(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211072698.9 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 淄博矿业 集团有限责任公司 地址 255000 山东省淄博市淄川区淄矿路 133号 (72)发明人 刘柯　张鹏　谢亚波　俞啸　 吴川龙　 (74)专利代理 机构 北京智行 阳光知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11738 专利代理师 刘明曜 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06F 111/10(2020.01) (54)发明名称 数值模拟仿真驱动 的电机匝间短路深度迁 移故障诊断方法 (57)摘要 本发明公开了数值模拟仿真驱动 的电机匝 间短路深度迁移故障诊断方法， 属于故障诊断技 术领域， 包括以下步骤： 构建电机定子匝间短路 故障仿真模 型； 构建参数迁移诊断网络和特征迁 移诊断网络； 基于所述电机定子匝间短路故障仿 真模型和所述参数迁移诊断模型， 获得故障分类 结果， 完成故障诊断； 基于所述电机定子匝间短 路故障仿真模 型和所述特征迁移诊断模型， 获得 故障分类结果， 完成故障诊断。 本发明引入电机 定子匝间短路故障仿真模型， 利用仿真模型产生 的仿真数据， 结合参数迁移诊断网络和特征迁移 诊断网络， 实现了在实际故障样 本较少或缺失情 况下， 电机匝间短 路故障程度的诊断。 权利要求书4页 说明书12页 附图10页 CN 115510741 A 2022.12.23 CN 115510741 A 1.数值模拟仿真驱动的电机匝间短路深度迁移故障诊断方法， 其特征在于， 具体包括 以下步骤： 步骤1， 构建电机 定子匝间短路故障仿真模型； 步骤2， 构建参数迁移诊断模型； 步骤3， 构建特 征迁移诊断模型； 步骤4， 基于所述电机定子匝间短路故障仿真模型和所述参数迁移诊断模型， 获得故障 分类结果， 完成故障诊断； 步骤5， 基于所述电机定子匝间短路故障仿真模型和所述特征迁移诊断模型， 获得故障 分类结果， 完成故障诊断。 2.根据权利要求1所述的数值模拟仿真驱动的电机匝间短路深度迁移故障诊断方法， 其特征在于， 在步骤1中， 构建电机 定子匝间短路故障仿真模型， 具体包 含如下步骤括： 步骤1.1， 在Matlab中构建正常电机 仿真模型； 步骤1.2， 粒子群算法电机参数辨识； 步骤1.3， 构建中性 点电压修 正的故障仿真模型； 步骤1.4， 将经 过粒子群辨识的电机参数导入到中性 点电压修 正的故障仿真模型。 3.根据权利要求2所述的数值模拟仿真驱动的电机匝间短路深度迁移故障诊断方法， 其特征在于， 在步骤1.1中， 所述正常电机仿真模型包括正常电机的数学模型的建立和 Matlab搭建模型； 其中， 正常电机的数 学模型包括电压方程、 磁链方程、 转矩方程和转速方程； 所述电压方程用于解决定 子绕组的电压约束关系， 将电流、 磁链、 电压三 者联系起 来； 所述磁链方程是电机模型的核心， 用于通过电磁感应定律确定磁链与电流之间的数学 关系； 所述转矩方程用于通过安培定律确定电磁转矩与磁链和电流之间的数学关系， 将电磁 场转化为机械旋转的扭矩； 所述转速方程用于将扭矩转 化为转子旋转的角速度。 4.根据权利要求3所述的数值模拟仿真驱动的电机匝间短路深度迁移故障诊断方法， 其特征在于， 所述电压方程的表达式如式1所示： 其中， Rsa＝Rsb＝Rsc＝Rs， Rra＝Rrb＝Rrc＝Rr； 所述磁链方程的表达式如式2所示：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115510741 A 2设线圈互感为lm， 定子漏感为ls， 定子漏感为lr， 则各定子绕组线圈的自感等效为 定子绕组线圈在空间排列上相差120 °， 线圈之间的互感等效为Lsasb＝ Lsasc＝Lsbsa＝Lsbsc＝Lscsa＝Lscsb＝cos(120 °)*lm＝‑0.5*lm， 转子各相的自感等效为 转子在空间排列上相差120 °， 各相互感等效为Lrarb＝Lrarc＝Lrbra＝ Lrbrc＝Lrcra＝Lrcrb＝‑0.5*lm， θ是转子转过的空间角度， 定转子之间的互感为Lsara＝Lsbrb＝ Lscrc＝Lrasa＝Lrbsb＝cos( θ )*lm， Lsarb＝Lsbrc＝Lscra＝Lrasc＝Lrbsa＝Lrcsb＝cos( θ+120 °)*lm， Lsarc＝Lsbra＝Lscrb＝Lrasb＝Lrbsc＝Lrcsa＝cos( θ‑120°)*lm； 所述转矩方程如式3所示： 所述转速方程如式4所示： ωr＝ ∫[(Te‑TL)*np/J]dt                (4) 其中， ωr是转子旋转角速度， TL是负载转矩， J是转动惯量。 5.根据权利要求2所述的数值模拟仿真驱动的电机匝间短路深度迁移故障诊断方法， 其特征在于， 在步骤1.2中， 所述粒子群算法电机参数辨识， 具体如下： 所述粒子群算法电机参数辨识即通过运行时测量的物理量来对电机物理参数进行估 计， 以实际电机为参考， 以电机的状态观测方程为可调模型， 利用实际定子电流和仿 真定子 电流的偏差来调整模型的电机参数； 所述粒子群算法电机参数辨识的公式如公式5和公式6所示： 粒子位置xi即参数值， 速度vi是参数优化的方向； vi＝w*vi+c1*rand()*(pbest ‑xi)+c2*rand()*(gbest ‑xi)               (5) xi＝vi+xi             (6) w是惯性因子来决定粒子优化的偏向， 全局还是局部寻优； c1和c2是学习因子为常数； rand()是随机数； pbest是 粒子个体最优解， gbest是 粒子全局最优解。 6.根据权利要求2所述的数值模拟仿真驱动的电机匝间短路深度迁移故障诊断方法， 其特征在于， 在步骤1.3中， 构建中性 点电压修 正的故障仿真模型， 具体如下： 中性点电压修 正的故障仿真模型同样包括数 学模型的建立和Matlab搭建模型； 和正常电机的数学模型相比， 所述中性点电压修正的故障仿真模型的数学模型只有电 压方程和磁链方程需要加以修改； 所述电压方程如式7 所示， 假设电机中性 点的偏移电压为Uk：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115510741 A 3