CN110058157B - 基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法，包括采集原始三相电压信号和原始三相电流信号；建立以基频为中心的带通滤波器，得到滤波后的三相电压信号和三相电流信号；获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度；基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗；获得多维特征综合决策指标；将多维特征综合决策指标和阈值进行比较，若小于则触发报警信号本发明基于采集三相电压和电流信号。本发明能提高实时性序电压、序电流和序阻抗指标，具有更高的数据分辨能力，能够实现比基于温度的报警策略更高精度的状态报警以序电压、序电流和序阻抗作为监测目标，具有超高的信噪比，报警准确度高。

Description

基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法及系统

技术领域

本发明涉及电机在线监测技术领域，尤其涉及一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法及系统。

背景技术

电机运行可靠性和寿命在很大程度上由其绝缘性能所决定，因此，开发绝缘状态评估技术，准确评估牵引电机绝缘健康状态，有助于提升电机运行的安全性，降低电机运行风险，减少维护费用，提升维护效率。

电机绝缘状态评估技术分为离线检测技术和在线监测技术。离线检测技术已发展成熟，相关检测产品如绝缘电阻和电容的测试设备已经非常成熟，被广泛应用于电机制造和各个工业领域。在线监测技术在一些涉及到重大经济或安全的工业现场亦有应用，较为成熟的应用主要有基于温度的在线监测技术和基于三相电压电流不平衡度的在线监测技术。首先，基于温度的在线监测技术的是将绝缘温度作为监测目标，当温度超过预设温度阈值时触发报警，这种技术虽成本低廉，性价比高，但误报率高，及时性差，已经无法满足当前对于重要电机高实时、高精度、高准确率的监测需求。其次，基于三相电压电流不平衡度的在线监测技术是将三相电压和三相电流的瞬时不平衡度作为监测目标，当不平衡度超过阈值时触发报警，这种技术相比基于温度的监测技术在实时性、精度和准确度方面有了极大提高，但物理意义不明确，在准确度方面仍有较大提升空间。最后，由于绝缘电气特性复杂，仅仅使用温度和不平衡度等单一指标来评估绝缘在线运行状态，导致误报率较高。

发明内容

本发明针对现有技术中的缺点，提供了一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法及系统。

为了解决上述技术问题，本发明通过下述技术方案得以解决：

一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法，包括以下步骤：

采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号；

建立以基频为中心的带通滤波器，基于所述带通滤波器分别对原始三相电压信号和原始三相电流信号进行滤波处理，得到滤波后的三相电压信号和三相电流信号；

通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度；基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗；

基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标；

将多维特征综合决策指标和预设的阈值进行比较，若所述多维特征综合决策指标小于预设的阈值，则触发报警信号。

作为一种可实施方式，所述采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号，具体为：

采用高灵敏度三相电压和电流传感器对三相交流电机的三相电压和三相电流进行拾取，采用高速数据采集设备对三相交流电机的三相电压和三相电流进行采集。

作为一种可实施方式，所述通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度，三相电压不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_u表示三相电压不平衡度，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

三相电流不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_i表示三相电流不平衡度，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号。

作为一种可实施方式，所述序电压、序电流和序阻抗分别包括零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗，则基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗具体为：

所述零序电压、正序电压和负序电压表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

所述零序电流、正序电流和负序电流表示为：

其中，I₀、I_p、I_n分别为零序电流、正序电流、负序电流，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号，

所述零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，Z₀、Z_p、Z_n分别表示零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗。

作为一种可实施方式，所述基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标，具体为：

所述正序阻抗和负序阻抗相等，则瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗形成10个序特征；

对每个序特征进行归一化，使得雷达图每条边的值为1，则10个特征指标之间的夹角为

则多维特征综合决策指标CV表示如下：

其中，a_i和b_i是特征指标归一化值，CV表示多维特征综合决策指标。

一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测系统，包括采集模块、预处理模块、第一计算模块、第二计算模块以及对比判断模块；

所述采集模块，用于采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号；

所述预处理模块，用于建立以基频为中心的带通滤波器，基于所述带通滤波器分别对原始三相电压信号和原始三相电流信号进行滤波处理，得到滤波后的三相电压信号和三相电流信号；

