郭家豪, 歐陽(yáng)暉, 劉振興

(1．武漢科技大學(xué) 信息學(xué)科與工程學(xué)院,湖北 武漢 430081;2．冶金自動(dòng)化與檢測(cè)技術(shù)教育部工程研究中心,湖北 武漢 430081;3．武漢第二船舶設(shè)計(jì)研究所,湖北 武漢 430064)

0 引 言

異步電動(dòng)機(jī)作為現(xiàn)代電力傳動(dòng)系統(tǒng)的核心部件,廣泛應(yīng)用于工業(yè)、國(guó)防等領(lǐng)域。對(duì)異步電動(dòng)機(jī)進(jìn)行在線故障診斷和及時(shí)檢修電機(jī)重要元件,在提高系統(tǒng)穩(wěn)定性和減少經(jīng)濟(jì)損失方面具有重要意義[1]。在感應(yīng)電機(jī)中,轉(zhuǎn)子斷條故障約占故障的5%～10%,斷裂導(dǎo)條上出現(xiàn)的過大電流會(huì)損壞其他部件造成電機(jī)停轉(zhuǎn),進(jìn)而對(duì)整個(gè)電力結(jié)構(gòu)造成極大破壞甚至導(dǎo)致人員傷亡。因此異步電機(jī)轉(zhuǎn)子故障診斷方法的研究一直是故障診斷領(lǐng)域的熱點(diǎn)[2]。

電機(jī)電流信號(hào)特征分析(MCSA)作為診斷電機(jī)故障的標(biāo)準(zhǔn)方法,通過對(duì)定子電流頻譜中表現(xiàn)為(1±2ks)(s為異步電機(jī)的轉(zhuǎn)差率;f為電源的頻率;k=1,2,…)的頻率成分進(jìn)行檢測(cè)來確定斷條故障特征[3]。故障特征頻率取決于電機(jī)的轉(zhuǎn)差率,其會(huì)隨著電機(jī)負(fù)載的波動(dòng)而發(fā)生變化從而造成故障特征頻譜振蕩,故障特征受到主頻淹沒變得難以檢測(cè)。為了消除噪聲及主頻的影響,文獻(xiàn)[4]通過經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)對(duì)定子電流提取模態(tài)分量并重構(gòu),經(jīng)希爾伯特變換(HHT)解調(diào),實(shí)現(xiàn)故障頻率的準(zhǔn)確分辨。文獻(xiàn)[5]通過小波變換,將定子電流信號(hào)分解為近似系數(shù)和細(xì)節(jié)系數(shù),通過對(duì)細(xì)節(jié)系數(shù)的分析發(fā)現(xiàn)平均偏差與故障程度成正比,實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)并劃分故障嚴(yán)重程度。文獻(xiàn)[6]將定子電流信號(hào)直接輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,構(gòu)建了一種端對(duì)端的故障學(xué)習(xí)模型,達(dá)到對(duì)故障特征的準(zhǔn)確分類。然而,這些診斷方法在應(yīng)用中都存在一些缺陷:EMD算法在信號(hào)分解和濾波中存在著模態(tài)混疊現(xiàn)象,導(dǎo)致不同的時(shí)間特征成分存在于一個(gè)本征模態(tài)分量中,使得HHT的模態(tài)選擇和頻譜分析變的困難;小波變換和分解的效果很大程度上取決于小波母函數(shù)的選擇,以及分解層數(shù)的確定,這種選擇取決于實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端對(duì)端故障診斷模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)確定困難,模型訓(xùn)練依賴于龐大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

