采用深度學(xué)習(xí)的永磁同步電機(jī)匝間短路故障診斷方法

李垣江　張周磊　李夢(mèng)含　魏海峰　張懿

摘 要：針對(duì)永磁同步電機(jī)匝間短路故障診斷方法因結(jié)構(gòu)復(fù)雜、樣本特征稀少和大數(shù)據(jù)冗余等因素引起的診斷困難問題，基于生成式對(duì)抗和稀疏自編碼深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)提出一種高效準(zhǔn)確的匝間短路故障診斷方法。該方法通過采集永磁同步電機(jī)負(fù)序電流和轉(zhuǎn)矩特征信號(hào)，利用生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)張，構(gòu)建魯棒、多樣的訓(xùn)練集合，結(jié)合稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的故障特征分類、診斷。實(shí)驗(yàn)表明該方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)永磁同步電機(jī)負(fù)序電流和轉(zhuǎn)矩特征信號(hào)的樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)張，構(gòu)建了優(yōu)化深度網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的電機(jī)匝間短路診斷。數(shù)據(jù)顯示，采用此方法的匝間短路故障診斷準(zhǔn)確率高達(dá)99.4%。

關(guān)鍵詞：永磁同步電機(jī);匝間短路;稀疏自編碼;生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);樣本擴(kuò)張;負(fù)序電流;故障診斷

DOI：10.15938/j.emc.2020.09.019

中圖分類號(hào)：TP 277

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-449X（2020）09-0173-08

Fault diagnosis of inter-turn short circuit of permanent magnet synchronous motor based on deep learning

LI Yuan-jiang1，2， ZHANG Zhou-lei1， LI Meng-han1， WEI Hai-feng1，2， ZHANG Yi1，2

（1.College of Electronic Information， Jiangsu University of Science and Technology， Zhenjiang 212003， China;2.Changshu Rhett Electric Co.， Ltd.， Changshu 215500，China）

Abstract：

An efficient and accurate fault diagnosis of inter-turn short circuit method was proposed to solve the problem that the fault diagnosis of inter-turn short circuit for permanent magnet synchronous motor has difficulty to diagnose caused by motors complex structure， few sample features and large data redundancy， which is based on the generative adversarial nets and sparse auto encoder network. Negative sequence current and torque characteristic signal of permanent magnet synchronous motor were collected to expand sample data and build robust and diverse training set by generative adversarial nets， and sparse auto encoder network was used to realize efficient and accurate classification or diagnosis of fault features by sparse auto encoder network. Experiments show that the expansion of sample data of the negative sequence current and torque characteristic signals of permanent magnet synchronous motors were realized， and an optimized deep network was built to achieve efficient and accurate diagnosis of the inter-turn short circuit.The experimental results show that the accuracy rate of the fault diagnosis of the inter-turn short circuit method is as high as 99.4%.

Keywords：permanent magnet synchronous motor; inter-turn short circuit; sparse auto encoder; generative adversarial nets; sample expansion; negative sequence current; fault diagnosis

0 引 言

匝間短路是一種典型的、破壞性極強(qiáng)的電機(jī)故障。輕微的匝間短路若不加以識(shí)別，會(huì)導(dǎo)致更為嚴(yán)重的相間短路、單相接地故障。因此，基于深度學(xué)習(xí)理論研究匝間短路的故障診斷方法對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)電機(jī)早期故障、提高系統(tǒng)可靠性和降低維護(hù)成本具有重要意義[1-2]。

現(xiàn)階段，永磁同步電機(jī)（permanent magnet synchronous motor，PMSM）匝間短路的識(shí)別大多通過各種狀態(tài)參數(shù)（負(fù)序特征[3]、振動(dòng)[4]等參數(shù)）判斷其運(yùn)行的狀態(tài)，確定故障部位和劣化程度。匝間短路引起的負(fù)序電流波動(dòng)、阻抗變化均能有效地表征故障特征，但其易受電源品質(zhì)、電機(jī)結(jié)構(gòu)、固有參數(shù)等客觀條件的影響。將組合特征（如負(fù)序特征+振動(dòng)信號(hào)）作為匝間短路的診斷依據(jù)，可有效降低環(huán)境因素對(duì)單一參數(shù)的影響，同時(shí)借助于主成份分析[5]、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[6]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]、小波變換[8]、灰色關(guān)聯(lián)理論[9]等機(jī)器學(xué)習(xí)方法可在有限的樣本數(shù)據(jù)下，實(shí)現(xiàn)匝間短路故障的識(shí)別。

