本發(fā)明一實(shí)施例中55Hz、45Hz信號泄露分量分布曲線對比的示意圖；

圖3為本發(fā)明一實(shí)施例中50Hz信號泄露分量分布曲線的示意圖；

圖4為本發(fā)明一實(shí)施例中自適應(yīng)濾波算法流程圖；

圖5至圖11為仿真實(shí)例中運(yùn)用自適應(yīng)濾波算法處理表2中模擬定子電流信號重構(gòu)的特征分量信號的頻譜圖；

圖12和圖13為診斷實(shí)例中三相感應(yīng)電機(jī)三根斷條滿載和一根斷條滿載的下定子電流頻譜；

圖14和圖15為基于診斷實(shí)例的轉(zhuǎn)子故障特征分量的提取與重構(gòu)之后信號的頻譜；

圖16為本發(fā)明實(shí)施例提供的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理方法的方法流程圖；

圖17為本發(fā)明實(shí)施例提供的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理系統(tǒng)的模塊框圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的原理和特征進(jìn)行描述，所舉實(shí)例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。

圖16為本發(fā)明實(shí)施例提供的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理方法的方法流程圖；

如圖16所示，一種電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理方法，包括如下步驟：

步驟S1：周期性地采集電機(jī)定子電流信號來獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G；

步驟S2：根據(jù)奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解得到主空間分量和第二空間分量，將主空間分量濾除，再利用奇異值分解的逆變換對矩陣G進(jìn)行重構(gòu)，得到新的二維矩陣G^*，所述第二空間分量為泄露分量；

步驟S3：根據(jù)快速傅里葉變換方法得到二維矩陣G^*中泄露分量的頻譜，在頻譜中，若基頻兩側(cè)出現(xiàn)尖峰則電機(jī)存在斷條故障，讀取尖峰的幅值和頻率，即為電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz；

步驟S4：利用波形調(diào)試工具預(yù)調(diào)制正弦波，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，利用奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解處理，濾波和重構(gòu)得到新的二維矩陣H^*，根據(jù)二維矩陣H^*繪制泄露分量分布曲線；

步驟S5：根據(jù)泄露分量分布曲線修正電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz，得到特征分量的真實(shí)幅值，根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。故障特征分量的真實(shí)幅值即為濾除基波分量干擾之后，對故障分量不失真提取出的真實(shí)幅值。

具體的，波形調(diào)試工具可采用MATLAB工具。

MATLAB(Matrix Laboratory矩陣實(shí)驗(yàn)室)工具，是一種將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的建模和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中的工具。

上述實(shí)施例中，本發(fā)明根據(jù)SVD的特點(diǎn)，提出泄露分量曲線，在電機(jī)工頻運(yùn)行和變頻運(yùn)行的工況下，自適應(yīng)地將基波分量和特征頻率分量分解到主空間(第一空間)和泄露空間(第二空間)里，然后通過去除主空間重構(gòu)泄露分量空間提取特征頻率分量，并且利用泄露分量曲線還能求解特征分量的真實(shí)幅值，得到的誤差率極小。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述步驟S1具體包括：周期性地采集電機(jī)定子電流信號，獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G，

其中，為t₁時(shí)刻定子電流的幅值，dt為定子電流的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻定子電流的幅值；T是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，T滿足T＝k₁T_base，T_base為定子電流中基波分量的周期，表示t₁+T時(shí)刻定子電流信號的幅值，k₁為比例參數(shù),k₁取整數(shù)。

上述實(shí)施例中，提出構(gòu)造幅值的二維矩陣的方法，利于將基波分量和特征分量進(jìn)行分離。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述步驟S2具體包括：

步驟S201：根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解，得到奇異值對角矩陣；

步驟S202：令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，利用奇異值分解的逆變換重構(gòu)二維矩陣G,得到重構(gòu)的二維矩陣G^*。

上述實(shí)施例中，利用SVD奇異值分解方法分解矩陣G能夠?qū)⒒ǚ至客耆渡涞街骺臻g(第一空間)中，而將電機(jī)故障特征分量部分投射到泄露分量空間(第二空間)中，然后將奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素置為0，再利用奇異值分解的逆變換重構(gòu)矩陣G，得到新的矩陣G^*，能夠?qū)⒅骺臻g濾除，即將基波分量完全濾除，矩陣G^*中保留部分電機(jī)故障特征分量。

具體的，所述步驟S4具體包括：利用波形調(diào)試工具(如MATLAB工具)調(diào)制幅值為X安培的正弦波，其中X為預(yù)設(shè)值，例如100安培，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，其中二維矩陣H滿足