所述第一计算模块，用于通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度；基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗；

所述第二计算模块，用于基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标；

所述对比判断模块，用于将多维特征综合决策指标和预设的阈值进行比较，若所述多维特征综合决策指标小于预设的阈值，则触发报警信号。

作为一种可实施方式，所述采集模块被设置为：

采用高灵敏度三相电压和电流传感器对三相交流电机的三相电压和三相电流进行拾取，采用高速数据采集设备对三相交流电机的三相电压和三相电流进行采集。

作为一种可实施方式，所述第一计算模块被设置为：

三相电压不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_u表示三相电压不平衡度，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

三相电流不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_i表示三相电流不平衡度，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号。

作为一种可实施方式，所述第一计算模块还被设置为：

所述序电压、序电流和序阻抗分别包括零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗，则基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗具体为：

所述零序电压、正序电压和负序电压表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

所述零序电流、正序电流和负序电流表示为：

其中，I₀、I_p、I_n分别为零序电流、正序电流、负序电流，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号，

所述零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，Z₀、Z_p、Z_n分别表示零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗。

作为一种可实施方式，所述第二计算模块被设置为：

所述正序阻抗和负序阻抗相等，则瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗形成10个序特征；

对每个序特征进行归一化，使得雷达图每条边的值为1，则10个特征指标之间的夹角为

则多维特征综合决策指标CV表示如下：

其中，a_i和b_i是特征指标归一化值，CV表示多维特征综合决策指标。

本发明由于采用了以上技术方案，具有显著的技术效果：本发明基于采集三相电压和电流信号，利用对称分量法信号进行分解，构建序电压、序电流和序阻抗指标，再利用大数据分析技术对序电压、序电流和序阻抗进行综合分析，在线监测电机绝缘状态序电压、序电流和序阻抗指标，具有更高的状态识别能力，能够实现比基于温度的报警策略更早的状态报警，提高实时性序电压、序电流和序阻抗指标，具有更高的数据分辨能力，能够实现比基于温度的报警策略更高精度的状态报警以序电压、序电流和序阻抗作为监测目标，具有超高的信噪比，而温度传感器所感知信号无法隔离电机其他运行部件所带来的温度变化，因此，能够实现比基于温度的报警策略更准确的状态报警，提高报警准确度，降低误报率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的整体流程示意图；

图2是本发明的整体结构示意图；

图3是经过脉冲调制技术调制过后的信号的示意图；

图4是解调后三相电压信号的示意图；

图5是多维特征综合决策指标雷达图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法，如图1所示，包括以下步骤：

S100、采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号；

S200、建立以基频为中心的带通滤波器，基于所述带通滤波器分别对原始三相电压信号和原始三相电流信号进行滤波处理，得到滤波后的三相电压信号和三相电流信号；

S300、通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度；基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗；

S400、基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标；

S500、将多维特征综合决策指标和预设的阈值进行比较，若所述多维特征综合决策指标小于预设的阈值，则触发报警信号。

本发明基于采集三相电压和电流信号，利用对称分量法信号进行分解，构建序电压、序电流和序阻抗指标，再利用大数据分析技术对序电压、序电流和序阻抗进行综合分析，在线监测电机绝缘状态序电压、序电流和序阻抗指标，具有更高的状态识别能力，能够实现比基于温度的报警策略更早的状态报警，提高实时性序电压、序电流和序阻抗指标，具有更高的数据分辨能力，能够实现比基于温度的报警策略更高精度的状态报警以序电压、序电流和序阻抗作为监测目标，具有超高的信噪比，而温度传感器所感知信号无法隔离电机其他运行部件所带来的温度变化，因此可以基于此对电机进行监测，实时监测出电机的状态。

