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龙图腾网恭喜华北电力大学(保定)申请的专利基于ESPRIT-PSA与LGBM的十五相异步电动机转子断条数目高精度诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113947125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110759207.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于ESPRIT-PSA与LGBM的十五相异步电动机转子断条数目高精度诊断方法是由许伯强;孙丽玲设计研发完成，并于2021-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ESPRIT-PSA与LGBM的十五相异步电动机转子断条数目高精度诊断方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于ESPRIT‑PSA与LGBM的十五相异步电动机转子断条数目高精度诊断方法。它针对短时仅2秒采样的瞬时无功功率信号，使用ESPRIT旋转不变信号参数估计技术和PSA模式搜索算法得到其中的特征分量的准确幅值Aq；再得到对应的电压幅值、电流幅值、平均有功功率P和平均无功功率Q等71个特征；继而由LGBM轻型梯度提升机确定了Aq和上述71个特征中权重占比前5的特征——Aq、P、Q、第1相电压幅值Um、第1相电流幅值Im，从而形成数据集；然后以其训练、保存LGBM模型并对转子断条数目进行高精度诊断训练、测试精度均为100％，5折交叉验证准确率为99.38％。

本发明授权基于ESPRIT-PSA与LGBM的十五相异步电动机转子断条数目高精度诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ESPRIT-PSA与LGBM的十五相异步电动机转子断条数目高精度诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：针对2秒短时采样的十五相异步电动机的瞬时无功功率信号，首先使用旋转不变信号参数估计技术ESPRIT计算其中的频率为2sf1的特征分量的准确频率值以及粗略的幅值和初相角，s为转差率，f1为供电频率；然后将ESPRIT计算得到的结果作为初始值代入模式搜索算法PSA，从而计算得到特征分量的准确的幅值Aq和初相角，并将Aq作为第一个特征变量置入数据集X中；再对十五相异步电动机的十五相电压、十五相电流的瞬时信号进行细化傅里叶频谱分析，得到定子十五相电压幅值、十五相电流幅值、十五相电压相位和十五相电流相位，共计60个与Aq对应的特征；然后根据这60个特征得到正序、负序和零序电压的有效值，正序、负序和零序电流的有效值，正序、负序和零序阻抗的模值以及平均有功功率和平均无功功率，共计11个与Aq对应的衍生特征；继而将上述71个与Aq对应的特征置入数据集X中形成一个72维的数据集X1；进而将X1输入轻型梯度提升机LGBM分类器中进行特征权重计算，确定并选取权重占比前5的特征，分别为瞬时无功功率特征分量的幅值Aq、平均有功功率P、平均无功功率Q、第1相电压幅值Um、第1相电流幅值Im，形成一个新的数据集X2；然后，将X2按照8∶2的比例分为训练集和测试集输入LGBM模型中对十五相异步电动机转子断条数目进行分类诊断，0根断条即正常、1根断条、2根断条；最后，通过使用scikit-learn库内置的GridSearchCV网格搜索选取LGBM模型的最优超参数；据此，对十五相异步电动机转子断条数目进行高精度诊断，并将训练得到的LGBM模型保存以供后续诊断之用；具体包括：a.进行实验，测取定子十五相电压瞬时信号usn与定子十五相电流瞬时信号isn，n表示相别，n＝1、2、……、15，这一工作针对十五相异步电动机正常，标记为状态0，发生1根转子断条故障，标记为状态1，发生2根转子断条故障，标记为状态2，这3种状态逐个进行，并且每种状态下的实验均包括满载、半载和空载3种情况负载变化；b.根据式1和式2由定子十五相电压、电流瞬时信号计算得到瞬时无功功率信号并根据式3滤除其直流分量，从而得到滤除直流分量后的瞬时无功功率信号qA； qA＝q0-meanq03式1、式2和式3中，表示第n相定子电压瞬时信号usn的希尔伯特变换；t表示时间；τ表示延时；q0表示瞬时无功功率；meanq0表示q0的平均值，即直流分量：c.对qA做ESPRIT分析，计算得到瞬时无功功率信号中特征分量的准确频率值以及粗略的幅值和初相角；d.以ESPRIT计算得出的瞬时无功功率特征分量的幅值和初相角为初始参考值，使用PSA计算得到特征分量准确的幅值Aq和初相角，然后将Aq作为第一个特征变量置入数据集X中，X为存放Aq值的数据集；e.对十五相电压、十五相电流的瞬时信号做细化傅里叶分析，得到定子十五相电压幅值、十五相电流幅值、十五相电压相位和十五相电流相位，共计60个与Aq对应的特征，然后对这60个特征进行处理以得到正序、负序和零序电压有效值，正序、负序和零序电流有效值，正序、负序和零序阻抗模值以及平均有功功率和平均无功功率，共计11个与Aq对应的衍生特征，继而将上述71个与Aq对应的特征置入数据集X中形成一个72维的数据集X1，X1为存放Aq和与其对应的71个特征值的72维数据集，然后使用LGBM分类器对数据集X1进行权重计算，并确定、选择以Aq为首的权重占比前5的包括瞬时无功功率特征分量的幅值Aq、平均有功功率P、平均无功功率Q、第1相电压幅值Um、第1相电流幅值Im的特征作为LGBM模型学习的特征，从而形成1个新的5维数据集X2，X2为经LGBM计算得到的权重占比前5的特征组成的5维数据集，Aq、P、Q、Um、Im均是采用滑动窗口法对采样信号进行处理得到的，窗口中包括时长2秒的数据，具体而言，在状态0时，满载、半载、空载每种负载情况下可通过上述工作得到750组样本数据，状态0即包括2250组样本数据；在状态1和状态2时，满载、半载、空载每种负载情况下可通过上述工作得到1250组样本数据，状态1和状态2即各包括3750组样本数据，则3种状态一共包含9750组样本数据；f.对上述的数据集X2，按照其对应的状态进行标记为0、1、2，分别对应状态0、状态1、状态2；g.将数据集X2以8∶2的比例分割为训练集和测试集，将其代入LGBM模型中训练，并通过GridSearchCV进行模型超参数调优；h.调用scikit-learn库中的joblib包，将训练好的LGBM模型保存成可执行的代码文件，扩展名为.m，需要使用LGBM模型时通过joblib包读取即可，joblib包可将训练好的模型保存，需要时可直接调用。

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