其中，為t₁時(shí)刻正弦信號的幅值，dt為正弦信號的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻正弦信號的幅值；T₀是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，表示t₁+T₀時(shí)刻正弦信號的幅值；

根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解，令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，即濾除主空間成分(第一空間也稱為主空間)，保留泄露分量(第二空間也稱為泄露分量空間)，再利用奇異值分解的逆變換對二維矩陣H進(jìn)行重構(gòu)，得到二維矩陣H^*，從二維矩陣H^*中任取一行信號，利用最大值函數(shù)求取信號的峰值，連續(xù)改變T₀，使得兩行信號的相位差從0度變到360度，計(jì)算不同相位差下二維矩陣H^*任意一行信號的峰值，以峰值為縱坐標(biāo)、以相位差為橫坐標(biāo)來繪制泄露分量分布曲線。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述步驟S5具體包括：根據(jù)T＝k₂T_tz,T_tz＝1/f_tz計(jì)算k₂，其中T_tz是特征分量的周期，f_tz是濾波算法檢測出的特征分量的頻率；再根據(jù)公式θ_tz＝mod(k₂360°,360°)計(jì)算矩陣G兩行信號中特征分量信號的相位差θ_tz，再根據(jù)θ_tz到泄露分量分布曲線中查找對應(yīng)相位差下泄露分量的幅值，將該幅值除以X安培，例如調(diào)制幅值為100安培的正弦波，則將該幅值除以100安培,得到泄露分量中故障特征分量占總故障特征分量的比例，即修正系數(shù)，將幅值U_tz除以該修正系數(shù)，得到修正后的幅值U_tz’，即為電機(jī)故障特征分量的真實(shí)幅值,根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。

上述實(shí)施例中，將泄露分量分布曲線作為修正的依據(jù)，根據(jù)泄露分量分布曲線上泄露分量占基波分量幅值的百分比(比例)對幅值U_tz進(jìn)行調(diào)整，能夠判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度，使檢測結(jié)果更精確。

可選地，所述步驟S3具體包括：在重新構(gòu)造的二維矩陣G^*中任取一行信號，根據(jù)FFT快速傅里葉變換方法得到泄露分量的頻譜，在頻譜中獲取基頻分量兩側(cè)的最高峰，根據(jù)最高峰讀取泄露分量中電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz。

上述實(shí)施例中，從泄露分量頻譜中可以獲取較精確的泄露分量的幅值和頻率。

圖17為本發(fā)明實(shí)施例提供的電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理系統(tǒng)的模塊框圖；

可選地，作為本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例，如圖17所示，一種電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條故障處理系統(tǒng)，包括：

二維矩陣構(gòu)造模塊，用于周期性地采集電機(jī)定子電流信號來獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G；

二維矩陣濾波及重構(gòu)模塊，用于根據(jù)奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解得到主空間分量和第二空間分量，將主空間分量濾除后，利用奇異值分解的逆變換對矩陣G進(jìn)行重構(gòu)，得到新的二維矩陣G^*，所述第二空間分量為泄露分量；

故障判斷模塊，用于根據(jù)快速傅里葉變換方法得到二維矩陣G^*中泄露分量的頻譜，在頻譜中，若基頻兩側(cè)出現(xiàn)尖峰則電機(jī)存在斷條故障，讀取尖峰的幅值和頻率，即為電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz；

泄露分量曲線繪制模塊，用于利用波形調(diào)試工具預(yù)調(diào)制正弦波，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，利用奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解處理，濾波和重構(gòu)得到新的二維矩陣H^*，根據(jù)二維矩陣H^*繪制泄露分量分布曲線；

故障特征分量幅值修正模塊，用于根據(jù)泄露分量分布曲線修正電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz，得到電機(jī)故障特征分量的真實(shí)幅值，根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述泄露分量曲線繪制模塊中，利用波形調(diào)試工具(如MATLAB工具)調(diào)制幅值為X安培的正弦波，對其周期性采樣，利用采樣得到的正弦波幅值序列構(gòu)造二維矩陣H，其中二維矩陣H滿足

其中，為t₁時(shí)刻正弦信號的幅值，dt為正弦信號的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻正弦信號的幅值；T₀是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，表示t₁+T₀時(shí)刻正弦信號的幅值；