在步骤S100中，所述采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号，具体为：

采用高灵敏度三相电压和电流传感器对三相交流电机的三相电压和三相电流进行拾取，采用高速数据采集设备对三相交流电机的三相电压和三相电流进行采集。

在本实施例中，分别采用高灵敏度三相电压传感器和高灵敏度三相电流传感器：高灵敏度三相电压传感器和高灵敏度三相电流传感器都是绝缘的，绝缘的目的就是让电压和电流按照设计好的路径进行流通，当绝缘出现故障如匝间故障(定子绝缘绕组故障主要包含匝间故障、相间故障和相地故障)时，定子绕组的磁链将发生畸变，可能形成局部磁场，根据电磁感应原理，局部磁场感应出局部交变电压和电流，进而产生焦耳热效应，最终绝缘导致局部温度升高。显然，在温度最终升高之前，由于局部交变电压和电流的存在，三相电压和电流亦产生一定程度畸变。因此，采用高灵敏度三相电压传感器和高灵敏度三相电流传感器拾取三相电压和电流信号的微小变化，比温度更早感知到绝缘状态的变化。

另外，还采用高速数据采集设备进行三相交流电机的三相电压和三相电流的采集：电压和电流信号对状态变化高度敏感，且信号中常常含有因早期故障引起高频信号，因此采用高速数据采集设备，确保满足奈奎斯特采样定理，完整恢复高频故障信号。相比之下，温度信号属于缓变信号，采样设备采样频率无需太高，一般在几个赫兹的数量级别即可满足要求，这类信号的模式识别能力较差，难以实现高精度状态报警。

最后，通过采集设备输出三相交流电机原始电压信号和三相交流电机原始电流信号，在此，拿三相交流电机原始电压信号作为例子，由三相电压传感器直接得到的原始信号是经过脉冲调制技术调制过后的信号，如附图3所示，需要使用解调技术恢复到原信号状态。

设计以基频为中心的带通滤波器对原始三相电压信号进行滤波处理。滤波器以软件代码方式实现，通常采用IIR数字滤波器。以基频(电机旋转频率)为中心频率f_r，带宽f_b为10Hz或20Hz(根据实际信号选择)，左截止频率为f_r-f_b/2，右截止频率为f_r+f_b/2，使用以上参数设计IIR数字带通滤波器，对PWM调制电压信号进行滤波解调，解调后三相电压信号如附图4所示图3是原始信号经过滤波器后到图4是解调信号。滤波器用软件实现，主要参数就3个，中心频率，左截止频率，右截止频率，使用这3个参数编写代码即可实现。

在步骤S300中，所述通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度，三相电压不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_u表示三相电压不平衡度，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

三相电流不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_i表示三相电流不平衡度，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号。在获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度的计算中，如果高灵敏度三相电压传感器测得的是相电压Vu、Vv、Vw，需要把相电压转化成线电压进行不平衡度的计算；同样，如果高灵敏度三相电流传感器测得是相电流Iu、Iv、Iw，则需要把相电流转换成线电流进行不平衡度的计算。

在步骤S300中，所述序电压、序电流和序阻抗分别包括零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗，则基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗具体为：

所述零序电压、正序电压和负序电压表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

所述零序电流、正序电流和负序电流表示为：

其中，I₀、I_p、I_n分别为零序电流、正序电流、负序电流，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号，

所述零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，Z₀、Z_p、Z_n分别表示零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗。

在步骤S400中，所述基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标，具体为：

所述正序阻抗和负序阻抗相等，则瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗形成10个序特征；对每个序特征进行归一化，使得雷达图每条边的值为1，则10个特征指标之间的夹角为

也就是说：对称分量分解后形成零序电压、正序电压、负序电压，零序电流、正序电流、负序电流，零序阻抗、正序阻抗、负序阻抗，共9个原始特征指标，由于正序阻抗和负序阻抗相等，相当于8个序特征指标，再加上三相电压不平衡度和三相电流不平衡度，形成包含此10个特征指标的多维度综合监测指标；除三相电压不平衡度和三相电流不平衡度外，进一步分别求解其余8个特征指标的统计指标，如有效值和方差，构建形成10个新的特征指标；使用雷达图表示这10个特征指标，将实时雷达图面积与总面积的比值CV作为最终多维特征综合决策指标，监测绝缘在线运行状态。不同特征指标量纲和取值范围都不同，在计算前先进行归一化，使得雷达图每条边的值为1，10个特征指标之间的夹角为

