本發(fā)明涉及電機(jī)測試，更具體地說，本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)型的永磁同步電機(jī)測試方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著永磁同步電機(jī)在各種應(yīng)用中的廣泛采用，對其生產(chǎn)質(zhì)檢的需求也越來越迫切；在生產(chǎn)過程中，需要對永磁同步電機(jī)進(jìn)行嚴(yán)格的檢測以確保其性能符合要求；傳統(tǒng)的永磁同步電機(jī)質(zhì)檢方法往往依賴于人工目視檢查或簡單的測試設(shè)備，存在著檢測效率低、準(zhǔn)確度不高等問題，無法滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)線的需要。

2、目前，缺乏高效的永磁同步電機(jī)測試方法或系統(tǒng)，雖然存在部分智能化的永磁同步電機(jī)測試文獻(xiàn)，例如公開號為cn117054870a的專利公開了一種永磁同步電機(jī)異常檢測方法和裝置，但對上述方法以及現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行研究和實際應(yīng)用發(fā)現(xiàn)，上述方法以及現(xiàn)有技術(shù)至少存在以下部分缺陷：

3、（1）永磁同步電機(jī)測試效率低，無法快速排查出永磁同步電機(jī)是否存在異常，難以適用于批量化的電機(jī)生產(chǎn)質(zhì)檢場景中；

4、（2）模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)量較少，無法適用于實際檢測場景，且檢測數(shù)據(jù)單一，無法在篩查出異常永磁同步電機(jī)的基礎(chǔ)上，快速排查出異常永磁同步電機(jī)的故障程度，同時，無法保證永磁同步電機(jī)的測試準(zhǔn)確度，進(jìn)一步地，難以為永磁同步電機(jī)生產(chǎn)質(zhì)檢奠定重要數(shù)據(jù)支撐。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明的實施例提供一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)型的永磁同步電機(jī)測試方法及系統(tǒng)。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)型的永磁同步電機(jī)測試方法，所述方法包括：

4、在既定時間區(qū)間內(nèi)測量被檢測電機(jī)的表征信號，并調(diào)取預(yù)配置第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型；基于表征信號和第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲取被檢測電機(jī)的狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)；所述表征信號包括電壓值、電流值和電阻值；

5、基于狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)判斷被檢測電機(jī)是否存在異常征兆，若不存在，則標(biāo)定對應(yīng)被檢測電機(jī)為正常電機(jī)；若存在，則標(biāo)定對應(yīng)被檢測電機(jī)為異常電機(jī)，并在既定時間區(qū)間內(nèi)測量異常電機(jī)的振動信號，m為大于零的整數(shù)；

6、基于異常電機(jī)的振動信號生成實際振動時頻圖，并調(diào)取預(yù)配置第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型；將實際振動時頻圖輸入第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，以評估異常電機(jī)的故障程度。

7、進(jìn)一步地，所述預(yù)配置第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生成邏輯如下：

8、獲取歷史狀態(tài)表現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將歷史狀態(tài)表現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分為狀態(tài)表現(xiàn)訓(xùn)練集和狀態(tài)表現(xiàn)測試集；所述歷史狀態(tài)表現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括既定時間區(qū)間的表征信號及其對應(yīng)的狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)；

9、構(gòu)建回歸網(wǎng)絡(luò)，將狀態(tài)表現(xiàn)訓(xùn)練集內(nèi)既定時間區(qū)間的表征信號作為回歸網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，以及將狀態(tài)表現(xiàn)訓(xùn)練集內(nèi)的狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)作為回歸網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)，對回歸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到初始回歸網(wǎng)絡(luò)；

10、利用狀態(tài)表現(xiàn)測試集對初始回歸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型驗證，輸出小于等于預(yù)設(shè)測試誤差閾值的初始回歸網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)配置第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

11、進(jìn)一步地，所述歷史狀態(tài)表現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)的生成邏輯如下：

