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公开(公告)号：CN114400940A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111547348.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车用永磁驱动电机退磁故障诊断方法及电动汽车，本发明方法包括采集电动汽车用永磁驱动电机的漏磁信号；将漏磁信号通过小波变换转换为二维小波时频图；将二维小波时频图进行自编码特征提取得到特征向量1、将二维小波时频图进行最大稳定极值区域特征提取得到特征向量2；将特征向量1、特征向量2输入预先训练好的机器学习模型，得到电动汽车用永磁驱动电机的退磁故障诊断结果。本发明能够提取更为有效的故障高维特征，将电动汽车用永磁驱动电机的退磁故障诊断转换到更为直观的图像处理，且通过两类特征的融合，可提升故障高维特征的全面性和准确性，可提高电动汽车用永磁驱动电机的退磁故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN114254674A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111544846.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督分类器的永磁同步电机退磁故障诊断方法及系统，本发明方法包括采集永磁同步电机表面的漏磁信号；将一维时域的漏磁信号进行对称点阵图像生成，得到二维的对称点阵图像；将对称点阵图像输入小波散射卷积网络进行特征提取，得到特征向量；将特征向量输入预先训练好的半监督深度规则分类诊断器，得到退磁故障诊断结果。本发明将一维时域信号拓展到了二维的对称点阵图像，避免了复杂的信号处理，基于半监督深度规则分类器可以实现小样本数据下准确的故障诊断，解决了实际设备在故障诊断中因为数据量少，而无法推广应用的难题。
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公开(公告)号：CN114282580B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111668865.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉图像的永磁驱动电机退磁故障诊断模型构建方法及故障诊断方法和系统，其中，本发明所述方法将电机表面漏磁信号作为故障诊断的原始信号，并将其转换为二维傅里叶频谱图，进而提取全局特征和局部特征并进行融合。最后利用融合后的特征构建分类器，尤其是优选softmax分类器进行故障诊断。本发明采用二维傅里叶变换将一维时域信号转换为频谱图，展现了时域信号中隐藏的有效故障特征；并通自编码器方法提取图像的视觉特征提升了特征的有效性，采用结构简单计算量少的softmax分类器进行故障诊断，有效地解决了电动汽车用永磁驱动电机退磁故障诊断难题。
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公开(公告)号：CN117991089A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410026305.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电流轨迹的电机匝间短路故障诊断方法及系统，本发明基于电流轨迹的电机匝间短路故障诊断方法包括下述步骤：获取电机各相的电流，将各相的电流进行模态分解；针对各相进行模态分解得到的模态分量去除高频噪声部分，并采用剩余的模态分量重构各相的电流；生成电流椭圆轨迹图像并获取各相的电流相矢量幅值；根据各相的电流相矢量幅值求取电流椭圆轨迹图像中的椭圆轨迹倾角；根据椭圆轨迹倾角进行电机匝间短路故障诊断。本发明能够有效地诊断永磁同步电机匝间短路故障，无需增加多种传感器或探测线圈，诊断耗时短且鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN114089231A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111289349.8
申请日：2021-11-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R33/02 , G01R33/07 , H02K11/215
Abstract: 本发明公开了一种磁传感器模组、印制永磁同步电机及其应用方法，本发明的磁传感器模组包括模组载体和分别布置在模组载体上的磁传感单元以及两个加法器电路，磁传感单元包括与永磁同步电机极对数相同的多个磁传感器对，磁传感器对在数量、空间上成对偶关系，每一个磁传感器对均包含两类磁传感器且两者漏磁信号相位相差90°，各个磁传感器对的同一类磁传感器的输出端分别与同一个加法器电路的输入端相连。本发明可使得电机有更多的动力传输空间，不会给电机带来额外的负载，可直接集成于印制同步电机的外壳外部或定子上；同时输出信号为模拟信号、绝对式编码，可直接确定初始转子位置角以及高精度编码的转子位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118779718A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410767088.