永磁同步電機(jī)的結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，組件內(nèi)部存在的強(qiáng)關(guān)聯(lián)耦合，使得匝間短路的發(fā)生具有隨機(jī)性、繼發(fā)性、并發(fā)性。因此用于診斷的小樣本數(shù)據(jù)，失去了實(shí)際意義。在電機(jī)監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)背景下，基于大量的試驗(yàn)與專業(yè)知識(shí)獲取的海量標(biāo)簽數(shù)據(jù)與非監(jiān)督診斷方法，是提升故障診斷準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。

稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)（sparse auto encoder，SAE）和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial nets，GAN）作為典型的深度學(xué)習(xí)方法，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、電機(jī)故障診斷等領(lǐng)域，取得了顯著成果。SAE能夠利用非監(jiān)督方式學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征的簡(jiǎn)明表達(dá)，使得特征分類具有準(zhǔn)確性高、復(fù)雜度低的特點(diǎn)。文獻(xiàn)[10]采用SAE深度網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合SOFTMAX分類器實(shí)現(xiàn)了異步電機(jī)的6類故障診斷，準(zhǔn)確率達(dá)95%以上。文獻(xiàn)[11]采用SAE網(wǎng)絡(luò)，引入dropout技巧實(shí)現(xiàn)了感應(yīng)電動(dòng)機(jī)的7類故障診斷，準(zhǔn)確達(dá)97%以上。然而，電機(jī)匝間短路的故障樣本具有偶發(fā)性，難以支撐深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)所需的樣本數(shù)量，而GAN利用攻擊性原理，使得輸出數(shù)據(jù)與輸入樣本數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的相關(guān)性，因此可將匝間短路故障樣本輸入GAN生成故障樣本數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不足的缺陷。

本文提出一種聯(lián)合GAN和SAE的永磁同步電機(jī)匝間短路診斷方法。該方法首先分析負(fù)序電流、電磁轉(zhuǎn)矩與匝間短路的關(guān)聯(lián)性，其次利用電磁轉(zhuǎn)矩與優(yōu)化后的負(fù)序電流建立組合診斷特征，并采用GAN對(duì)樣本進(jìn)行擴(kuò)張，建立訓(xùn)練集。最后通過SAE網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建/優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取故障特征的簡(jiǎn)明表達(dá)，訓(xùn)練分類器實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的匝間短路診斷。

1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)需要大量數(shù)據(jù)樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，而樣本的標(biāo)定過程需要大量的時(shí)間、資源[12]。本文采用GAN來增加數(shù)據(jù)規(guī)模，通過創(chuàng)建偽數(shù)據(jù)增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力。GAN包括生成模型、判別模型[13]。它讓2個(gè)模型相互競(jìng)爭(zhēng)，通過學(xué)習(xí)本質(zhì)特征，采用生成模型獲得具有相似數(shù)據(jù)屬性的新樣本。如圖1所示。

定義數(shù)據(jù)參數(shù)：

{（x（t），z（t）），y（t）}Tt=1。（1）

式中：x（t），z（t）為第t個(gè)電機(jī)樣本數(shù)據(jù)和第t個(gè)隨機(jī)噪聲;y（t）為[1，0]，表示將樣本數(shù)據(jù)判別為真的概況為1，將生成數(shù)據(jù)判別為真的概況為0。

模型表示如下：

G：x～=g（z，θG）∈Rn。

D：Feature：X=DF（x，θF），

X～=DF（x～，θF）。

Classifier：y=P（L（x））=real|X，θC|，P（L（x～））=real|X～，θC|。（2）

式中：G，D為生成模型，判別模型;x～為生成數(shù)據(jù);θG為生成模型待優(yōu)化參數(shù);θF為判別模型特征學(xué)習(xí)階段待優(yōu)化參數(shù);θC為判別模型分類器設(shè)計(jì)階段待優(yōu)化參數(shù);g（·），DF（·），P（·）為各模型下的映射函數(shù)。

另外，只有當(dāng)數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于生成模型的參數(shù)量時(shí)才會(huì)保證網(wǎng)絡(luò)得到零和博弈解。