则多维特征综合决策指标CV表示如下：

其中，α_i和b_i是特征指标归一化值，CV表示多维特征综合决策指标。

通过计算出来的多维特征综合决策指标，可以和预设的阈值做比较，如果计算结果小于预设的阈值，才进行报警，如果大于，那么则重新进入下一时刻的比较。

另外，适用范围涵盖变频电机和普通定频电机。由于本发明引入解调算法，可以对经过调制技术处理的信号进行分析，因此适用范围更广；对称分量法分解得到的序分量都有明确物理意义；基于雷达图面积法构建的多维特征综合决策指标CV，融合了10个特征指标，比单一指标更具有稳定性和准确性，有效避免误报；对电机原有系统影响较小。电压和电流传感器属于非侵入式传感器，安装方案选择较多。技术成熟度高。电压电流信号测试和分析技术都非常成熟。

实施例2：

一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测系统，如图2所示，包括采集模块100、预处理模块200、第一计算模块300、第二计算模块400以及对比判断模块500；

所述采集模块100，用于采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号；

所述预处理模块200，用于建立以基频为中心的带通滤波器，基于所述带通滤波器分别对原始三相电压信号和原始三相电流信号进行滤波处理，得到滤波后的三相电压信号和三相电流信号；

所述第一计算模块300，用于通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度；基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗；

所述第二计算模块400，用于基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标；

所述对比判断模块500，用于将多维特征综合决策指标和预设的阈值进行比较，若所述多维特征综合决策指标小于预设的阈值，则触发报警信号。

更进一步地，所述采集模块100被设置为：

采用高灵敏度三相电压和电流传感器对三相交流电机的三相电压和三相电流进行拾取，采用高速数据采集设备对三相交流电机的三相电压和三相电流进行采集。

所述第一计算模块300被设置为：

三相电压不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_u表示三相电压不平衡度，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

三相电流不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_i表示三相电流不平衡度，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号。

另外，所述第一计算模块300还被设置为：

所述序电压、序电流和序阻抗分别包括零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗，则基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗具体为：

所述零序电压、正序电压和负序电压表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

所述零序电流、正序电流和负序电流表示为：

其中，I₀、I_p、I_n分别为零序电流、正序电流、负序电流，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号，

所述零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，Z₀、Z_p、Z_n分别表示零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗。

所述第二计算模块400被设置为：

所述正序阻抗和负序阻抗相等，则瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗形成10个序特征；

对每个序特征进行归一化，使得雷达图每条边的值为1，则10个特征指标之间的夹角为

则多维特征综合决策指标CV表示如下：

其中，a_i和b_i是特征指标归一化值，CV表示多维特征综合决策指标。

本发明基于采集三相电压和电流信号，利用对称分量法信号进行分解，构建序电压、序电流和序阻抗指标，再利用大数据分析技术对序电压、序电流和序阻抗进行综合分析，在线监测电机绝缘状态序电压、序电流和序阻抗指标，具有更高的状态识别能力，能够实现比基于温度的报警策略更早的状态报警，提高实时性序电压、序电流和序阻抗指标，具有更高的数据分辨能力，能够实现比基于温度的报警策略更高精度的状态报警以序电压、序电流和序阻抗作为监测目标，具有超高的信噪比，而温度传感器所感知信号无法隔离电机其他运行部件所带来的温度变化，因此可以基于此对电机进行监测，实时监测出电机的状态。

另外，适用范围涵盖变频电机和普通定频电机。由于本发明引入解调算法，可以对经过调制技术处理的信号进行分析，因此适用范围更广；对称分量法分解得到的序分量都有明确物理意义；基于雷达图面积法构建的多维特征综合决策指标CV，融合了10个特征指标，比单一指标更具有稳定性和准确性，有效避免误报；对电机原有系统影响较小。电压和电流传感器属于非侵入式传感器，安装方案选择较多。技术成熟度高。电压电流信号测试和分析技术都非常成熟。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

需要说明的是：

说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

此外，需要说明的是，本说明书中所描述的具体实施例，其零、部件的形状、所取名称等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化，均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号；

建立以基频为中心的带通滤波器，基于所述带通滤波器分别对原始三相电压信号和原始三相电流信号进行滤波处理，得到滤波后的三相电压信号和三相电流信号；

通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度；基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗；