支持向量機(jī)(SVM)作為解決分類問題的有力工具,其通過在高維或無限維空間中構(gòu)造一個(gè)或多個(gè)超平面,來劃分?jǐn)?shù)據(jù)樣本。為了發(fā)揮SVM小樣本數(shù)據(jù)分類精度高、診斷速度快的優(yōu)點(diǎn),并且克服SVM數(shù)據(jù)特征選取困難和超參數(shù)難以確定的缺點(diǎn),本文將SVM分類模型和自適應(yīng)粒子群優(yōu)化(APSO)算法相結(jié)合,提出了一種適用于異步電機(jī)斷條故障診斷的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化逐序支持向量機(jī)(APSO-SSVM)的診斷方法。核心思路是:利用經(jīng)驗(yàn)小波變換(EWT)的自適應(yīng)低通濾波性能濾除定子穩(wěn)態(tài)電流中的各種噪聲和高次諧波,將故障分析限定于反映故障特征的單分量信號(hào);然后通過對(duì)穩(wěn)態(tài)電流信號(hào)進(jìn)行周期截?cái)?得到訓(xùn)練集和測(cè)試集的樣本和標(biāo)簽,并在時(shí)域?qū)颖具M(jìn)行特征提取,通過特征重要性排序,篩選出影響模型分類結(jié)果中占權(quán)重大的特征;最后將特征提取后的信號(hào)樣本導(dǎo)入SSVM模型進(jìn)行訓(xùn)練,使用APSO算法確定最佳超參數(shù),得到轉(zhuǎn)子斷條故障分類模型。相比于現(xiàn)有方法[4-6],本文所提方法用EWT進(jìn)行濾波處理無需設(shè)置參數(shù),能有效抑制模態(tài)混疊,自動(dòng)進(jìn)行時(shí)頻分解。同時(shí)APSO-SSVM分類模型不需要依賴于大量的數(shù)據(jù)樣本,篩選后的特征清晰,超參數(shù)自適應(yīng)確定,模型分類精度高。

1 問題和算法描述

1.1 電機(jī)穩(wěn)態(tài)下的轉(zhuǎn)子斷條故障特征

假設(shè)異步電機(jī)由理想的三相電源供電,a、b、c三相電流ia(t)、ib(t)、ic(t)表達(dá)式為

(1)

式中:Im為電路基波分量的最大值;ω為基波角頻率,ω=2πf。

當(dāng)電機(jī)發(fā)生斷條故障時(shí),定轉(zhuǎn)子之間的氣隙磁場(chǎng)會(huì)發(fā)生畸變,原本穩(wěn)定的正弦定子電流信號(hào)就會(huì)感應(yīng)出一系列故障諧波分量(1±2ks)f,k=1,2,3…。(1±2ks)f為分布在基頻周圍的故障邊頻量。此時(shí),定子三相電流iaf(t)、ibf(t)、icf(t)仍然對(duì)稱,分別是由其故障諧波所調(diào)制而成的多頻率信號(hào)。在故障診斷中常取k=1時(shí)的左右邊頻帶諧波頻率(1±2s)f來識(shí)別斷條故障,當(dāng)只考慮電源頻率f和(1±2s)f的頻率分量時(shí),定子電流斷條故障的數(shù)學(xué)模型為[7]

(2)

1.2 APSO算法原理

PSO算法是一種基于種群優(yōu)化的進(jìn)化算法,在尋找最優(yōu)解的過程中,每個(gè)粒子都存在個(gè)體行為和群體行為[8]。在算法迭代過程中,每個(gè)粒子沿著其最優(yōu)解和群體中全局最優(yōu)位置的方向移動(dòng)。每個(gè)粒子計(jì)算自己的速度并在每次迭代中更新位置。假設(shè)pi,j代表第i個(gè)粒子所遇到過的自身最佳位置,pg,j代表當(dāng)前所有粒子中所挑選出的全局最佳位置,t代表迭代的次數(shù)。則第i個(gè)粒子在第j維空間中的第t次迭代的運(yùn)動(dòng)速度可以表示為[9]

vi,j(t)=w×vi,j(t-1)+c1r1×

[pi,j-xi,j(t-1)]+c2r2×[pg,j-xi,j(t-1)]

(3)

式中:w為粒子飛行速度中的慣性權(quán)重;c1、c2分別為(0,2)區(qū)間取值的個(gè)體和社會(huì)學(xué)習(xí)因數(shù);r1、r2分別為兩個(gè)相互獨(dú)立的取值范圍在[0,1]的隨機(jī)數(shù)。

粒子的位置更新由以下式子表示:

xi,j(t+1)=xi,j(t)+vi,j(t+1)