從式（2）可以分析得到判別模型與生成模型的關(guān)系：

因此，固定生成模型就可以得到對(duì)應(yīng)判別器的損失函數(shù)：

式中：x～P（x）為服從電機(jī)樣本分布;x～～P（x～）為服從生成數(shù)據(jù)分布。

損失函數(shù)中可以將-log（D（x））理解為x判別為真的概率，將log（1-D（x～））理解為x～判別為偽的概率。而判斷模型的設(shè)計(jì)要求是：將樣本數(shù)據(jù)判斷為真的概率要高，將生成數(shù)據(jù)判斷為偽的概率要高。另外，對(duì)生成模型的設(shè)計(jì)要求是：判別模式固定時(shí)，生成數(shù)據(jù)的分布特性盡可能與電機(jī)樣本一致，即P（x）≈P（x～），最大化目標(biāo)函數(shù)如下：

結(jié)合式（4）和式（5）的損失函數(shù)，融合判別模型及生成模型的要求，GAN最終目標(biāo)函數(shù)描述為：

經(jīng)過梯度下降優(yōu)化參數(shù)（θG，θD），縮短生成數(shù)據(jù)與自然數(shù)據(jù)差距，當(dāng)D（G（z））=1此時(shí)生成數(shù)據(jù)與原電機(jī)樣本之間達(dá)到最理想的狀態(tài)，即：D（G（z））～P（x～）～P（x）。網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。

1.2 稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)及優(yōu)化

如圖3所示，稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)通過編碼器獲取隱層特征張量，并使其稀疏化。然后，通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)即解碼器來判別特征與原始輸入關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督學(xué)習(xí)[14]。稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)能力強(qiáng)，并具有聯(lián)想記憶能力，其信號(hào)結(jié)構(gòu)更加清晰，適合表達(dá)、學(xué)習(xí)電機(jī)的樣本數(shù)據(jù)特征。

自編碼網(wǎng)絡(luò)邏輯回歸問題普遍使用正則化策略約束網(wǎng)絡(luò)從而提高泛化能力。通過對(duì)目標(biāo)函數(shù)J（θ）添加參數(shù)范數(shù)懲罰R（θ）限制模型學(xué)習(xí)能力，此時(shí)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)如下：

式中：x^（n）為輸入x（n）的預(yù)測(cè)，期望與輸入相似;R（θ）為正則項(xiàng);γ為權(quán)衡R（θ）與J（θ）之間相對(duì)貢獻(xiàn)的超參數(shù)，γ越大對(duì)應(yīng)正則化限制越大。

不同于一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法直接懲罰模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)泛化，稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)通過約束權(quán)值連接，有效刪減參數(shù)使大部分隱層節(jié)點(diǎn)處于靜默狀態(tài)，從而除去冗余基并加強(qiáng)有效目標(biāo)的訓(xùn)練。為了稀疏化激活節(jié)點(diǎn)，將Kullback-Leibler散度引入稀疏正則項(xiàng)懲罰網(wǎng)絡(luò)激活單元：

式中：X-（j）為隱層第j個(gè)節(jié)點(diǎn)相應(yīng)的平均值，j=1，2，…，v;ρ為稀疏性參數(shù)，接近于0。

KL散度懲罰的意義：經(jīng)過懲罰使隱藏神經(jīng)元活躍度處與ρ=X-（j）限制條件下來減少訓(xùn)練過程的泛化誤差。

最終稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)得到的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為：

minθJ（θ）=1N∑Nn=1‖x^（n）-x（n）‖22+

γR（θ）+β∑vj=1KL（ρ||X-（j））。（11）

最后將稀疏自編碼的訓(xùn)練流程如圖4所示。

2 匝間短路特征分析

永磁同步電機(jī)的匝間短路、不平衡的電源電壓等因素均會(huì)影響負(fù)序電流。若直接使用負(fù)序電流特征對(duì)匝間短路進(jìn)行診斷會(huì)嚴(yán)重影響診斷結(jié)果[15-16]。因此需對(duì)負(fù)序電流進(jìn)行優(yōu)化，使其與匝間短路程度具有相同的變化趨勢(shì)，使診斷特征更具魯棒性。同時(shí)，將電磁轉(zhuǎn)矩特征引入故障特征，聯(lián)合負(fù)序電流構(gòu)建樣本集，提升診斷方法的有效性。定義電機(jī)平衡狀態(tài)下的負(fù)序電流是匝間短路條件下的負(fù)序電流。當(dāng)電機(jī)處于電壓不平衡狀態(tài)時(shí)，負(fù)序電流由誤差負(fù)序電流和故障負(fù)序電流共同決定。

