牵引电机转子断条故障诊断方法、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种牵引电机转子断条故障诊断方法，其特征在于，包括：获取牵引系统中间直流侧电压信号；从所述电压信号中提取多个频带内重构信号的傅里叶频谱图；根据所述傅里叶频谱图确定出与故障理论值相匹配的故障特征频率，以根据所述故障特征频率确定牵引电机是否发生转子断条故障；所述故障理论值为牵引电机转子断条在中间直流侧电压信号中故障特征频率的理论值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述电压信号中提取多个频带内重构信号的傅里叶频谱图，包括：对所述电压信号进行希尔伯特变换；对变换后的信号进行小波包分解和重构，得到多个频带的重构信号；对各频带的重构信号进行傅里叶分析，得到各重构信号的傅里叶频谱图。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述电压信号进行希尔伯特变换，具体为采用如下公式进行希尔伯特变换：为采用如下公式进行希尔伯特变换：其中，g(t)为电压信号，为希尔伯特变换信号，g

(t)为经过希尔伯特变换后的信号，t为时间变量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对变换后的信号进行小波包分解和重构，具体为：对变换后的信号进行七层小波包分解和重构。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对变换后的信号进行七层小波包分解和重构，包括：采用小波包分解算法将变换后的信号分解成27＝128个频带；采用小波包重构算法将各频带的信号进行重构。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述小波包分解算法具体为：其中，d
i,j,m
为第j层小波包分解的第m个子频带的第i个系数；h(k)和g(k)为小波包滤波器系数；k为小波包低通滤波器或高通滤波器系数的个数；j＝1,2,
…
,7；m＝1,2,
…
,2
j
；i＝1,2,
…
,2
t-j
；t为长度为2
t
的中间直流侧电压信号的指数值；所述小波包重构算法具体为：其中，d
i,j,m
为第j层小波包重构的第m个子频带的第i个系数；h(k)和g(k)为小波包滤波器系数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述傅里叶频谱图确定出与故障理论值相匹配的故障特征频率，以根据所述故障特征频率确定牵引电机是否发生转子断条故障，包括：在以故障理论值为中心频率的频段内确定频率最大值；判断所述频率最大值是否大于故障理论值，若是，则确定牵引电机发生转子断条故障。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在以故障理论值为中心频率的频段内确定频率最大值之前，还包括：确定故障理论值，具体可通过如下公式进行确定，f＝2sf0，其中，s为牵引电机转差率，f0为定子电流基频，f为故障理论值。9.一种牵引电机转子断条故障诊断设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例提供一种牵引电机转子断条故障诊断方法、设备及存储介质，其中，方法包括：获取牵引系统中间直流侧电压信号；从所述电压信号中提取多个频带内重构信号的傅里叶频谱图；根据所述傅里叶频谱图确定出与故障理论值相匹配的故障特征频率，以根据所述故障特征频率确定牵引电机是否发生转子断条故障；所述故障理论值为牵引电机转子断条在中间直流侧电压信号中故障特征频率的理论值。本申请实施例提供的牵引电机转子断条故障诊断方法、设备及存储介质能够提高牵引电机转子断条检测的精确度和及时性。的精确度和及时性。的精确度和及时性。


技术研发人员：何朝保 张泽 张雷 郭鹞 王利 高晓英
受保护的技术使用者：中车唐山机车车辆有限公司
技术研发日：2020.04.13
技术公布日：2021/10/21