(4)

(5)

適應(yīng)度越大,說明距離最優(yōu)解越近,此時(shí)更需要局部搜索;適應(yīng)度越小,說明距離最優(yōu)解越遠(yuǎn),此時(shí)更需要全局搜索。與基本粒子群算法相比,現(xiàn)在粒子的慣性權(quán)重是動(dòng)態(tài)更新的,且與迭代次數(shù)和每個(gè)粒子的適應(yīng)度都有關(guān)。

1.3 SSVM分類模型

SVM的基本原理簡(jiǎn)要介紹如下,給定樣本和標(biāo)簽對(duì)的訓(xùn)練集(xi,yi),i=1,2,…m,其中xi∈Rn,且yi∈{+1,-1},考慮由(w,b)定義的超平面,w是權(quán)重向量,b是偏置,可用以下函數(shù)對(duì)x進(jìn)行分類[11]。

(6)

在實(shí)踐中,數(shù)據(jù)通常不是線性可分的。然而,仍然可以通過將數(shù)據(jù)點(diǎn)通過非線性映射變換到另一個(gè)更高維空間(特征空間)來實(shí)現(xiàn)線性模型,使得數(shù)據(jù)點(diǎn)線性可分。該映射由核函數(shù)K完成。

SVM的非線性決策函數(shù)由以下函數(shù)給出:

(7)

式中:Ki(xi,x)為核函數(shù),常用的是高斯徑向基核函數(shù)(RBF),其分類效果好,具有平滑性和局部性的特點(diǎn),可以有效地避免過擬合和欠擬合的問題[12]。

RBF的超參數(shù)γ和懲罰因子C都影響著分類精度。圖1展示了在二分類問題中采用RBF時(shí)不同的γ和C對(duì)超平面的形成以及分類準(zhǔn)確性的影響。

圖1 不同超參數(shù)對(duì)SVM分類的影響

由圖1可以看出,γ越大,高斯圖形越窄,模型復(fù)雜度越高,容易導(dǎo)致過擬合;γ越小,高斯圖形越寬,模型復(fù)雜度越低,容易導(dǎo)致欠擬合[13]。

在SVM分類模型中,要使決策邊界能夠忍受小部分誤差,從而提升泛化能力,因此懲罰系數(shù)C是用來懲罰SVM對(duì)最大邊際的追求,從而在正確分類和最大化邊際兩個(gè)目標(biāo)中找到一個(gè)最佳平衡點(diǎn)。

表1 不同超參數(shù)下的SVM分類精度

由以上分析可知,要使模型能夠達(dá)到最佳的分類精度,故障檢測(cè)能夠更準(zhǔn)確,SVM參數(shù)的選擇是很重要的。而基于APSO優(yōu)化的SVM分類模型,可以自主確定使模型表現(xiàn)效果最佳的γ參數(shù)和懲罰因子C,實(shí)現(xiàn)斷條故障的精確診斷。

SSVM模型是在SVM的基礎(chǔ)上提出的逐序分類模型,其思路是對(duì)于多分類問題,將其依次拆解為多個(gè)二分類問題,在每次二分類的SVM模型中,均使用APSO算法來尋找最佳超參數(shù),依次來增強(qiáng)模型的泛化能力、提高分類精度。其流程圖如圖2所示。

圖2 SSVM分類模型流程圖

2 基于APSO-SSVM的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法

故障診斷流程主要包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)濾波、特征提取和故障分類四個(gè)部分,原理框圖如圖3所示。為證明本文所提方法的魯棒性和泛化性,先對(duì)電機(jī)進(jìn)行有限元建模分析,獲取不同負(fù)載下的斷條故障數(shù)據(jù),再用APSO-SSVM方法對(duì)故障進(jìn)行分類。

圖3 故障診斷原理框圖

數(shù)據(jù)預(yù)處理采用EWT算法對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波降噪,并對(duì)濾波之后的信號(hào)進(jìn)行周期截取獲得樣本,最后對(duì)每一類樣本點(diǎn)進(jìn)行特征提取和特征篩選。特征提取的作用主要是降低信號(hào)的維度,提取能夠代表原信號(hào)特征的時(shí)域量,通過隨機(jī)森林算法篩選出最能決定分類精度的優(yōu)良特征量。最后通過搭建試驗(yàn)平臺(tái)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。