經(jīng)永磁同步電機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，得到負(fù)序電流如表1所示，表中：|I+|為正序電流模值;|I-|為總負(fù)序電流模值;|I-f|為優(yōu)化后的負(fù)序電流模值。

由表1可知，平衡狀態(tài)下電機(jī)健康時(shí)|I-|幾乎為0，而當(dāng)短路匝數(shù)遞增時(shí)，|I-|同步升高。此時(shí)|I-f|即為|I-|。而在不平衡電壓狀態(tài)下，隨著不平衡度的上升，相同短路匝數(shù)條件的|I-|也會(huì)上升。此時(shí)定義|I-f|為|I-|與不平衡負(fù)序電流的差值，可抑制不平衡度上升帶來的影響。因此將|I-f|作為匝間短路故障特征項(xiàng)是合理的。

為了提高診斷特征的多樣性，引入電磁轉(zhuǎn)矩特征。電磁轉(zhuǎn)矩特征與匝間短路故障的關(guān)聯(lián)性證明如下。假設(shè)磁芯飽和并且反電動(dòng)勢(shì)為正弦，永磁同步電機(jī)的模型為：

式中： θ為電機(jī)機(jī)械角;wr為機(jī)械速度;B為阻尼系數(shù);J 為轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)慣性;TL，Te為負(fù)載轉(zhuǎn)矩、電磁轉(zhuǎn)矩;S為相繞組;Ki為第i相的電動(dòng)勢(shì)系數(shù);Ii為第i相的相電流;Km為相位電動(dòng)勢(shì)系數(shù)峰值;we為電速度（we=pwr，p表示極對(duì)數(shù)）;θei為第i相的初始相角。

式中：Sn為正常相繞組;Sf為故障相繞組;Tu為可控電磁轉(zhuǎn)矩，保證故障后電機(jī)的繼續(xù)運(yùn)行;Tr為不可控電磁轉(zhuǎn)矩，取決于電機(jī)故障類型。

永磁同步電機(jī)處于健康運(yùn)行情況下，瞬時(shí)相電流可以表示為

從式（17），式（18）可以看出故障情況下瞬時(shí)相位電流會(huì)存在高次諧波分量。匝間短路條件下，短路電流僅限于額定電流，因此由匝間短路引起的轉(zhuǎn)矩可以表示為

式中：Im為相電流峰值;θi為相位角度。

另外根據(jù)式（17）～式（19）可以求取匝間短路下的健康相位電流

式中：θ′if為第i相發(fā)生匝間短路電磁相角;

由式（19）可知影響電磁轉(zhuǎn)矩的因素為相位電動(dòng)勢(shì)系數(shù)以及相電流。當(dāng)永磁同步電機(jī)的某相繞組發(fā)生匝間短路時(shí)，該相電流增加。隨著短路匝數(shù)的增多，相電流峰值會(huì)不斷升高，最后帶動(dòng)電磁轉(zhuǎn)矩的上升。因此永磁同步電機(jī)電磁轉(zhuǎn)矩可以作為研究匝間短路的有效特征。不同平衡狀態(tài)下電磁轉(zhuǎn)矩特征對(duì)比，如下圖所示。

圖5呈現(xiàn)40～60 ms穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間內(nèi)的電磁轉(zhuǎn)矩。隨著短路匝數(shù)增大，電磁轉(zhuǎn)矩平均值亦呈上升趨勢(shì)。圖6表示繞組發(fā)生37匝短路時(shí)不同平衡度電壓下對(duì)應(yīng)的電磁轉(zhuǎn)矩分布?？梢姡嚯妷簩?duì)稱性越差則電磁轉(zhuǎn)矩受到的影響程度也會(huì)加深。因此，引入跟蹤誤差優(yōu)化函數(shù)J優(yōu)化電磁轉(zhuǎn)矩[12]，即

