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公开(公告)号：CN110780200B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201911221466.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于定子电流复数分量的感应电机匝间短路故障诊断方法，涉及电机故障诊断技术领域。本发明是为了解决现有的匝间短路故障诊断技术，由于信号处理复杂，需要大量探测器传感器设备的问题。本发明所述的一种基于定子电流复数分量的感应电机匝间短路故障诊断方法，可用于诊断感应电机匝间短路故障；本发明所需设备少，结果处理简便；不受电机运行工况限制，在空载和负载条件均可有效诊断故障，还能够在故障情况下识别故障发生相。
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公开(公告)号：CN116566262B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202310540277.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H02P21/05 , H02P21/00 , H02P21/18 , H02P25/022
Abstract: 内置式永磁同步电机转子分步斜极减振方法，涉及电机领域。本发明是为了解决现有转子分步斜极方法，未注意斜极角优化和相互之间的影响，以及忽略了对总径向力的削弱的问题。本发明所述的内置式永磁同步电机转子分步斜极减振方法，基于总径向力和总弯矩的解析模型，确定了不同斜极方式对振动的影响，并确定了每种斜极方式的电机模型，在这些电机模型中选定平均电磁转矩损失和振动加速度幅值均较小的模型作为最优电机模型，实现内置式永磁同步电机转子分步斜极减振。
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公开(公告)号：CN114547946B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210210340.1
申请日：2022-03-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 一种计算电机正交各向异性材料参数的方法，属于电机领域。本发明是为了解决电机模态分析时，现有方法计算难度大的问题。本发明所述的一种计算电机正交各向异性材料参数的方法，利用以壳体理论为核心的正交各向异性解析模型，以容易测量的低阶径向固有频率及其对应阶次作为输入条件，能够简单、快捷的计算出电机正交各向异性材料参数。同时，本发明考虑到了电机定子铁心叠片结构，避免了忽略轴向刚度降低所导致的误差；以低阶径向固有频率及其对应阶次作为输入条件，简单准确、容易获得。
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公开(公告)号：CN114547946A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210210340.1
申请日：2022-03-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 一种计算电机正交各向异性材料参数的方法，属于电机领域。本发明是为了解决电机模态分析时，现有方法计算难度大的问题。本发明所述的一种计算电机正交各向异性材料参数的方法，利用以壳体理论为核心的正交各向异性解析模型，以容易测量的低阶径向固有频率及其对应阶次作为输入条件，能够简单、快捷的计算出电机正交各向异性材料参数。同时，本发明考虑到了电机定子铁心叠片结构，避免了忽略轴向刚度降低所导致的误差；以低阶径向固有频率及其对应阶次作为输入条件，简单准确、容易获得。
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公开(公告)号：CN117171544A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311143804.2
申请日：2023-09-06
IPC: G06F18/213 , G01H17/00 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 基于多通道融合卷积神经网络的电机振动故障诊断方法，涉及电机故障诊断技术领域。本发明是为了解决现有采用单一信号判断旋转机械故障的方法准确率低的问题。本发明所述的基于多通道融合卷积神经网络的电机振动故障诊断方法，采集被诊断电机的一维振动信号，采用局部均值分解方法将该一维振动信号分解为多个PF分量，并将每一个PF分量转换为一个M×N的二维矩阵，然后将获得的二维矩阵与一维振动信号的二维数据在通道维度进行连接，获得具有多通道的三维输入矩阵，将该三维输入矩阵输入至训练好的多通道深度卷积神经网络获得诊断结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113093052A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110356253.2
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法，涉及电机领域。本发明是为了在检测匝间短路的同时，还能够诊断出故障匝数。本发明所述的一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法，利用灰内涵序列，打破了传统邓氏关联度局部控制整体的局限，提高了电机故障判别准确度；小区间定位法，大大缩小了计算量，提高电机诊断速度，为电机的运行、检修、容错提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN110780200A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911221466.3
申请日：2019-12-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于定子电流复数分量的感应电机匝间短路故障诊断方法，涉及电机故障诊断技术领域。本发明是为了解决现有的匝间短路故障诊断技术，由于信号处理复杂，需要大量探测器传感器设备的问题。本发明所述的一种基于定子电流复数分量的感应电机匝间短路故障诊断方法，可用于诊断感应电机匝间短路故障；本发明所需设备少，结果处理简便；不受电机运行工况限制，在空载和负载条件均可有效诊断故障，还能够在故障情况下识别故障发生相。
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公开(公告)号：CN117171544B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311143804.2
申请日：2023-09-06
IPC: G06F18/213 , G01H17/00 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 基于多通道融合卷积神经网络的电机振动故障诊断方法，涉及电机故障诊断技术领域。本发明是为了解决现有采用单一信号判断旋转机械故障的方法准确率低的问题。本发明所述的基于多通道融合卷积神经网络的电机振动故障诊断方法，采集被诊断电机的一维振动信号，采用局部均值分解方法将该一维振动信号分解为多个PF分量，并将每一个PF分量转换为一个M×N的二维矩阵，然后将获得的二维矩阵与一维振动信号的二维数据在通道维度进行连接，获得具有多通道的三维输入矩阵，将该三维输入矩阵输入至训练好的多通道深度卷积神经网络获得诊断结果。
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公开(公告)号：CN113093052B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110356253.2
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法，涉及电机领域。本发明是为了在检测匝间短路的同时，还能够诊断出故障匝数。本发明所述的一种匝间短路电机定子绕组故障匝数的判断方法，利用灰内涵序列，打破了传统邓氏关联度局部控制整体的局限，提高了电机故障判别准确度；小区间定位法，大大缩小了计算量，提高电机诊断速度，为电机的运行、检修、容错提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN116566262A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310540277.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H02P21/05 , H02P21/00 , H02P21/18 , H02P25/022
Abstract: 内置式永磁同步电机转子分步斜极减振方法，涉及电机领域。本发明是为了解决现有转子分步斜极方法，未注意斜极角优化和相互之间的影响，以及忽略了对总径向力的削弱的问题。本发明所述的内置式永磁同步电机转子分步斜极减振方法，基于总径向力和总弯矩的解析模型，确定了不同斜极方式对振动的影响，并确定了每种斜极方式的电机模型，在这些电机模型中选定平均电磁转矩损失和振动加速度幅值均较小的模型作为最优电机模型，实现内置式永磁同步电机转子分步斜极减振。
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