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申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明公开了一种基于多头稀疏自编码器及Goertzel分析的电机故障诊断方法，检测电机位置传感器故障引起的振动信号，获得相应故障的振动信号频谱；利用Goertzel算法作为故障频谱的窄带谐波分析工具，对电机位置传感器故障引起的振动信号频谱的二次谐波分量进行评估，并将其作为故障检测的激励特征，再利用振动信号的四次谐波分量来完成对电机位置传感器的错位故障或击穿故障特征的提取；提出多头稀疏自编码器深度神经网络来联合学习电机故障特征，从而实现对电机故障数据的无监督重建和有监督分类。本发明不需要执行经典DNN所需的预训练和微调，通过直接训练具有校正功能的线性单元激活函数的MH‑DNN，可以减少计算负担，故障诊断性能良好，提高预测精度。

主权项：1.一种基于多头稀疏自编码器及Goertzel分析的电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过压电传感器检测电机位置传感器故障引起的振动信号，完成对位置传感器的击穿故障或错位故障信号的前端信号采集，获得相应故障的振动信号频谱；步骤1.1：构建故障信号采集系统，利用三相电压源逆变器VSI驱动无刷直流电机，测试电路包括一组7个5kHz的有源一阶低通滤波器，两个集成运算放大器，将压电陶瓷传感器安装在实验装置上，模拟通道以10kHz和12位精度进行采样和数字化，并进行数据存储、处理；步骤1.2：建立内置霍尔效应的位置传感器的无刷直流电机模型，获得电机反电势和转子位置相电流的波形在位置传感器出现故障时的变化规律，完成无刷直流电机驱动控制器配置；步骤1.3：建立压电传感器模型及其电气模拟器，通过压电传感器对振动信号的监测，来获得由于位置传感器错位故障引起的扭矩和速度振荡信号；1建立压电传感器模型将压电传感器安装在圆形黄铜板上，并涂有一层薄金属膜，作为正电极，建立该压电传感器模型，其正向和反向压电效应为： Sij＝sijklETkl+dkijEk其中，Di是电位移分量，dikl和dkij是压电系数，Tkl是牵引矢量分量，是恒定条件下的介电常数分量，Ek是电场分量，Sij是应变分量，sijklE是恒定电场下的柔度常数，i，j，k，l代表压电晶体系统的自然坐标，取值为1、2和3；2建立电气模拟器，电气模拟器采用theButterworth-VanDykeBVD模型；3利用压电传感器检测位置传感器故障引起的振动信号；步骤2：利用Goertzel算法作为故障频谱的窄带谐波分析工具，对电机位置传感器故障引起的振动信号频谱的二次谐波分量进行评估，并将其作为故障检测的激励特征，再利用振动信号的四次谐波分量来完成对电机位置传感器的错位故障或击穿故障特征的提取；步骤3：提出多头稀疏自编码器深度神经网络来联合学习电机故障特征，实现对电机故障数据的无监督重建和有监督分类；所述多头稀疏自编码器深度神经网络构建多隐层编码器以及解码器，所述解码器和编码器的结构及隐藏层数量和尺寸完全对称，且在传统SAE基础上增加分类模块；编码器使用多层非线性变换，从输入数据中提取高层表示特征，用作解码器和分类模块的输入，解码器重建输入数据，分类模块预测输入数据；所述多头稀疏自编码器深度神经网络利用代价函数完成训练，直接训练具有校正功能的线性单元激活函数，完成对健康及故障电机的健康状况及故障类型的分类。

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