根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣H進(jìn)行分解，令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，再利用奇異值分解的逆變換對二維矩陣H進(jìn)行重構(gòu)，得到二維矩陣H^*，從二維矩陣H^*中任取一行信號，利用最大值函數(shù)求取信號的峰值，連續(xù)改變T₀，使得兩行信號的相位差從0度變到360度，計(jì)算不同相位差下二維矩陣H^*任意一行信號的峰值，以峰值為縱坐標(biāo)、以相位差為橫坐標(biāo)來繪制泄露分量分布曲線。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述故障特征分量幅值修正模塊中，根據(jù)T＝k₂T_tz,T_tz＝1/f_tz計(jì)算k₂，其中T_tz是特征分量的周期，f_tz是濾波算法檢測出的特征分量的頻率；再根據(jù)公式θ_tz＝mod(k₂360°,360°)計(jì)算矩陣G兩行信號中特征分量信號的相位差θ_tz，再根據(jù)θ_tz到泄露分量分布曲線中查找對應(yīng)相位差下泄露分量的幅值，將該幅值除以X安培，得到泄露分量中故障特征分量占總故障特征分量的比例，即修正系數(shù)，將幅值U_tz除以該修正系數(shù)，得到修正后的幅值U_tz’，即為電機(jī)故障特征分量的真實(shí)幅值,根據(jù)真實(shí)幅值判斷電機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的嚴(yán)重程度。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述二維矩陣構(gòu)造模塊中，周期性地采集電機(jī)定子電流信號，獲得定子電流信號的幅值序列，根據(jù)幅值序列來構(gòu)造二維矩陣G，

其中，為t₁時(shí)刻定子電流的幅值，dt為定子電流的采樣周期，為t₁+dt時(shí)刻定子電流的幅值；T是二維矩陣G中第一行信號和第二行信號的采樣時(shí)間差，T滿足T＝k₁T_base，T_base為定子電流中基波分量的周期，表示t₁+T時(shí)刻定子電流信號的幅值，k₁為比例參數(shù),k₁取整數(shù)。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述重構(gòu)模塊包括：

分解單元，用于根據(jù)SVD奇異值分解方法對二維矩陣G進(jìn)行分解，得到奇異值對角矩陣；

重構(gòu)單元，用于令奇異值對角矩陣的第一個(gè)對角元素為0，利用奇異值分解的逆變換重構(gòu)二維矩陣G,得到重構(gòu)的二維矩陣G^*。應(yīng)理解，濾除主空間成分(主空間也稱為第一空間)，保留泄露分量空間(泄露分量空間也稱為第二空間)，對二維矩陣進(jìn)行重構(gòu)。

可選地，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述故障判斷模塊中根據(jù)快速傅里葉變換方法得到二維矩陣G^*中泄露分量的頻譜，在頻譜中，若基頻兩側(cè)出現(xiàn)尖峰則電機(jī)存在斷條故障，讀取尖峰的幅值和頻率，即為電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz。

驗(yàn)證結(jié)果的可靠性的方法：測量電機(jī)轉(zhuǎn)速，比較由轉(zhuǎn)速計(jì)算的特征頻率點(diǎn)和f_tz，驗(yàn)證結(jié)果的可靠性。

下面通過仿真實(shí)例和診斷實(shí)例以及結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。

1、泄露分量曲線的繪制

在采樣頻率為5000Hz時(shí)，采樣點(diǎn)數(shù)為5000時(shí)繪制40Hz，50Hz，55Hz信號的泄露分量分布曲線，泄露分量曲線的繪制和比較如圖1到圖3所示，部分泄露分量分布表如表1所示。具體步驟如下：

(1)在MATLAB中調(diào)制固定頻率的正弦信號，幅值設(shè)為100，設(shè)置示波器采樣頻率，將采集的數(shù)據(jù)加載到workspace中。利用調(diào)制的正弦信號構(gòu)造二維矩陣H，即其中通過改變T₀可以改變兩行信號的相位差，改變T₀使得兩行信號的相位差從0度到360度。

(2)利用奇異值分解對H進(jìn)行分解，令奇異值對角矩陣的第一個(gè)元素等于0，濾除主空間成分(第一空間也稱為主空間)，保留泄露分量(第二空間也稱為泄露分量空間)，對矩陣進(jìn)行重構(gòu)得矩陣H^*。

(3)利用最大值函數(shù)求取矩陣H^*中任意一行信號的峰值，由于調(diào)制信號是周期性的，峰值就是周期信號的峰值。用循環(huán)不斷改變T₀，求解不同相位差下泄露分量的幅值,并繪制泄露分量分布曲線。