2.1 基于ANSYS的電機(jī)有限元仿真

本文采用ANSYS中的Maxwell 2D仿真,構(gòu)建了鼠籠式異步電機(jī)的有限元模型,其具體步驟如下:

(1) 在RMxprt中設(shè)置電機(jī)基本參數(shù)

Maxwell提供構(gòu)建鼠籠異步電機(jī)2D有限元模型的工具,首選的方法是利用RMxprt異步電機(jī)模型進(jìn)行自動(dòng)轉(zhuǎn)換。相關(guān)電機(jī)參數(shù)見表2。

表2 電機(jī)各項(xiàng)參數(shù)

(2) 在Maxwell 2D中設(shè)置轉(zhuǎn)子斷條故障

當(dāng)鼠籠式異步電機(jī)遭遇轉(zhuǎn)子導(dǎo)條斷裂時(shí),可以將斷裂位置視為電路的開路。在未發(fā)生故障的正常情況下,轉(zhuǎn)子導(dǎo)條材料的電導(dǎo)率通常為2.3×107s/m。為了精確地模擬轉(zhuǎn)子斷條的故障情況,設(shè)定斷條的電導(dǎo)率為20 s/m,這等效于在斷條處引入了極大的電阻。圖4為已標(biāo)注故障斷條位置的電機(jī)的Maxwell 2D模型。仿真設(shè)置了四種運(yùn)行狀態(tài),分別為正常狀態(tài)以及具有1根、2根和3根斷條的故障狀態(tài)。

圖4 電機(jī)Maxwell 2D模型

(3) 設(shè)置運(yùn)行條件

將電機(jī)在上述四種故障狀態(tài)下運(yùn)行,運(yùn)行的載荷條件分為三種,分別是輕載40 N·m(轉(zhuǎn)速1 480 r/min),額定負(fù)載72 N·m(轉(zhuǎn)速1 460 r/min),重載106 N·m(轉(zhuǎn)速1 440 r/min),其中額定負(fù)載下對(duì)應(yīng)的1根斷條的時(shí)域波形圖如圖5所示。

圖5 定子A相電流時(shí)域波形圖

在ANSYS有限元仿真下,不同負(fù)載和故障下電機(jī)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行的時(shí)間均為1 s,采樣頻率為10 kHz。以上分析均以額定負(fù)載條件下,一根斷條故障的定子A相電流為例。

2.2 基于EWT的信號(hào)分解

EWT的分解思路是通過對(duì)信號(hào)的頻譜進(jìn)行分段劃分,構(gòu)建合適的小波濾波器組,對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解。經(jīng)驗(yàn)小波是定義在區(qū)間Λn上的帶通濾波器組,利用范數(shù)不等式和Meyer小波的思想進(jìn)行設(shè)計(jì)。傅里葉變換的整個(gè)支撐區(qū)間可由Λn劃分為[14]

(8)

根據(jù)上述濾波器的構(gòu)造方法,只考慮[0,π]的支撐區(qū)間,可建立第一個(gè)區(qū)間為尺度函數(shù)確定的濾波器,其他區(qū)間為經(jīng)驗(yàn)小波函數(shù)確定的濾波器組,并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行EWT。借鑒經(jīng)典小波變換的思路,細(xì)節(jié)系數(shù)為[15]

(9)

式中:Ψn(ω)為經(jīng)驗(yàn)小波函數(shù);φn(ω)為經(jīng)驗(yàn)尺度函數(shù)。

(10)

式中:Ψn(ω)和Φn(ω)分別為Ψn(t)和φn(t)的傅里葉變換。

傅里葉逆變換記為F[·]和F-1[·],由此信號(hào)f(t)的重構(gòu)表達(dá)式為[16]

(11)

EWT通過設(shè)計(jì)合適的小波濾波器庫(kù)提取信號(hào)的不同模式,信號(hào)f(t)分解得到的頻率由低到高的調(diào)幅-調(diào)頻單分量成分為fk(t)(k=1,2,3…),則:

