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一種針對容錯永磁電機定子匝間短路的故障診斷方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種針對容錯永磁電機定子匝間短路的故障診斷方法。該方法的步驟為：利用PCA對原始數(shù)據(jù)做降維處理，通過調(diào)整PCA中的貢獻(xiàn)率值參數(shù)，得到包涵了原數(shù)據(jù)特征的少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)置合適的隱含層層數(shù)、各層的節(jié)點數(shù)以及學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練精度等參數(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成基于PCA-NN的容錯永磁電機的故障診斷結(jié)果。本發(fā)明在確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)的基礎(chǔ)下，通過調(diào)節(jié)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率等參數(shù)，使得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果達(dá)到理想效果、故障診斷結(jié)果達(dá)到最高精度；運算效率高，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，應(yīng)用到容錯電機的匝間短路故障診斷領(lǐng)域時，運行時間短，故障診斷精度高。
【專利說明】一種針對容錯永磁電機定子匝間短路的故障診斷方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及PCA與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷方法，可用于容錯永磁電機匝間 短路故障診斷領(lǐng)域。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電機控制理論、電力電子技術(shù)的和微電子技術(shù)的發(fā)展，電機驅(qū)動領(lǐng)域已經(jīng)突 破了標(biāo)準(zhǔn)三相供電系統(tǒng)的束縛，多相電機驅(qū)動系統(tǒng)憑借其與三相電機驅(qū)動系統(tǒng)相比具有低 壓大功率和系統(tǒng)可靠性高等優(yōu)勢，在艦船推進(jìn)、航空航天和電力機車等設(shè)備等大功率電氣 驅(qū)動裝置中獲得廣泛應(yīng)用。在電機所有故障中，定子匝間短路故障是最常見的故障之一。多 相電機的一個顯著優(yōu)勢是高容錯性能和可靠性，對于容錯永磁電機來說，失去兩相也不會 妨礙電機的連續(xù)運行。但是容錯永磁電機不能在匝間短路故障下正常運行，電機的工作狀 態(tài)直接影響了生產(chǎn)運行的正常與否，其故障不僅會損壞電機本身，而且會影響整個生產(chǎn)系 統(tǒng)，甚至?xí)＜叭松戆踩?，造成巨大的?jīng)濟(jì)損失和惡劣的社會影響，因此，對電機進(jìn)行故障 診斷及分析是十分必要的。
[0003] 隨著故障診斷技術(shù)的不斷發(fā)展，人們致力于開發(fā)各類專用的電機故障診斷系統(tǒng)， 并已成為近年來研究的重點。智能化控制在許多的應(yīng)用領(lǐng)域都獲得應(yīng)用，并取得了良好的 控制效果。例如：模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、學(xué)習(xí)控制和居于專家系統(tǒng)的控制等。這些智能 方法最大的優(yōu)點是：無需被控對象進(jìn)行精確的數(shù)學(xué)建模，而且具有很強的魯棒性，非常適合 電機這種非線性、變參數(shù)對象。比較成熟的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有初步的自適應(yīng)與自組織能 力。在學(xué)習(xí)或訓(xùn)練過程中改變突觸權(quán)重值，以適應(yīng)周圍環(huán)境的要求。同一網(wǎng)絡(luò)因?qū)W習(xí)方式 及內(nèi)容不同可具有不同的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個具有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)，可以發(fā)展知識， 以致超過設(shè)計者原有的知識水平。通常，它的學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式可分為兩種，一種是有監(jiān)督或稱 有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，這時利用給定的樣本標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類或模仿；另一種是無監(jiān)督學(xué)習(xí)或稱無導(dǎo) 師學(xué)習(xí)，這時，只規(guī)定學(xué)習(xí)方式或某些規(guī)則，則具體的學(xué)習(xí)內(nèi)容隨系統(tǒng)所處環(huán)境（即輸入信 號情況）而異，系統(tǒng)可以自動發(fā)現(xiàn)環(huán)境特征和規(guī)律性，具有更近似人腦的功能。
[0004] 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多種優(yōu)點，但是當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)較多時，訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可 能會更加復(fù)雜，預(yù)測故障時不能及時、準(zhǔn)確。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是，針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在容錯永磁電機匝間短路故障診斷應(yīng)用方面凸顯 的缺點，基于PCA降維處理方法，提出一種降維方法與人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，該 方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕稻S處理，從而簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高故障診斷 的效率。主元分析方法（PCA)是降維處理方法中用的比較多的一種方法，PCA可以在保證原 始數(shù)據(jù)特征的情況下進(jìn)行有效的降維處理。
[0006] 本發(fā)明的技術(shù)方案是： 一種針對容錯永磁電機定子匝間短路的故障診斷方法，包括如下步驟： (1) 利用PCA對原始數(shù)據(jù)做降維處理，通過調(diào)整PCA中的貢獻(xiàn)率值參數(shù)，得到包涵了原 數(shù)據(jù)特征的少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)； (2) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)置合適的隱含層層數(shù)、各層的節(jié)點數(shù)以及學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練精度等 參數(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成基于PCA-NN的容錯永磁電機的故障診斷結(jié)果。