(4)改變信號的頻率進(jìn)行試驗(yàn)，不同頻率信號的泄露分量分布曲線有相同的性質(zhì)(當(dāng)采樣頻率是信號頻率的整數(shù)倍時(shí)，角度差為90°變?yōu)槠娈慄c(diǎn)，泄露分量幅值為0)；泄露分量分布曲線在各區(qū)間具有良好的線性度。40Hz，50Hz，55Hz信號的泄露分量分布曲線及其比較如圖1到圖3所示。利用泄露分量的分布可以檢測兩行同頻率信號的相位差。為了方便使用將泄露分量分布做成表格如表1修正系數(shù)表所示。表1中，θ_tz為泄露分量分布曲線的橫坐標(biāo)，M％為泄露分量分布曲線縱坐標(biāo)和X安培的比值。根據(jù)矩陣G兩行信號中電機(jī)故障特征分量之間的相位差θ_tz，查詢修正系數(shù)表，得到對應(yīng)相位差下的修正系數(shù)。若θ_tz介于0到90度之間，但沒有對應(yīng)的相位差θ，則查詢?chǔ)?sub>tz兩側(cè)的相位差θ₁和θ₂，及其對應(yīng)的修正系數(shù)M₁和M₂，然后在(θ₁，θ₂)區(qū)間內(nèi)線性求取相位差θ_tz對應(yīng)的修正系數(shù)；若θ_tz介于90度到360度之間，則根據(jù)泄露分量分布曲線的對稱性將相位差θ_tz對稱到0到90度之間再求取對應(yīng)的修正系數(shù)。

表1

2、仿真實(shí)例

為了模擬轉(zhuǎn)子斷條的感應(yīng)電機(jī)在工頻和變頻運(yùn)行時(shí)的定子電流，調(diào)制定子電流信號如表2所示，(其中f_a是基波分量的頻率，f_b是特征頻率，U_a是基波分量的幅值，U_b是特征分量的幅值，e是特征分量和基波分量的幅值比，s是模擬電流信號對應(yīng)的電機(jī)轉(zhuǎn)差率)然后利用自適應(yīng)濾波算法濾除定子電流中的基波分量，提取特征分量，并且利用泄露分量分布曲線計(jì)算特征分量的真實(shí)幅值。自適應(yīng)濾波算法框圖如圖4所示，圖5到圖11是運(yùn)用自適應(yīng)濾波算法處理表2中模擬定子電流信號重構(gòu)的特征分量信號的頻譜圖。

表2

3、診斷實(shí)例

同樣地，結(jié)合診斷實(shí)例對本發(fā)明專利進(jìn)行進(jìn)一步的說明，實(shí)驗(yàn)所用的三相異步電動(dòng)機(jī)型號為Y132M-4。額定參數(shù)如下：定子電流15.4A，定子電壓380V，頻率50Hz，額定轉(zhuǎn)速1440r/min，兩對極。定子電流采樣周期是0.0006s，采樣點(diǎn)數(shù)是70720，分別采集該電機(jī)在一根斷條滿載和三根斷條滿載工況下的定子電流數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)測得一根斷條滿載時(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速是1485r/Min，則理論特征頻率是49Hz和51Hz，三根斷條滿載時(shí)轉(zhuǎn)速是1486r/Min，則理論特征頻率是50.93Hz和49.07Hz。三根斷條滿載時(shí)截取5100個(gè)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，構(gòu)造矩陣時(shí)參數(shù)k₁＝3。一根斷條滿載時(shí)截取10000個(gè)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，構(gòu)造矩陣時(shí)參數(shù)k1＝3。圖12和圖13是診斷實(shí)例中三相感應(yīng)電機(jī)三根斷條滿載和一根斷條滿載的下定子電流頻譜，圖14和圖15是基于診斷實(shí)例的轉(zhuǎn)子故障特征分量的提取與重構(gòu)之后信號的頻譜。

如圖4所示，具體包括步驟：

(1)采集定子電流信號，利用FFT檢測定子電流基波分量頻率。

(2)根據(jù)檢測出的基波分量頻率f_base，確定定子電流采樣周期f＝kf_base，提高k可以提高精度。

(3)采集N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，根據(jù)式T＝k₁T_base＝k₂T_tz(其中T_base是基波分量的周期，T_tz是特征分量的周期)確定待構(gòu)造矩陣G兩行信號之間的時(shí)間差T。其中k₁取整數(shù)。這是因?yàn)闈M足式T＝k₁T_base＝k₂T_tz構(gòu)造的矩陣，且k₁取整數(shù)時(shí)，經(jīng)過SVD分解之后，基波分量會(huì)被完全映射到主空間中，而故障電機(jī)的特征頻率f_tz由于不滿足整數(shù)倍的關(guān)系，將會(huì)被部分投影到泄露分量空間里面。

