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申请/专利权人：成都航天凯特机电科技有限公司

摘要：本发明涉及电机故障数据分析技术领域，具体是低速永磁同步电机在线故障诊断方法及系统，包括采集电机轴承的振动信号数据和工况参数数据，通过高维黎曼流形空间映射进行稀疏表示和特征提取，通过拉普拉斯特征映射压缩特征数据得到第二信号数据；将标注有故障的第二信号数据输入深度生成对抗网络生成第一损伤退化数据，再输入变分自编码器生成隐变量扩展生成第二损伤退化数据；通过流形对齐和特征融合将第二损伤退化数据与第一信号特征融合得到第三信号数据；获取待诊断的第二信号数据并与第三信号数据进行特征对齐得到故障特征模型。本发明实现了针对实际工况场景的故障类型和故障烈度的预测能力并具有自适应调节功能。

主权项：1.低速永磁同步电机在线故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取低速永磁同步电机的电机轴承的振动信号数据和工况参数数据，所述振动信号数据是由设置在电机轴承部位的加速度传感器采集，所述工况参数数据是与振动信号同步的时间序列数据，包括电机轴承转速、电机负载和电机轴承温度；将振动信号数据去噪声和去基线漂移后得到第一信号数据；将第一信号数据和与振动信号同步的时间序列数据映射到高维黎曼流形空间得到电机轴承损伤特征的高维动态流形结构；通过高维动态流形结构得到稀疏流形特征矩阵，将稀疏流形特征矩阵中的非零元素作为振动局部扰动特征，提取稀疏流形特征矩阵中的非零元素随时间变化的数据得到的时间序列数据作为振动演化趋势特征，通过拉普拉斯特征映射将振动局部扰动特征和振动演化趋势特征压缩得到第二信号数据；获取预先标注有故障且已识别故障类型的低速永磁同步电机的第二信号数据，并记为第一信号特征；将第一信号特征输入深度生成对抗网络生成电机轴承的第一损伤退化数据，将第一损伤退化数据输入变分自编码器生成电机轴承退化的隐变量，通过隐变量扩展生成第二损伤退化数据；将第二损伤退化数据与第一信号特征通过流形对齐进行特征嵌入和多维特征融合得到第三信号数据；获取待诊断的低速永磁同步电机的第二信号数据，并记为第二信号特征；将第三信号数据和第二信号特征通过特征对齐得到故障特征模型；通过故障特征模型得到待诊断的低速永磁同步电机的预测故障结果，包括预测故障类型和预测故障烈度；根据预测故障类型和预测故障烈度进行检修并得到实际故障结果，将预测故障结果和实际故障结果进行匹配得到预测相似度，通过预测相似度修正故障特征模型的参数。

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