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/241 , G01R31/34 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种异步电机故障诊断模型构建、诊断方法及系统，本发明采集不同健康状态异步电机在不同工况下的外部漏磁时域信号进而重构异步电机内部磁感线分布，基于构磁感线分布形状与电机健康状态的因果关联，即磁感线形状反映电机健康状态，将磁感线分布形状特征转换为图结构特征，最后利用图结构特征进行电机健康状态因果感知匹配，对不同工况下电机健康状态图结构特征因果感知编码构建电机故障诊断分类器。即通过异步电机外部漏磁重构电机内部磁感线分布，可引入并继承内部磁感线知识理论体系，使得基于数据驱动的电机故障诊断体系与人类具有共同知识，提高对基于数据驱动的故障诊断方法的信任度，提高故障诊断模型鲁棒性，降低决策风险。
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公开(公告)号：CN114254674B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111544846.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764 , G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督分类器的永磁同步电机退磁故障诊断方法及系统，本发明方法包括采集永磁同步电机表面的漏磁信号；将一维时域的漏磁信号进行对称点阵图像生成，得到二维的对称点阵图像；将对称点阵图像输入小波散射卷积网络进行特征提取，得到特征向量；将特征向量输入预先训练好的半监督深度规则分类诊断器，得到退磁故障诊断结果。本发明将一维时域信号拓展到了二维的对称点阵图像，避免了复杂的信号处理，基于半监督深度规则分类器可以实现小样本数据下准确的故障诊断，解决了实际设备在故障诊断中因为数据量少，而无法推广应用的难题。
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公开(公告)号：CN114400940B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111547348.9
申请日：2021-12-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车用永磁驱动电机退磁故障诊断方法及电动汽车，本发明方法包括采集电动汽车用永磁驱动电机的漏磁信号；将漏磁信号通过小波变换转换为二维小波时频图；将二维小波时频图进行自编码特征提取得到特征向量1、将二维小波时频图进行最大稳定极值区域特征提取得到特征向量2；将特征向量1、特征向量2输入预先训练好的机器学习模型，得到电动汽车用永磁驱动电机的退磁故障诊断结果。本发明能够提取更为有效的故障高维特征，将电动汽车用永磁驱动电机的退磁故障诊断转换到更为直观的图像处理，且通过两类特征的融合，可提升故障高维特征的全面性和准确性，可提高电动汽车用永磁驱动电机的退磁故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN116067248A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310014911.9
申请日：2023-01-05
Applicant: 湖南大学 , 北京同方华光系统工程有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于埋地未爆弹的激光远程遥控排除系统及其工作方法，所述系统包括移动机器人、激光光源、发射装置、引爆盒及控制装置，激光光源与发射装置通过光纤接口连接，移动机器人、发射装置以及引爆盒分别与控制装置连接；控制装置向移动机器人发送探测未爆弹目标的控制指令以及接收移动机器人发送的探测信息，根据探测信息控制发射装置将激光束发射至未爆弹目标，以及控制引爆盒引爆未爆弹目标。本发明利用移动机器人抵近目标进行探测、识别、挖掘清理和勘察现场工作，减少排爆人员抵近未爆弹的风险、提升了未爆弹销毁的安全性。
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公开(公告)号：CN114282580A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111668865.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉图像的永磁驱动电机退磁故障诊断模型构建方法及故障诊断方法和系统，其中，本发明所述方法将电机表面漏磁信号作为故障诊断的原始信号，并将其转换为二维傅里叶频谱图，进而提取全局特征和局部特征并进行融合。最后利用融合后的特征构建分类器，尤其是优选softmax分类器进行故障诊断。本发明采用二维傅里叶变换将一维时域信号转换为频谱图，展现了时域信号中隐藏的有效故障特征；并通自编码器方法提取图像的视觉特征提升了特征的有效性，采用结构简单计算量少的softmax分类器进行故障诊断，有效地解决了电动汽车用永磁驱动电机退磁故障诊断难题。
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