(12)

EWT分解會(huì)減少產(chǎn)生任何形式的無效分量,對(duì)于給定的信號(hào)x(t)其表達(dá)式如式(13)所示:

x(t)=y(t)+n(t)

(13)

式中:y(t)為頻率50 Hz時(shí)的低頻正弦信號(hào);n(t)為高頻噪聲信號(hào);x(t)為兩者信號(hào)的時(shí)域疊加。

信號(hào)分解的目的在于將不同頻率段的信號(hào)分離以便于提取所需要的部分,原始故障信號(hào)經(jīng)過EWT分解結(jié)果如圖6所示。

圖6 EWT分解信號(hào)

圖6中,mra1分量是原始信號(hào)中所帶的噪聲部分,res分量是經(jīng)去除高次諧波后的穩(wěn)定信號(hào),可以看出去噪后的信號(hào)沒有發(fā)生模態(tài)混疊。

對(duì)分解后的信號(hào)進(jìn)一步做頻譜分析如圖7所示,發(fā)現(xiàn)高頻噪聲均被分離,且EWT沒有損失主頻附近的故障頻率,保留了故障特征。

圖7 EWT分解信號(hào)的頻譜圖

2.3 時(shí)域特征提取與分析

在使用SVM分類器進(jìn)行分類之前,需要再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分。如圖8所示對(duì)定子電流信號(hào)進(jìn)行周期截?cái)?以每200個(gè)信號(hào)點(diǎn)為一個(gè)周期,一個(gè)周期的數(shù)據(jù)即為一個(gè)樣本點(diǎn),周期截取之間無間隔。

圖8 時(shí)域信號(hào)的周期截取

輸入每一個(gè)周期樣本記為xi,i=1,2,…,m,其中m為樣本總數(shù)。每一類別的樣本標(biāo)簽記為yi,k為分類的類別數(shù)。對(duì)樣本進(jìn)行時(shí)域特征量提取,提取10個(gè)時(shí)域特征,分別是單個(gè)樣本的最大值(max),最小值(min),平均值(me),峰峰值(pk),整流平均值(av),方差(va),標(biāo)準(zhǔn)差(st),偏度(sk),均方根(rm)和峰值因子(C)。使用隨機(jī)森林策略對(duì)樣本重要性進(jìn)行比較,結(jié)果如圖9所示。

圖9 特征重要性直方圖

由圖9可以篩選出占比相對(duì)較高的特征,考慮SVM分類的準(zhǔn)確性,并不是特征維度越高越好,因此本文選擇前六個(gè)特征輸入到SVM模型中。

2.4 APSO優(yōu)化SSVM

APSO算法的目的就是為了找到SVM中的兩個(gè)最優(yōu)超參數(shù)懲罰系數(shù)C和高斯徑向基的自帶參數(shù)γ,從而使模型的分類精度達(dá)到最高。在劃分正常樣本和故障樣本的SVM模型中粒子的探尋軌跡如圖10所示。

圖10 粒子群迭代位置變化

在進(jìn)行算法迭代中,初始粒子群數(shù)目為60,粒子群迭代二十輪,初始速度和位置均為隨機(jī)初始化。

在訓(xùn)練過程中通過觀察粒子的適應(yīng)度變化來判斷模型的收斂速度,適應(yīng)度f(x)在故障診斷模型中定義為模型分類的準(zhǔn)確率,其由式(14)所示:

(14)

式中:TP為被正確預(yù)測(cè)的正例個(gè)數(shù);TN為被正確預(yù)測(cè)的反例個(gè)數(shù);FP為被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的正例個(gè)數(shù);FN為被錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的反例個(gè)數(shù)。

迭代過程中的粒子平均適應(yīng)度隨迭代次數(shù)的變化如圖11所示。由圖11可知,在初始粒子數(shù)目和迭代次數(shù)相同的情況下APSO在迭代在第6輪之后粒子就已經(jīng)找到了全局最優(yōu)值點(diǎn),而PSO在迭代17輪之后才能找到最佳模型參數(shù)?？梢?APSO的收斂速度更快,不易陷入局部最小值,穩(wěn)定性更好。

