[发明专利]电机异常状态的监测方法及系统

权利要求书

1.一种电机异常状态的监测方法，其特征在于，包括：

在稳态工况列表中确定与电机当前工况匹配的匹配工况，其中，所述稳态工况列表包括不同稳定转速工况和不同电流工况的组合工况；

在与所述稳定工况列表中的若干组合工况对应、且预先构建的若干工况异常判断模型中，确定与所述匹配工况对应的工况异常判断模型，作为匹配工况异常判断模型；

基于所述匹配工况和所述匹配工况异常判断模型，得到电机状态监测结果。

2.根据权利要求1所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述在稳定工况列表中确定与电机当前工况匹配的匹配工况，具体包括：

获取电机当前工况信息，所述电机当前工况信息包括转速和电流；

获取稳态工况列表，其中，所述稳态工况列表文件中的同一转速工况对应若干个不同电流工况；

将所述电机当前工况信息中的转速和电流分别与所述稳态工况列表中的稳定转速工况和电流工况进行匹配；

根据转速和电流的匹配结果得到稳定工况列表中与电机当前工况匹配的匹配工况。

3.根据权利要求2所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述根据转速和电流的匹配结果得到稳定工况列表中与电机当前工况匹配的匹配工况，具体包括：

在所述电机当前工况信息中的转速和电流均匹配成功时，输出稳态工况列表中与电机当前工况所匹配的组合工况所对应的工况序号，作为电机当前工况的匹配结果，同时输出13维特征参数列表，其中第一列为温度，后12列为时域频域特征。

4.根据权利要求3所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述在与所述稳定工况列表中的若干组合工况对应、且预先构建的若干工况异常判断模型中，确定与所述匹配工况对应的工况异常判断模型，作为匹配工况异常判断模型，具体包括：

预先构建若干工况异常判断模型，其中，所述工况异常判断模型的数量与所述稳定工况列表中的组合工况的数量一致，并且工况异常判断模型的模型序号与所述稳定工况列表中的工况序号一一对应；

根据所述稳态工况列表中与电机当前工况所匹配的组合工况所对应的工况序号，和所述模型序号与所述工况序号的对应关系，确定与所述匹配工况对应的工况异常判断模型，作为匹配工况异常判断模型。

5.根据权利要求1所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述工况异常判断模型是基于工况序号和16维特征文件构建的，所述特征文件包括时间信息、转速、稳定状态、温度和12个时域频域特征。

6.根据权利要求3所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述基于所述匹配工况和所述匹配工况异常判断模型，得到电机状态监测结果，具体包括：

根据所述13维特征参数列表中的温度与预设温度阈值的大小关系，确定是否需要利用匹配工况异常判断模型得到电机状态监测结果；

在温度小于等于预设温度阈值时，则确定电机状态正常；

在温度大于预设温度阈值时，利用匹配工况异常判断模型得到电机状态监测结果。

7.根据权利要求6所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述在温度大于预设温度阈值时，利用匹配工况异常判断模型得到电机状态监测结果，具体包括：

将所述稳态工况列表中与电机当前工况所匹配的组合工况所对应的工况序号和所述13维特征参数列表输入所述匹配工况异常判断模型，得到所述匹配工况异常判断模型输出的异常累计次数；

若所述异常累计次数满足预设异常条件，则确定电机状态异常；

若所述异常累计次数不满足预设异常条件，则确定电机状态正常。

8.根据权利要求7所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述预设异常条件包括所述异常累计次数大于等于预设异常累计次数阈值，所述异常累计次数包括所述匹配工况异常判断模型连续输出异常结果的次数。

9.根据权利要求1所述的电机异常状态的监测方法，其特征在于，所述电机异常状态的监测方法还包括：

在监测到电机状态异常之后，还包括通过预设提示方式提示所述电机状态异常。

10.一种采用权利要求1-9中任一项所述方法的电机异常状态的监测系统，其特征在于，包括：

匹配工况确定模块，用于在稳态工况列表中确定与电机当前工况匹配的匹配工况，其中，所述稳态工况列表包括不同稳定转速工况和不同电流工况的组合工况；

匹配工况异常判断模型确定模块，用于在预先构建的若干工况异常判断模型中，确定与所述匹配工况对应的工况异常判断模型，作为匹配工况异常判断模型，其中，所述若干工况异常判断模型与所述稳定工况列表中的若干组合工况对应；

异常状态监测模块，用于将所述匹配工况输入所述匹配工况异常判断模型，得到电机状态监测结果。