[发明专利]一种多粒度度量的动态系统故障诊断方法及系统

说明书

本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种多粒度度量的动态系统故障诊断方法及系统，所述方法包括：获取预先采集的第一状态量，所述第一状态量通过传感器在永磁同步电机系统正常运行时采集得到；在永磁同步电机系统运行时，获取所述传感器对永磁同步电机系统进行实时采集的第二状态量；根据所述第一状态量确定训练值，将所述第二状态量作为测试值；根据所述训练值和所述测试值进行多粒度度量，得到多个度量值；每个度量值均用于表征永磁同步电机系统的变化量；根据所述多个度量值对永磁同步电机系统进行故障诊断；本发明能够提高对早期故障和不同类别故障的诊断精度。

技术领域

本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种多粒度度量的动态系统故障诊断方法及系统。

背景技术

动态系统的故障诊断技术在过去几十年里发展迅速，并取得了丰富的研究成果。故障诊断方法大致可分为如下两大类：(1)基于解析模型的方法；(2)基于数据驱动的方法。基于解析模型的故障诊断方法的主要理论是建立在对先验模型状态空间表示或传递函数进行建模的基础上，通过模型产生数据残差信息来体现系统理论运行与实际状态之间的差异，然后将残差信息引入到故障诊断研究中。随着系统分析对信息依赖的程度提高，对数据驱动方法的研究也愈发重要。数据驱动方法就是在可不依赖于解析模型的情况下，对系统数据进行处理分析，从而得到故障检测与隔离的结果。

在现有故障诊断方法中，无论是基于模型还是基于数据驱动的故障诊断方法，大多都是在欧式度量的框架下，设计单一控制限和阈值来进行动态系统的故障诊断研究。

基于解析模型和数据驱动的故障诊断方法中，在欧式度量的框架下基于物理数值的偏差(残差估计)只是表象，极度依赖于每个分量的物理量纲，基于物理数值的偏差只能反映物理数值绝对值的差异，难以刻画系统性能的内在本质变化，例如某一物理数值的绝对值变化大，虽然容易检测，但对系统性能影响小；而另一物理数值的绝对值变化小，导致难以检测，但却对系统性能影响大；因此，现有的故障诊断方法不利于提高早期故障诊断和不同类别的故障诊断精度。

发明内容

本发明目的在于提供一种多粒度度量的动态系统故障诊断方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。

为了实现上述目的，本发明提供以下技术方案：

一种多粒度度量的动态系统故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：

获取预先采集的第一状态量，根据所述第一状态量确定训练值；其中，所述第一状态量通过传感器在永磁同步电机系统正常运行时采集得到；

在永磁同步电机系统运行过程中，通过所述传感器对永磁同步电机系统进行实时采集，得到第二状态量，将所述第二状态量作为测试值；

根据所述训练值和所述测试值进行多粒度度量，得到多个度量值；其中，每个度量值均用于表征永磁同步电机系统的变化量；

根据所述多个度量值对永磁同步电机系统进行故障诊断。

进一步，所述根据所述训练值和所述测试值进行多粒度度量，得到多个度量值，包括以下至少两种：

对所述训练值和所述测试值进行欧式度量，计算得到第一度量值；

计算所述训练值和所述测试值的相对变化率，得到第二度量值；

对所述训练值和所述测试值进行v-间隙度量，计算得到第三度量值。

进一步，所述第一度量值的计算公式为：

d(测试值，训练值)＝|测试值-训练值|；

其中，d(测试值，训练值)即为第一度量值。

进一步，所述第二度量值的计算公式为：