圖11 粒子群迭代適應(yīng)度變化

對(duì)ANSYS仿真下,電機(jī)的不同負(fù)載條件下的故障特征進(jìn)行上述診斷步驟進(jìn)行故障樣本和正常樣本的第一輪分類,其相對(duì)應(yīng)的分類精度和算法平均迭代次數(shù)如表3所示。

表3 分類精度和迭代次數(shù)

由表3可知,基于APSO-SVM的算法,收斂速度更快,并且尋找的最優(yōu)參數(shù)使得SVM分類器在不同負(fù)載條件下,均能實(shí)現(xiàn)斷條故障的準(zhǔn)確分類。

3 試驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 試驗(yàn)裝置

試驗(yàn)系統(tǒng)主要由電源、試驗(yàn)電機(jī)和數(shù)據(jù)采集器等組成,如圖12所示。試驗(yàn)過程為在正常狀態(tài)下對(duì)電機(jī)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)信號(hào)采樣,再將電機(jī)的轉(zhuǎn)子分別打斷為1根、2根和3根,并依次收集斷條定子電流數(shù)據(jù)。電機(jī)的型號(hào)和銘牌參數(shù)如表4所示。數(shù)據(jù)采集板由調(diào)理電路和DSP數(shù)據(jù)采集卡構(gòu)成。試驗(yàn)過程中,采樣頻率為10 kHz,采樣時(shí)間為1 s。

表4 試驗(yàn)電機(jī)參數(shù)

圖12 電機(jī)試驗(yàn)臺(tái)

3.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)2所述的診斷步驟,對(duì)EWT降噪分解后的樣本進(jìn)行周期截?cái)?共計(jì)200個(gè)樣本數(shù)據(jù)。其中,故障類型分為4類,分別是正常狀態(tài)、1根斷條、2根斷條和3根斷條。每種故障類型樣本數(shù)為50,按7…3的比例進(jìn)行訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分,然后導(dǎo)入APSO-SSVM分類模型中進(jìn)行訓(xùn)練,得到驗(yàn)證結(jié)果的混淆矩陣如圖13所示。

圖13 預(yù)測(cè)結(jié)果的混淆矩陣

相比于其他的SVM智能優(yōu)化算法,本文做了相應(yīng)的消融試驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比,來進(jìn)一步驗(yàn)證所提APSO-SSVM模型分類的精確性,結(jié)果如表5所示。表5中的APSO-SSVM為四輪逐次分類的平均迭代次數(shù)。

表5 各模型分類效果對(duì)比

由表5的分類結(jié)果可知,APSO-SVM算法的分類精度最高達(dá)到100%,而且迭代速度相比PSO算法更快,說明了EWT濾波后的信號(hào)提取時(shí)域特征的有效性,以及APSO-SSVM故障診斷模型對(duì)實(shí)際電機(jī)斷條故障分辨的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

4 結(jié) 語(yǔ)

基于傳統(tǒng)頻譜分析的MCSA電機(jī)故障診斷,無法檢測(cè)出轉(zhuǎn)子的斷條數(shù)目和故障類型,而且原始的信號(hào)往往摻雜大量的噪聲和高次諧波干擾,這對(duì)于不同種類的故障識(shí)別是不利的。EWT可以自適應(yīng)的濾除高次諧波和噪音,得到平穩(wěn)的定子電流信號(hào)。通過對(duì)樣本信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征提取以及特征重要性篩選,可以找出影響故障分類的決定性因素,并且避免了頻譜分析中高次諧波和邊頻帶的干擾。將提取到的時(shí)域特征用于小樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的SSVM分類模型,并采用改進(jìn)的APSO算法來優(yōu)化SSVM的超參數(shù),加快了參數(shù)尋優(yōu)的迭代過程,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)轉(zhuǎn)子斷條數(shù)量的高精度診斷。模型提取出的特征對(duì)于定子電流信號(hào)的故障診斷具有普適意義,為進(jìn)一步研究信號(hào)的故障診斷方法提供了重要的參考。