12、在既定時間區(qū)間內(nèi)，獲取測試電機(jī)在既定條件下的實際測量數(shù)據(jù)，以及獲取測試電機(jī)在既定條件下的期望測量數(shù)據(jù)；所述實際測量數(shù)據(jù)包括轉(zhuǎn)速實測值、溫度實測值和轉(zhuǎn)矩實測值，所述期望測量數(shù)據(jù)包括轉(zhuǎn)速期望均值、溫度期望均值和轉(zhuǎn)矩期望均值；

13、基于實際測量數(shù)據(jù)和期望測量數(shù)據(jù)計算出轉(zhuǎn)速評估系數(shù)、溫度評估系數(shù)和轉(zhuǎn)矩評估系數(shù)；

14、將轉(zhuǎn)速評估系數(shù)、溫度評估系數(shù)和轉(zhuǎn)矩評估系數(shù)輸入預(yù)構(gòu)建狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)的數(shù)學(xué)計算模型中，得到狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)。

15、進(jìn)一步地，所述轉(zhuǎn)速評估系數(shù)的計算邏輯如下：

16、提取實際測量數(shù)據(jù)內(nèi)每一時刻的轉(zhuǎn)速實測值；

17、基于轉(zhuǎn)速實測值和轉(zhuǎn)速期望均值計算出轉(zhuǎn)速評估系數(shù)；其計算公式為：；式中：為轉(zhuǎn)速評估系數(shù)，為第r時刻下的轉(zhuǎn)速實測值，為轉(zhuǎn)速期望均值，為既定時間區(qū)間的時長；

18、所述溫度評估系數(shù)的計算邏輯如下：

19、提取實際測量數(shù)據(jù)內(nèi)每一時刻的溫度實測值；

20、基于溫度實測值和溫度期望均值計算出溫度評估系數(shù)；其計算公式為：；式中：為溫度評估系數(shù)，為第r時刻下的溫度實測值，為溫度期望均值；

21、所述轉(zhuǎn)矩評估系數(shù)的計算邏輯如下：

22、提取實際測量數(shù)據(jù)內(nèi)每一時刻的轉(zhuǎn)矩實測值；

23、基于轉(zhuǎn)矩實測值和轉(zhuǎn)矩期望均值計算出轉(zhuǎn)矩評估系數(shù)；其計算公式為：;為轉(zhuǎn)矩評估系數(shù)，為第r時刻下的轉(zhuǎn)矩實測值，為轉(zhuǎn)矩期望均值。

24、進(jìn)一步地，所述判斷被檢測電機(jī)是否存在異常征兆，包括：

25、將狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)與預(yù)設(shè)狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)區(qū)間進(jìn)行比對；

26、若狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)處于預(yù)設(shè)狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)區(qū)間內(nèi)，則判定被檢測電機(jī)不存在異常征兆；

27、若狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)不處于預(yù)設(shè)狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)區(qū)間內(nèi)，則判定被檢測電機(jī)存在異常征兆。

28、進(jìn)一步地，所述預(yù)配置第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生成邏輯如下：

29、獲取故障檢測擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，將歷史故障程度訓(xùn)練數(shù)據(jù)劃分故障程度訓(xùn)練集和故障程度測試集；所述故障檢測擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括q幅實際振動時頻圖及其對應(yīng)故障程度的標(biāo)注標(biāo)簽，所述故障程度的標(biāo)注標(biāo)簽包括“輕度”標(biāo)簽、“中度”標(biāo)簽和“重度”標(biāo)簽，q為大于零的整數(shù)；

30、構(gòu)建分類器，將故障程度訓(xùn)練集中的實際振動時頻圖作為分類器的輸入數(shù)據(jù)，以及將故障程度訓(xùn)練集中故障程度的標(biāo)注標(biāo)簽作為分類器的輸出數(shù)據(jù)，對分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到初始分類器；

31、利用故障程度測試集對初始分類器進(jìn)行模型驗證，輸出大于等于預(yù)設(shè)測試準(zhǔn)確度閾值的初始分類器作為預(yù)配置第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

