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申请/专利权人：上海鲸鱼机器人科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于电流波形分析的直流电机故障诊断方法，涉及电机故障诊断技术领域，将用电部件的电流信号分解为若干个IMF分量，并对每个IMF分量进行希尔伯特变换，构建每个用电部件的希尔伯特指数，基于希尔伯特指数分析用电部件是否存在故障，若任一用电部件存在故障，诊断系统发出故障提示，若所有用电部件均不存在故障，则基于整体异常系数与系数阈值的对比结果预测直流电机继续运行是否会出现异常。该诊断系统能够对直流电机的若干用电部件进行希尔伯特‑黄变换分析后，综合预测直流电机是否会出现异常，不仅对直流电机的故障分析更为全面和准确，而且有效对若干用电部件进行非线性特性分析。

主权项：1.一种基于电流波形分析的直流电机故障诊断方法，其特征在于：所述诊断方法包括以下步骤：S1：诊断系统将所有用电部件建立部件列表，为每个用电部件生成影响系数，依据影响系数生成每个用电部件权重后，依据权重大小动态更新用电部件在部件列表中的位置排序；S2：在直流电机运行过程中，通过电流传感器获取部件列表中各个用电部件的电流信号，基于电流信号构建上包络线和下包络线后计算均值，从电流信号中减去均值得到分量，判断分量是否满足IMF条件，若满足IMF条件，将分量标记为IMF分量，从电流信号中减去提取的IMF分量得到残余信号；S3：将残余信号作为新输入的电流信号并重复步骤S2，直到残余信号为单调函数或常数后，输出若干个IMF分量；S4：对每个IMF分量进行希尔伯特变换，构建每个用电部件的希尔伯特指数，基于希尔伯特指数分析用电部件是否存在故障，若任一用电部件存在故障，诊断系统发出故障提示；S5：若所有用电部件均不存在故障，则将所有用电部件的希尔伯特指数加权计算获取整体异常系数，基于整体异常系数与系数阈值的对比结果预测直流电机继续运行是否会出现异常，若预测直流电机会出现异常，诊断系统发出预警提示；为每个用电部件生成影响系数包括以下步骤：获取部件列表中每个用电部件历史的故障率，以及每个用电部件发生故障时影响直流电机性能下降幅度，基于故障率以及性能下降幅度为每个用电部件生成影响系数；基于故障率以及性能下降幅度为每个用电部件生成影响系数，包括以下步骤：获取用电部件历史的故障率，将故障率标记为，获取用电部件发生故障时影响直流电机性能下降幅度，将性能下降幅度标记为，基于故障率以及性能下降幅度为每个用电部件生成影响系数，表达式为：，式中，为影响系数。

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