[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

摘要

本发明提供了一种基于完全自适应矩阵束的电机转子偏心故障诊断方法，解决了传统矩阵束算法在电机转子偏心故障诊断上的不足，具有自适应阈值截断和自适应基波陷波滤波双重效果。通过计算奇异值矩阵的最大似然估计，自适应调节矩阵束的奇异值截断阈值；同时，本发明利用矩阵束内部的奇异值矩阵，能够实现完全自适应地陷波基波电流分量。本发明所需采集的电流时间长度很短，不需要不超过1秒(10kHz采样频率)，因此适用于电机负载缓慢变化的应用场合；自适应陷波电流基波分量，偏心故障诊断特征精度高，基本不存在误判可能。根据电机不同转速和不同负载，自适应地整定奇异值矩阵截断的阈值，不存在诊断方法失败的可能。

主权项

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。