[发明专利]基于完全自适应矩阵束的电机转子偏心故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于完全自适应矩阵束的电机转子故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)通过电流信号采集设备获得电机任意一相电流，采集时长不需要超过1秒，并对这些连续采样点做预处理后，得到记为x[n]的长度为N的数据序列；

2)用步骤1)中的序列x[n]构造出(N-L)×(L+1)维的Hankel矩阵X；

3)对步骤2)中的矩阵X做奇异值分解，得到奇异值矩阵Σ；

4)计算步骤3)中的奇异值矩阵Σ的对数似然估计曲线，并实施基于最大似然估计的奇异值矩阵截断阈值自适应整定；

5)实施自适应基波陷波滤波方法；

6)完成传统矩阵束算法的剩余步骤，包括对步骤5)中的矩阵做奇异值截断、求解矩阵束的广义特征根，以及求解超定方程；提取辨识出的低频段全部谐波的频率和幅值信息；

7)以步骤6)得到的频率作为横轴，幅值为纵轴，对全部谐波幅值标幺化后，绘制低频段所有谐波的杆状图，根据图谱特征诊断电机转子是否存在偏心故障。

2.根据权利要求1所述的基于完全自适应矩阵束的电机转子故障诊断方法，其特征在于：所述方法属于电机转子偏心故障诊断方法。

3.根据权利要求1所述的基于完全自适应矩阵束的电机转子故障诊断方法，其特征在于，所述步骤1中采样数据预处理的具体方法为：

数据长度N需要覆盖至少p个基波电流周期，p是电机的极对数；第一个采样点是过零点。

4.根据权利要求1所述的基于完全自适应矩阵束的电机转子故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4)中基于最大似然估计的奇异值矩阵截断阈值自适应整定的具体方法为：

设{X_i|i＝1～L+1}是来自总体的样本，σ₁～σ_L+1分别对应这(L+1)个样本的样本数，总样本数目为

σtotal=Σi=1L+1σi]]>

每种样本的出现的数目占总样本数目的比重近似等于概率p_i，即

p_i＝σ_i/σ_total

则前n个样本的似然函数L为

L(n)=Πi=1(σ1+...+σn)P(X=Xi)=p1σ1p2σ2...pnσn]]>

似然函数取对数，得

ln(L)=Σi=1nσiln(pi)]]>

当dln(L)/dn≈0时，取得最大似然估计，此时表明这前n个奇异值存在的概率最大。满足dln(L)/dn≈0成立的n的最小值即为保留的奇异值个数m，最大似然估计点的公式为

(L(n+1)-L(n))/L(n)≈0

。