电机运行状态监测方法、装置、设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种电机运行状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取电机的相电流数据；对所述相电流数据进行特征提取，根据提取的特征得到所述电机的运行状态；若所述电机的运行状态为电机负载异常，则计算所述相电流数据的波形参数，确定所述相电流数据中的异常数据段；对所述异常数据段进行多尺度分解，确定所述相电流数据中的局部异常类型。2.如权利要求1所述的电机运行状态监测方法，其特征在于，所述若所述电机的运行状态为电机负载异常，则计算所述相电流数据的波形参数，确定所述相电流数据中的异常数据段包括：若所述电机的运行状态为电机负载异常，则根据预设周期计算所述相电流数据的至少一个周期的波形参数；将各所述波形参数与预设参数阈值进行比对，确定所述波形参数对应周期内的波段是否为异常波段；统计各所述异常波段，得到所述相电流数据中的异常数据段。3.如权利要求1所述的电机运行状态监测方法，其特征在于，所述对所述相电流数据进行特征提取，根据提取的特征得到所述电机的运行状态，包括：对所述相电流数据进行时频域变换，得到所述相电流数据的频域数据；计算所述频域数据中的幅值最大值与幅值最小值之间的差值，将所述差值作为所述电机的运行频率特征；通过所述相电流数据的波形参数对所述相电流数据进行峰值电流检测，得到所述电机的负载特征；根据所述运行频率特征和所述负载特征，得到所述电机的运行状态。4.如权利要求3所述的电机运行状态监测方法，其特征在于，所述根据所述运行频率特征和所述负载特征，得到所述电机的运行状态之后，所述方法包括：将所述运行频域特征和所述负载特征分别与预设运行频率阈值和预设负载特征阈值进行比较；若所述负载特征大于所述预设负载特征阈值，和/或所述运行频域特征大于所述预设运行频率阈值，则判定所述电机的运行状态为电机负载异常。5.如权利要求3所述的电机运行状态监测方法，其特征在于，所述通过所述相电流数据的电流斜率对所述相电流数据进行峰值电流检测，得到所述电机的负载特征包括：每间隔预设时间，获取连续两个采样时刻之间的电流差值，根据所述电流差和所述两个采样时刻之间的时间差，得到所述相电流数据的波形参数；根据各所述波形参数的数值确定所述相电流数据的峰值电流；统计各所述峰值电流，得到所述峰值电流的统计特征，根据所述统计特征得到所述电机的负载特征。6.如权利要求1至5任一项所述的电机运行状态监测方法，其特征在于，所述对所述异常数据段进行多尺度分解，确定所述相电流数据中的局部异常类型包括：对所述异常数据段进行多尺度分解，得到所述异常数据段的幅值、频率、相位和多尺度分解系数中至少一种波形特征；
将各所述波形特征与预设波形特征进行匹配，确定所述相电流数据中的局部异常类型。7.如权利要求1至5任一项所述的电机运行状态监测方法，其特征在于，所述对所述异常数据段进行多尺度分解，确定所述相电流数据中的局部异常类型，还包括：通过小波分析对所述异常数据段进行多尺度分解，得到所述异常数据段在各小波频带节点下的波形特征；通过对比所述波形特征与预设波形特征，通过判断所述波形特征与所述预设波形特征是否存在差异，确定所述相电流数据是否存在局部异常；若所述相电流数据存在局部异常，则确定存在差异的波形特征所在的频段；对所述频段进行小波重构和时频域变换，得到所述频段的频谱；根据预设频谱与异常类型的映射关系，得到所述频谱对应的局部异常类型。8.一种电机运行状态监测装置，其特征在于，所述电机运行状态监测系统包括：采集模块，用于获取电机的相电流数据；状态提取模块，用于对所述相电流数据进行特征提取，根据提取的特征得到所述电机的运行状态；异常定位模块，用于若所述电机的运行状态为电机负载异常，则计算所述相电流数据的波形参数，确定所述相电流数据中的异常数据段；局部监测模块，用于对所述异常数据段进行多尺度分解，确定所述相电流数据中的局部异常类型。9.一种电机运行状态监测设备，其特征在于，所述电机运行状态监测设备包括存储器和处理器；所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序，以执行权利要求1至7任一项所述的电机运行状态监测方法中的操作。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行权利要求1至7任一项所述的电机运行状态监测方法中的步骤。

技术总结
本发明实施例公开了一种电机运行状态监测方法、装置、设备和存储介质，以解决现有外接监测器的检测方法状态参数不能自动监测电机的相电流波形造成的电机运行状态监测不准确问题；考虑电机运行状态与相电流的运行特征的相关性，通过获取电机的相电流数据，确定相电流的整体运行特征，根据整体运行特征确定局部异常数据段，通过对局部异常数据段进行多尺度分解，得到电机的运行状态，通过多尺度分解对局部异常数据段进行多尺度细化，提高局部特征的提取精度，提高电机的异常识别的准确度；并且仅对局部异常数据段进行多尺度分解，减少计算资源。算资源。算资源。


技术研发人员：张高廷 潘高强 王庆磊
受保护的技术使用者：TCL空调器（中山）有限公司
技术研发日：2021.08.05
技术公布日：2021/11/4