(4)利用SVD分解構(gòu)造的矩陣G，令主空間對應(yīng)的奇異值矩陣首對角元素為0。

(5)利用奇異值分解的逆變換重構(gòu)泄露分量空間得重構(gòu)二維矩陣G^*。

(6)在重構(gòu)的二維矩陣G^*中任取第一行信號，利用FFT進(jìn)行分析，得到泄露分量信號的頻譜。在頻譜中，若基頻兩側(cè)出現(xiàn)尖峰則電機(jī)存在斷條故障，讀取尖峰的幅值和頻率，即為電機(jī)故障特征分量的幅值U_tz和頻率f_tz。

(7)根據(jù)式T＝k₁T_base＝k₂T_tz和f_tz計(jì)算k₂，再根據(jù)式θ_tz＝mod(k₂360°,360°)計(jì)算在二維矩陣G中兩行信號之間特征分量的相位差θ_tz。

(8)根據(jù)θ_tz到泄露分量分布曲線查找對應(yīng)泄露分量的比例，修正特征分量的幅值。

(9)測量電機(jī)轉(zhuǎn)速，比較由轉(zhuǎn)速計(jì)算的特征頻率點(diǎn)和f_tz，驗(yàn)證結(jié)果的可靠性。

對比仿真結(jié)果和處理實(shí)例數(shù)據(jù)結(jié)果，兩者都能顯著地提取特征頻率分量，提取出的特征頻率分量的頻率偏差幅度接近都在0.05Hz-0.06Hz附近。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，三根斷條感應(yīng)電機(jī)滿載時(shí)，θ_tz＝18.576°，查泄露分量分布表1得此時(shí)泄露分量百分比為16.13％?；ㄐ盘杻蛇吿卣餍盘柕姆岛碗姍C(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量有關(guān)，兩者的和近似是一定的，所以用兩個(gè)特征頻率的幅值的平均值0.0317來校正特征頻率的真實(shí)賦值，0.0317除以16.13％等于0.1965。所以特征分量幅值占基波分量的1.37％。同理，一根斷條的感應(yīng)電機(jī)滿載時(shí)，特征分量和基波分量的幅值比為0.37％

圖1至圖3驗(yàn)證了泄露分量分布特性的普遍性。

圖5為工頻運(yùn)行方式1重構(gòu)電流頻譜；圖6為工頻運(yùn)行方式1精細(xì)重構(gòu)電流頻譜；圖7為工頻運(yùn)行方式2重構(gòu)電流頻譜；圖8為工頻運(yùn)行方式3重構(gòu)電流頻譜；圖9為變頻運(yùn)行方式1重構(gòu)電流頻譜；圖10為變頻運(yùn)行方式2重構(gòu)電流頻譜；圖11為變頻運(yùn)行方式3重構(gòu)電流頻譜；圖12為滿載下三根斷條電機(jī)定子電流頻譜；圖13為滿載下一根斷條電機(jī)定子電流頻譜；圖14為載下三根斷條電機(jī)重構(gòu)的定子電流頻譜；圖15為滿載下一根斷條電機(jī)重構(gòu)的定子電流頻譜。

圖5至圖15表明本發(fā)明公開的方法對于轉(zhuǎn)子故障特征提取的可靠性以及針對變頻運(yùn)行電機(jī)故障診斷的自適應(yīng)性。表3是基于模擬的定子電流信號提取特征分量的誤差表(其中δ是特征分量幅值提取的誤差百分比，df是特征分量頻率提取的誤差)。表3表明利用泄露分量分布曲線修正特征分量幅值準(zhǔn)確度高。本濾波算法不涉及大量的迭代，所需的數(shù)據(jù)樣本量小，計(jì)算時(shí)間短，特征分量幅值的計(jì)算準(zhǔn)確，適用于電機(jī)故障在線診斷，可以大規(guī)模推廣使用。

表3

本發(fā)明根據(jù)SVD的特點(diǎn)，提出泄露分量曲線，在電機(jī)工頻運(yùn)行和變頻運(yùn)行的工況下，自適應(yīng)地將基波分量和特征頻率分量分解到主空間和泄露空間里，然后通過去除主空間重構(gòu)泄露分量空間提取特征頻率分量，并且利用泄露分量曲線還能求解特征分量的真實(shí)幅值，得到的誤差率極小。

模擬仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用表明，該自適應(yīng)濾波算法能夠在電機(jī)工頻和變頻時(shí)自適應(yīng)地濾除定子電流中的基波分量，提取出的轉(zhuǎn)子故障特征分量頻率誤差不大于0.13Hz，幅值誤差不大于7％。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。