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公开(公告)号：CN116432117A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310310020.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/2415 , G01D21/02 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种基于多源信息融合的电机故障分类方法及装置，属于电机设备故障诊断技术领域，所述方法包括：获取电机的第一特征信号；所述第一特征信号包含多个不同类型的特征值；根据预设隶属度函数，对所述第一特征信号的特征值进行模糊化处理，获取第二特征信号；将所述第二特征信号输入朴素贝叶斯模型，输出所述第二特征信号对应的运行状态，以对所述电机进行故障诊断；所述朴素贝叶斯模型是根据特征信号样本以及所述特征信号样本对应的运行状态标签训练获取的。本发明采用了模糊化的方法对多源信息进行融合，并且利用朴素贝叶斯模型对故障进行分类，提高了电机故障诊断精度，实现了故障的自动化分类和智能诊断。
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公开(公告)号：CN114690038A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210611513.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01R31/34 , H02P29/024 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络的电机故障识别方法、系统及存储介质。该方法包括：分别采集电机在正常运行和不同故障状态下的多组信号并进行小波包变换获得不同小波包节点对应的频带能量指标值，利用频带能量指标值构建电机在正常运行和不同故障状态下的特征向量；将多组信号的特征向量输入到神经网络进行训练测试，并将电机正常运行状态和不同故障状态下的识别率分别作为优化目标，将神经网络的网络结构参数作为待优化参数，获得多个优化目标下的最优解集对应的多个神经网络，可根据不同应用场景灵活选择调用不同神经网络。本发明可解决电机不同运行状态识别率之间的互斥问题，提高神经网络的适用性，实现电机正常及不同故障状态的智能识别。
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公开(公告)号：CN112924090A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110119841.4
申请日：2021-01-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁应力分析的电机气隙偏心故障检测方法及系统，其通过实时采集待识别诊断电机在预设时间间隔内的径向电磁力信号和不平衡磁拉力信号，分别对其进行快速傅里叶变换，判断电机是否发生气隙偏心故障。在此基础上对两种电磁应力信号进行融合相关谱分析，获得融合相关谱图，利用得到的融合相关谱图可判断电机是否存在偏心故障以及偏心故障的类型，进一步简化故障识别难度，从而解决了传统电流频谱分析方法中故障识别信号单一，且易受电机运行状态影响，故障识别精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN112491177A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011436720.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02K1/27
Abstract: 本发明公开了一种抗去磁转子及MW级永磁同步风力发电机，该抗去磁转子包括转子铁芯以及间隔布置在转子铁芯上的多组永磁体；每组永磁体包括呈V字型布置的两个永磁体磁极，每个永磁体磁极包括第一磁单元、第二磁单元和第三磁单元，第一磁单元、第三磁单元分别位于第二磁单元靠近V字型区域一侧的两个顶角处，且第一磁单元、第三磁单元的矫顽力大于第二磁单元；每个永磁体磁极靠近气隙与转轴的端部分别设置有第一空气磁障，呈V字型布置的两个永磁体磁极位于转轴侧的第一空气磁障之间、以及位于气隙的第一空气磁障与转子铁芯边缘之间分别具有隔磁桥；本发明使电机在保持基本电磁性能并且抗去磁能力增强的同时成本最低。
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公开(公告)号：CN110829664A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911136249.4
申请日：2019-11-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02K3/28
Abstract: 本发明公开了一种新型双层分数槽集中绕组及其拓扑分布获取方法，其包括如下步骤：将三相对称双层绕组的任一相位的其中一层绕组的正相带槽位向槽位相位图的正方向增加后一个槽位，将三相对称双层绕组的任一相位的其中一层绕组的负相带槽位沿槽位相位图的正方向删除第一个槽位，分别作为新型双层分数槽集中绕组的所述任一相位的其中一层绕组的正相带槽位和负相带槽位；将三相对称双层绕组的任一相位的另一层绕组的正相带槽位沿槽位相位图的正方向删除最后一个槽位，将三相对称双层绕组的任一相位的另一层绕组的负相带槽位沿槽位相位图的正方向增加后一个槽位，分别作为新型双层分数槽集中绕组的任一相位的另一层绕组的正相带槽位和负相带槽位，从而使得集中绕组能通过抑制奇数对极磁动势谐波绕组系数，达到抑制相应磁动势谐波幅值的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110829664B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN201911136249.4
申请日：2019-11-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02K3/28