32、進(jìn)一步地，所述故障程度的標(biāo)注標(biāo)簽的標(biāo)注過程如下：

33、提取實際振動時頻圖，以及提取預(yù)存的模板振動時頻圖；

34、設(shè)置步驟為1，通過滑動窗口方式將模板振動時頻圖與實際振動時頻圖進(jìn)行交叉相關(guān)計算，以獲取每個交叉窗口的差異度；

35、篩選差異度大于等于預(yù)設(shè)差異度閾值的交叉窗口作為差異窗口，并統(tǒng)計差異窗口的數(shù)量以及每個差異窗口的差異度；

36、根據(jù)差異窗口的數(shù)量和差異度，計算出每個實際振動時頻圖對應(yīng)異常電機(jī)的故障程度評估系數(shù)；其具體計算公式為：；式中：為故障程度評估系數(shù)，為差異窗口的數(shù)量，為第i個差異窗口的差異度，為g個差異窗口中的最大差異度，為g個差異窗口中的最小差異度；

37、根據(jù)故障程度評估系數(shù)對對應(yīng)的實際振動時頻圖進(jìn)行故障程度的標(biāo)注。

38、進(jìn)一步地，所述對對應(yīng)的實際振動時頻圖進(jìn)行故障程度的標(biāo)注，包括：

39、設(shè)置故障程度評估系數(shù)閾值td1和td2，td1＞td2，將故障程度評估系數(shù)與故障程度評估系數(shù)閾值比對；

40、若故障程度評估系數(shù)大于等于故障程度評估系數(shù)閾值td1，則將故障程度評估系數(shù)對應(yīng)的實際振動時頻圖打上“重度”標(biāo)簽；

41、若故障程度評估系數(shù)小于故障程度評估系數(shù)閾值td1，且大于故障程度評估系數(shù)閾值td2，則將故障程度評估系數(shù)對應(yīng)的實際振動時頻圖打上“中度”標(biāo)簽；

42、若故障程度評估系數(shù)小于等于故障程度評估系數(shù)閾值td2，則將故障程度評估系數(shù)對應(yīng)的實際振動時頻圖打上“輕度”標(biāo)簽。

43、一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)型的永磁同步電機(jī)測試系統(tǒng)，包括：

44、數(shù)據(jù)收集模塊，用于在既定時間區(qū)間內(nèi)測量被檢測電機(jī)的表征信號，并調(diào)取預(yù)配置第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型；基于表征信號和第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲取被檢測電機(jī)的狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)；所述表征信號包括電壓值、電流值和電阻值；

45、異常判斷模塊，用于基于狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)判斷被檢測電機(jī)是否存在異常征兆，若不存在，則標(biāo)定對應(yīng)被檢測電機(jī)為正常電機(jī)；若存在，則標(biāo)定對應(yīng)被檢測電機(jī)為異常電機(jī)，并在既定時間區(qū)間內(nèi)測量異常電機(jī)的振動信號，m為大于零的整數(shù)；

46、故障測試模塊，用于基于異常電機(jī)的振動信號生成實際振動時頻圖，并調(diào)取預(yù)配置第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型；將實際振動時頻圖輸入第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，以評估異常電機(jī)的故障程度。

47、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果在于：

48、本技術(shù)公開了一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)型的永磁同步電機(jī)測試方法及系統(tǒng)，基于表征信號和第一機(jī)器學(xué)習(xí)模型，獲取被檢測電機(jī)的狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)；基于狀態(tài)表現(xiàn)系數(shù)判斷被檢測電機(jī)是否存在異常征兆；基于異常電機(jī)的振動信號生成實際振動時頻圖，并調(diào)取預(yù)配置第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型；將實際振動時頻圖輸入第二機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，以評估異常電機(jī)的故障程度；基于上述過程，本發(fā)明快速排查出永磁同步電機(jī)是否存在異常；進(jìn)一步地，在篩查出異常永磁同步電機(jī)的基礎(chǔ)上，本發(fā)明有利于快速排查出異常永磁同步電機(jī)的故障程度；與此同時，通過數(shù)據(jù)擴(kuò)充和模型訓(xùn)練等操作，本發(fā)明能夠保證永磁同步電機(jī)的測試準(zhǔn)確度，有利于為永磁同步電機(jī)生產(chǎn)質(zhì)檢奠定重要數(shù)據(jù)支撐。