J=λte|T*e（k）-Te（k）|。（21）

式中：λte為優(yōu)化權(quán)重系數(shù);T*e（k），Te（k）為不平衡時(shí)刻預(yù)測(cè)電磁轉(zhuǎn)矩，平衡時(shí)刻已知電磁轉(zhuǎn)矩。

通過控制電磁轉(zhuǎn)矩優(yōu)化權(quán)重系數(shù)使誤差J達(dá)到極小值，實(shí)現(xiàn)T*e（k）→Te（k）。最終優(yōu)化后的電磁轉(zhuǎn)矩可達(dá)到規(guī)避電壓不平衡的目的。

因此本文通過組合優(yōu)化后的負(fù)序分量及電磁轉(zhuǎn)矩，抵抗由電機(jī)非平衡電壓狀態(tài)帶來的誤差效應(yīng)，提升故障診斷的可靠性。

3 試驗(yàn)分析

本文搭建的永磁同步電機(jī)實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)如圖7所示。電機(jī)參數(shù)如表2所示。

通過更改并聯(lián)繞組匝數(shù)模擬匝間短路，樣本標(biāo)簽如下表所示。

3.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化

本文從隱層、學(xué)習(xí)率以及內(nèi)嵌優(yōu)化算法3個(gè)指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，通過損失函數(shù)（均方誤差）判斷最優(yōu)情況。優(yōu)化結(jié)果如表4所示。

對(duì)比在不同隱層數(shù)狀態(tài)下所對(duì)應(yīng)的損失值可知，3層隱層訓(xùn)練的效果最優(yōu)。隱藏層太少無法完成學(xué)習(xí)任務(wù)，而隱藏層太多會(huì)使網(wǎng)絡(luò)變得緩慢難以訓(xùn)練。同理，學(xué)習(xí)率在處于0.01時(shí)損失值最小。學(xué)習(xí)率太高會(huì)影響整體網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，太低使得訓(xùn)練過程變慢，也讓學(xué)習(xí)趨勢(shì)不可預(yù)測(cè)。另外訓(xùn)練算法對(duì)最終結(jié)果以及訓(xùn)練時(shí)間會(huì)有很大的影響，本文選取Adam（Adaptive Moment Estimation）作為網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)算法，在確定參數(shù)后測(cè)試得到的網(wǎng)絡(luò)損失值達(dá)到最小。

3.2 樣本擴(kuò)張的有效性分析

將負(fù)序電流、電磁轉(zhuǎn)矩作為匝間短路故障的聯(lián)合特征項(xiàng)。為研究GAN實(shí)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)張的合理性，隨機(jī)抽取樣本輸入GAN，對(duì)比擴(kuò)張樣本與輸入電機(jī)樣本的分布。如圖8所示，負(fù)序電流、電磁轉(zhuǎn)矩特征處于非線性狀態(tài)，各樣本之間無規(guī)律可尋。在經(jīng)過GAN后，新生成數(shù)據(jù)樣本接近真實(shí)數(shù)據(jù)的分布趨勢(shì)，證明了GAN生成模型的衍生能力。

同時(shí)，為了證明經(jīng)GAN擴(kuò)張后的樣本對(duì)提升匝間短路故障診斷準(zhǔn)確性的意義，將”正?！睌?shù)據(jù)樣本與“故障樣本”以3∶1的比例建立訓(xùn)練集，共計(jì)1 000個(gè)樣本。從兩類訓(xùn)練樣本中，各隨機(jī)抽取100個(gè)樣本輸入GAN完成數(shù)據(jù)擴(kuò)張，因此新生成訓(xùn)練集中的樣本數(shù)量為1 200個(gè)，其“正?！睌?shù)據(jù)樣本與“故障樣本”的比例約為2.5∶1。另外給予20個(gè)已知的故障樣本（非訓(xùn)練集）用于測(cè)試診斷效果，如表5所示。

如表5所示，擴(kuò)張后的訓(xùn)練集能充分解決深度網(wǎng)絡(luò)故障樣本訓(xùn)練不足的問題，使得故障診斷的準(zhǔn)確率提高了15%，從而證明擴(kuò)張后的樣本有助于提升網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。同時(shí)，本文采用交叉熵?fù)p失函數(shù)評(píng)價(jià)在不同訓(xùn)練集條件下本文算法的診斷偏差。