[0007] 進(jìn)一步，在所述對原始數(shù)據(jù)做降維處理步驟之前，還包括對原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理步 驟，在做PCA算法之前，將數(shù)據(jù)做歸一化處理。
[0008] 進(jìn)一步，采用引入動量因子的改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
[0009] 本發(fā)明的有益效果是： 1、本發(fā)明整體的故障診斷系統(tǒng)簡單，應(yīng)用于容錯永磁電機的定子匝間短路故障時方便 實施，易于操作，因為過于繁瑣的故障診斷系統(tǒng)不能及時發(fā)現(xiàn)故障，會導(dǎo)致不必要的損失。
[0010] 2、數(shù)據(jù)經(jīng)過PCA處理后保持原有的故障特征，但維數(shù)降低，大大減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 測量模型計算和訓(xùn)練的工作量。
[0011] 3、訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)簡化，提高了特征提取速度，改善了故障診斷性能。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012] 以下結(jié)合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0013] 圖1是本發(fā)明的PCA-NN故障診斷方法流程示意圖。
[0014] 圖2是在不同定子匝間短路故障程度下五相容錯永磁電機定子電流信號。
[0015] 圖3是本發(fā)明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與簡單的NN訓(xùn)練精度曲線對比圖。

【具體實施方式】
[0016] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0017] 本發(fā)明一種針對容錯永磁電機定子匝間短路故障的診斷方法，主要包括兩個部 分：第一部分是利用PCA對原始數(shù)據(jù)做降維處理，通過調(diào)整PCA中的貢獻(xiàn)率值參數(shù)，得到包 涵了原數(shù)據(jù)特征的少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)；第二部分是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置合適的隱含層層數(shù)、各層 的節(jié)點數(shù)以及學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練精度等參數(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成基于PCA-NN的容錯永磁電機 的故障診斷系統(tǒng)。
[0018] 在用PCA對原始數(shù)據(jù)做降維處理之前，還可以包括對原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程，為 達(dá)到更好的降維效果，做PCA算法之前，首先將數(shù)據(jù)做歸一化處理。
[0019] 簡單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在一些問題，例如易陷入局部最小值等問題，因此本發(fā)明提 出的PCA-NN方法中采用引入動量因子的改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂快，精度也相對 較聞。
[0020] PCA-NN可以應(yīng)用于故障不同嚴(yán)重程度的識別。
[0021] 本發(fā)明的實施例如圖1所示，包括故障特征數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)降維、神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和故障診斷五個步驟，其中數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)的FFT變換和數(shù)據(jù)的歸一化處 理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練要注重參數(shù)的選擇。
[0022] 圖2給出了五相容錯永磁電機在不同定子匝間短路故障程度下的定子電流信 號，可以看出定子的短路匝數(shù)不同，檢測到的定子電流幅值也有所變化，為更好的探究電 機匝間短路的故障特性，對定子電流進(jìn)行必要的FFT變換，得到最能體現(xiàn)該故障的特征值 2=[石，Jl3，Jl3，Jl4]，其中…,λ)為定子電流弟i次諧波幅值。故障特征值經(jīng) 過歸一化后輸入PCA模型，得到的新故障特征值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層 數(shù)為1，隱含層神經(jīng)元個數(shù)為6,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率為0. 01，訓(xùn)練精度為0. 01。
[0023] 圖3給出了本發(fā)明與簡單的NN故障診斷精度曲線對比，可以看出，在相同的訓(xùn)練 精度下，本發(fā)明能夠更快的達(dá)到預(yù)期精度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)得到簡化。訓(xùn)練好神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后整個 故障診斷系統(tǒng)便可用于電機定子匝間故障診斷。
[0024] 表1列出了本發(fā)明與簡單的NN故障診斷結(jié)果對比，可以看出，對不同的電機定子 匝間短路故障而言，本發(fā)明均能夠更精確地做出故障診斷。
[0025] 表 1

【權(quán)利要求】
1. 一種針對容錯永磁電機定子匝間短路的故障診斷方法，包括如下步驟： (1) 利用PCA對原始數(shù)據(jù)做降維處理，通過調(diào)整PCA中的貢獻(xiàn)率值參數(shù)，得到包涵了原 數(shù)據(jù)特征的少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)； (2) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)置合適的隱含層層數(shù)、各層的節(jié)點數(shù)以及學(xué)習(xí)率、訓(xùn)練精度等 參數(shù)，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成基于PCA-NN的容錯永磁電機的故障診斷結(jié)果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對容錯永磁電機定子匝間短路的故障診斷方法，其特征在 于：在所述對原始數(shù)據(jù)做降維處理步驟之前，還包括對原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理步驟，在做PCA算 法之前，將數(shù)據(jù)做歸一化處理。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的針對容錯永磁電機定子匝間短路的故障診斷方法，其特 征在于：采用引入動量因子的改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【文檔編號】G01R31/06GK104062541SQ201410254479
【公開日】2014年9月24日 申請日期:2014年6月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月10日
【發(fā)明者】劉國海, 周路, 趙文祥 申請人:江蘇大學(xué)