一种用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法、故障诊断方法及装置与流程

本发明属于故障诊断，具体涉及一种用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法、故障诊断方法及装置。

背景技术：

1、永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor，pmsm）因其效率高、功率密度大、控制性能优异等特点，广泛应用于航空航天、智能制造、轨道交通、国防军工等领域。随着各领域中pmsm在高载荷、过载等复杂工况下工作时间的增加，电机冗余逐渐降低，直接增加了pmsm系统的运行风险和故障概率。退磁故障、偏心故障、匝间短路故障和主绝缘故障是pmsm中能够导致严重后果的常见故障，发生上述故障不仅会产生经济损失，甚至引发灾难性事故。故障诊断技术能有效提高pmsm运行可靠性，从而避免故障恶化并降低故障损失。因此，针对退磁故障、偏心故障、匝间短路故障和主绝缘故障开展多故障诊断研究具有重要的理论研究价值和工程应用价值。

2、深度学习网络因其突出的高维特征提取能力，在解决永磁同步电机多故障诊断问题方面具有较强的技术优势。但是，深度学习网络对已有数据的依赖程度较高，这使得其在小样本状态下的诊断性能出现明显下降，严重限制了基于深度学习故障诊断方法的适用性。

3、数据增强是提升深度学习网络在小样本下诊断性能的主要技术手段，其核心在于通过人为地、合理地扩充训练数据集，来弥补原始数据量不足的缺陷，从而提升模型的泛化能力和鲁棒性。目前，生成对抗网络（generative adversarial networks，gan）是各种应用场景中实现数据增强的常用工具。gan通过生成器和判别器的对抗训练进行学习，其理论目标是收敛至纳什均衡。但其训练动态没有明确的理论机理，生成质量高度依赖于训练数据难以稳定控制。尽管存在一些具有明确理论支撑的数据增强方法，但它们本质上仍局限于数据层面，并未触及底层的数学物理机理，这导致现有方法在永磁同步电机小样本故障诊断领域应用中的生成性能仍有显著提升空间。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法、故障诊断方法及装置，以解决现有技术数据增强缺乏理论机理导致小样本故障诊断领域应用生成性能较差的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明第一方面提供了一种用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，该方法包括：

3、s1、获取用于训练永磁同步电机故障诊断模型的真实训练样本；

4、s2、在频域内，在所述真实训练样本的每个频率点的幅值上叠加一个与幅值相关的随机幅值作为生成样本的幅值，以真实训练样本的相位作为生成样本的相位，以得到生成样本；

5、若所述生成样本与其对应的真实训练样本之间差异程度不满足预先设置要求，则重新执行s2；否则，以所述生成样本作为用于训练永磁同步电机故障诊断模型的第一虚拟训练样本。

6、在一种可能实现的方式中，该方法还包括：s3、在频域内，调整第一虚拟训练样本的频率分布，使得仅在目标转速对应的频率点处幅值不为0而其余频率点处的幅值为0，以得到模拟该目标转速下信号的用于训练永磁同步电机故障诊断模型的第二虚拟训练样本。

7、在一种可能实现的方式中，s2中生成样本的幅值根据以下方式得到：

8、

9、其中，为生成样本频率处的幅值；为真实训练样本频率处的幅值；为幅值调整系数；为之间的随机数。

10、在一种可能实现的方式中，重新执行s2包括：调整幅值调整系数的取值后重新执行s2。

11、在一种可能实现的方式中，s3中按照以下方式调整第一虚拟训练样本的频率分布：

12、

13、

14、其中，为真实训练样本对应转速的基频；为目标转速对应的基频；分别为真实训练样本和第二虚拟训练样本的倍频数；分别为真实训练样本和第二虚拟训练样本的转速；为第二虚拟训练样本频率处的幅值；为第二虚拟训练样本频率处的相位；为第一虚拟训练样本频率处的相位；为第一虚拟训练样本频率处的幅值。