所述序电压、序电流和序阻抗分别包括零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗；

基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标，具体为：

所述正序阻抗和负序阻抗相等，则瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗形成10个序特征；

对每个序特征进行归一化，使得雷达图每条边的值为1，则10个特征指标之间的夹角为

则多维特征综合决策指标CV表示如下：

其中，a_i和b_i是特征指标归一化值，CV表示多维特征综合决策指标；

将多维特征综合决策指标和预设的阈值进行比较，若所述多维特征综合决策指标小于预设的阈值，则触发报警信号。

2.根据权利要求1所述的基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法，其特征在于，所述采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号，具体为：

采用高灵敏度三相电压和电流传感器对三相交流电机的三相电压和三相电流进行拾取，采用高速数据采集设备对三相交流电机的三相电压和三相电流进行采集。

3.根据权利要求1所述的基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法，其特征在于，所述通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度，三相电压不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_u表示三相电压不平衡度，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

三相电流不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_i表示三相电流不平衡度，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号。

4.根据权利要求1所述的基于对称分量法和多维指标融合的电机监测方法，其特征在于，基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗具体为：

所述零序电压、正序电压和负序电压表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

所述零序电流、正序电流和负序电流表示为：

其中，I₀、I_p、I_n分别为零序电流、正序电流、负序电流，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号，

所述零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，Z₀、Z_p、Z_n分别表示零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗。

5.一种基于对称分量法和多维指标融合的电机监测系统，其特征在于，包括采集模块、预处理模块、第一计算模块、第二计算模块以及对比判断模块；

所述采集模块，用于采集三相交流电机的三相电压和三相电流，得到三相交流电机的原始三相电压信号和原始三相电流信号；

所述预处理模块，用于建立以基频为中心的带通滤波器，基于所述带通滤波器分别对原始三相电压信号和原始三相电流信号进行滤波处理，得到滤波后的三相电压信号和三相电流信号；

所述第一计算模块，用于通过滤波后的三相电压信号和三相电流信号分别获取瞬时三相电压和三相电流的不平衡度；基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗；

所述第一计算模块还被设置为：

所述序电压、序电流和序阻抗分别包括零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗；

所述第二计算模块，用于基于瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及序电压、序电流和序阻抗得到所有特征指标，形成多维特征综合决策指标；

所述第二计算模块被设置为：

所述正序阻抗和负序阻抗相等，则瞬时三相电压和三相电流的不平衡度以及零序电压、正序电压、负序电压、零序电流、正序电流、负序电流、零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗形成10个序特征；

对每个序特征进行归一化，使得雷达图每条边的值为1，则10个特征指标之间的夹角为

则多维特征综合决策指标CV表示如下：

其中，a_i和b_i是特征指标归一化值，CV表示多维特征综合决策指标；

所述对比判断模块，用于将多维特征综合决策指标和预设的阈值进行比较，若所述多维特征综合决策指标小于预设的阈值，则触发报警信号。

6.根据权利要求5所述的基于对称分量法和多维指标融合的电机监测系统，其特征在于，所述采集模块被设置为：

采用高灵敏度三相电压和电流传感器对三相交流电机的三相电压和三相电流进行拾取，采用高速数据采集设备对三相交流电机的三相电压和三相电流进行采集。

7.根据权利要求5所述的基于对称分量法和多维指标融合的电机监测系统，其特征在于，所述第一计算模块被设置为：

三相电压不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_u表示三相电压不平衡度，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

三相电流不平衡度由以下公式获得：

其中，

其中，Max表示最大值，abs表示绝对值，ε_i表示三相电流不平衡度，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号。

8.根据权利要求5所述的基于对称分量法和多维指标融合的电机监测系统，其特征在于，所述第一计算模块还被设置为：

基于滤波后的三相电压信号和三相电流信号进行对称分量分解，得到序电压、序电流和序阻抗具体为：

所述零序电压、正序电压和负序电压表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，U_ab，U_bc，U_ca分别表示滤波后的三相电压信号；

所述零序电流、正序电流和负序电流表示为：

其中，I₀、I_p、I_n分别为零序电流、正序电流、负序电流，I_ab，I_bc，I_ca分别表示滤波后的三相电流信号，

所述零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗表示为：

其中，V₀、V_p、V_n分别为零序电压、正序电压、负序电压，Z₀、Z_p、Z_n分别表示零序阻抗、正序阻抗和负序阻抗。

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