Abstract: 本发明公开了一种新型双层分数槽集中绕组及其拓扑分布获取方法，其包括如下步骤：将三相对称双层绕组的任一相位的其中一层绕组的正相带槽位向槽位相位图的正方向增加后一个槽位，将三相对称双层绕组的任一相位的其中一层绕组的负相带槽位沿槽位相位图的正方向删除第一个槽位，分别作为新型双层分数槽集中绕组的所述任一相位的其中一层绕组的正相带槽位和负相带槽位；将三相对称双层绕组的任一相位的另一层绕组的正相带槽位沿槽位相位图的正方向删除最后一个槽位，将三相对称双层绕组的任一相位的另一层绕组的负相带槽位沿槽位相位图的正方向增加后一个槽位，分别作为新型双层分数槽集中绕组的任一相位的另一层绕组的正相带槽位和负相带槽位，从而使得集中绕组能通过抑制奇数对极磁动势谐波绕组系数，达到抑制相应磁动势谐波幅值的目的。
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公开(公告)号：CN112285562B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202011291923.9
申请日：2020-11-18
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 并据此判断故障的发展程度。本发明可以应用于本发明涉及了一种基于电磁场与热场多信 异步电机故障检测领域。号融合的异步电机故障检测方法，包括：在ANSYS仿真软件中对待检测的异步电机进行建模，获取异步电机模型；模拟不同故障类型与故障程度，对建立的异步电机模型进行调整，得到故障电机的模型；对异步电机模型与故障电机模型进行仿真，得到异步电机正常运行条件下以及各种故障类型与故障程度运行条件下的电流、电磁力与温度数据；对仿真得到的各种运行条件下的电流和(56)对比文件王敏刚.6 kV 鼠笼异步电机故障分析及改进措施.维护与修理.2014,(第6期),45-46.宁建荣等.三相异步电动机转子偏心时径向电磁力特性分析.微电机.2016,第49卷(第2期),10-14.唐烈峥等.变频供电异步电机端部绕组磁场分析.微电机.2019,第52卷(第12期),13-18.何海波等.基于多回路理论的异步电机径向电磁力计算.中国舰船研究.2017,第12卷(第6期),127-133.谢颖等.基于多场量的笼型感应电机三维瞬态磁热固耦合计算分析.中国电机工程学报.2016,第36卷(第11期),3076-3084.林志芳.基于旋转滤波-矩阵束的异步电机转子断条故障诊断.电机与控制应用.2019,第46卷(第4期),110-114.K. Preis等.Application of FEM toCoupled Electric, Thermal and MechanicalProblems.IEEE TRANSACTIONS ONMAGNETICS.1994,第30卷(第5期),3316-3319.G Henneberger等.CALCULATION ANDIDENTIFICATION OF A THERMAL EQUIVALENTCIRCUIT OF A WATER COOLED INDUCTION MOTORFOR ELECTRIC VEHICLEAPPLICATIONS.Electrical Machines andDrives.1995,(第412期),6-10.
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公开(公告)号：CN111913135B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010835865.5
申请日：2020-08-19
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司 , 华中科技大学
IPC: G01R31/62
Abstract: 本发明涉及一种利用牛顿迭代法辨识变压器绕组形变故障的方法，其包括以下步骤：S1、从t＝0时刻开始，以预设的时间间隔T在线测量得到变压器带载工况下的一二次侧电流和一二次侧电压；S2、从k＝1开始计算，基于第k次即kT时刻的一次侧电流、二次侧电流、一次侧电压、二次侧电压，利用变压器的电压方程组整理得到牛顿迭代法方程组，其包括第一推导函数和第二推导函数；S3、基于第k次的第一推导函数和第二推导函数的导数值以及第k‑1次变压器的一次侧电抗和二次侧电抗的辨识值，计算得到第k次变压器的一次侧电抗和二次侧电抗的辨识值；S4、根据第k次变压器的一次侧电抗和二次侧电抗的辨识值，判断变压器绕组状态。本发明可以广泛应用于电力设备监测领域。
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公开(公告)号：CN114690038B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210611513.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01R31/34 , H02P29/024 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络的电机故障识别方法、系统及存储介质。该方法包括：分别采集电机在正常运行和不同故障状态下的多组信号并进行小波包变换获得不同小波包节点对应的频带能量指标值，利用频带能量指标值构建电机在正常运行和不同故障状态下的特征向量；将多组信号的特征向量输入到神经网络进行训练测试，并将电机正常运行状态和不同故障状态下的识别率分别作为优化目标，将神经网络的网络结构参数作为待优化参数，获得多个优化目标下的最优解集对应的多个神经网络，可根据不同应用场景灵活选择调用不同神经网络。本发明可解决电机不同运行状态识别率之间的互斥问题，提高神经网络的适用性，实现电机正常及不同故障状态的智能识别。
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公开(公告)号：CN114675183A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210597343.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相关分析的变频电机断条故障检测方法及系统，其通过实时采集待检测的变频电机的电网侧交流电流和整流器直流侧电流，对不同的电流信号进行相关分析，获得对应的融合相关谱图，并利用得到的融合相关谱图判断变频电机是否发生转子断条故障。由于变频器前置二极管整流电路和大滤波电容的作用，使得电网侧交流电流和整流器直流侧电流受噪声干扰影响较小，在工业现场容易通过电流互感器测取，针对变频电机调速系统，通过利用容易测取且噪声干扰较小的电流信号建立转子断条故障的检测识别依据，具有重要的实际应用价值，且该方法能有效提取变频电机转子断条故障时的特征信息，从而提高了电机故障检测识别的精度及可靠性。
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