15、在一种可能实现的方式中，生成样本与其对应的真实训练样本之间的差异程度通过均方根误差衡量。

16、在一种可能实现的方式中，所述预先设置要求为：所述生成样本与其对应的真实训练样本之间的均方根误差与阈值α之间的距离满足预先设置的允许误差；

17、所述阈值α为预先确定的所有真实训练样本两两之间的均方根误差的平均值的β倍，0＜β＜1。

18、在一种可能实现的方式中，按照以下方式得到能够直接用于训练的时域内的虚拟训练样本，所述虚拟训练样本包括第一虚拟训练样本和第二虚拟训练样本：

19、

20、其中，为时域内的虚拟训练样本；为真实训练样本采样设备的采样率；为虚拟训练样本的幅值；为虚拟训练样本的相位。

21、为解决上述技术问题，本发明第二方面提供了一种用于永磁同步电机的故障诊断方法，该方法包括：

22、（1）获取待测永磁同步电机的故障诊断参数；

23、（2）将所述故障诊断参数输入预先训练好的故障诊断模型，以得到待测永磁同步电机的故障诊断结果；

24、用于训练所述故障诊断模型的训练样本包括采用本发明第一方面中任一种可能实现的方式中方法得到的训练样本。

25、为解决上述技术问题，本发明第三方面提供了一种用于永磁同步电机的故障诊断装置，包括处理器，所述处理器用于执行计算机程序以实现本发明第二方面中任一种可能实现的方式中方法的步骤。

26、本发明的有益效果是：本发明以小样本条件对永磁同步电机故障特征量的底层影响机理为依据，通过对特征量的时频特征进行调整生成增强样本。提高了增强样本的生成效率与性能，即噪声主要影响各频率点的振幅，对噪声的模拟主要通过调整各频率点的振幅实现，在每个频率点振幅上叠加一个与幅值相关的随机数实现对随机噪声的模拟。本发明解决了现有技术数据增强缺乏理论机理导致小样本故障诊断领域应用生成性能较差的技术问题。

27、除此之外，由于永磁同步电机大多通过改变供电频率调整转速，不同转速信号的基频不同，这使得不同转速下的故障特征量的频域特性有明显差异，需要模拟不同转速下的虚拟样本，则需要对信号的频率分布进行调整：将部分频率点的振幅置0并将该点的振幅叠加到目标频率点，使信号仅在目标转速对应的频率点出现振幅，即可实现对不同转速信号的模拟。

1.一种用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，该方法包括：

2.根据权利要求1所述的用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，该方法还包括：s3、在频域内，调整第一虚拟训练样本的频率分布，使得仅在目标转速对应的频率点处幅值不为0而其余频率点处的幅值为0，以得到模拟该目标转速下信号的用于训练永磁同步电机故障诊断模型的第二虚拟训练样本。

3.根据权利要求1所述的用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，s2中生成样本的幅值根据以下方式得到：

4.根据权利要求3所述的用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，重新执行s2包括：调整幅值调整系数的取值后重新执行s2。

5.根据权利要求2所述的用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，s3中按照以下方式调整第一虚拟训练样本的频率分布：

6.根据权利要求1所述的用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，生成样本与其对应的真实训练样本之间的差异程度通过均方根误差衡量。

7.根据权利要求6所述的用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，所述预先设置要求为：所述生成样本与其对应的真实训练样本之间的均方根误差与阈值α之间的距离满足预先设置的允许误差；

8.根据权利要求2所述的用于永磁同步电机故障诊断的样本增强方法，其特征在于，按照以下方式得到能够直接用于训练的时域内的虚拟训练样本，所述虚拟训练样本包括第一虚拟训练样本和第二虚拟训练样本：

9.一种用于永磁同步电机的故障诊断方法，其特征在于，该方法包括：

10.一种用于永磁同步电机的故障诊断装置，包括处理器，其特征在于，所述处理器用于执行计算机程序以实现如权利要求9所述的用于永磁同步电机的故障诊断方法的步骤。