由圖9可知，將原始訓(xùn)練集直接輸入優(yōu)化后的SAE，由于其并未充分學(xué)習(xí)匝間短路的故障特征，因此最終診斷偏差達(dá)5.8%，嚴(yán)重限制了算法在實(shí)際工程中的應(yīng)用。而經(jīng)過GAN擴(kuò)張后的訓(xùn)練集，彌補(bǔ)了訓(xùn)練不足的問題，其最終診斷誤差只有1.5%，可見深度網(wǎng)絡(luò)可充分學(xué)習(xí)電機(jī)的匝間短路特征。

3.3 與傳統(tǒng)方法對(duì)比

為了展示深度學(xué)習(xí)電機(jī)故障診斷的有效性，實(shí)驗(yàn)采用Geforce GTX 1070 GPU顯卡，基于CUDA8.0-CUDNN5.1 Tensorflow平臺(tái)實(shí)現(xiàn)不同方法深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)診斷進(jìn)行對(duì)比分析。其結(jié)果如表6所示。

主成分分析（PCA）及經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EDM）是傳統(tǒng)信號(hào)數(shù)據(jù)挖掘的主要方法。PCA和EDM分解組合特征信號(hào)分別獲得2～100特征數(shù)或7個(gè)IMF能量值，通過2層SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代50次達(dá)到診斷作用，此方法相對(duì)其他算法比較，診斷效率較為低下。而基于3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷準(zhǔn)確率高達(dá)88.7%，證明具有強(qiáng)泛化能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠良好的學(xué)習(xí)和識(shí)別故障類型。后3組實(shí)驗(yàn)在深度學(xué)習(xí)框架下，固定深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（隱藏層：3;隱層節(jié)點(diǎn)：10;批處理量：500;步數(shù)50 000）比較不同方法診斷結(jié)果的優(yōu)劣程度。SAE網(wǎng)絡(luò)的泛化能力優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可對(duì)匝間短路故障的特征進(jìn)行主動(dòng)學(xué)習(xí)、分類，其準(zhǔn)確率高達(dá)97.1%。相同SAE網(wǎng)絡(luò)及算法條件下，考慮到不對(duì)稱性三相電壓，依據(jù)本文特征優(yōu)化方法重新組合特征樣本，診斷結(jié)果有顯著的提升，上升了1.7%。而在此基礎(chǔ)上本文另外通過GAN網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)張6 000個(gè)額外訓(xùn)練樣本，一方面增加了樣本數(shù)量，另一方面增強(qiáng)了數(shù)據(jù)集，由噪聲生成的偽數(shù)據(jù)可以彌補(bǔ)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不足的缺陷，防止過擬合現(xiàn)象，最終使得故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到99.4%，實(shí)現(xiàn)了高效的電機(jī)匝間故障診斷。

4 結(jié) 論

本文聯(lián)合GAN和SAE提出了一種高效準(zhǔn)確的永磁同步電機(jī)匝間短路診斷方法。該方法采用GAN實(shí)現(xiàn)對(duì)永磁同步電機(jī)負(fù)序電流和轉(zhuǎn)矩特征信號(hào)的樣本數(shù)據(jù)擴(kuò)張，豐富了訓(xùn)練集的樣本種類，彌補(bǔ)了深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不足的難題，同時(shí)基于Kullback-Leibler距離及SAE稀疏正則項(xiàng)，構(gòu)建優(yōu)化深度網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的電機(jī)匝間短路診斷。與其他人工智能故障診斷方法優(yōu)勢(shì)在于：

1）采用GAN擴(kuò)展訓(xùn)練集，增加數(shù)據(jù)集的多樣性，彌補(bǔ)了深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不足的問題。

2）提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入樣本數(shù)據(jù)的稀疏性表達(dá)，提升了網(wǎng)絡(luò)泛化能力和分類識(shí)別能力。

因此本文方法可以更加準(zhǔn)確地應(yīng)用于永磁同步電機(jī)匝間短路故障診斷。

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（編輯：劉素菊）

收稿日期： 2018-07-23

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（61503161，61771225）;江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目（BY2016073-01）;江蘇省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃社會(huì)發(fā)展項(xiàng)目（BE2016723）;江蘇省高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目（15KJB510008）

作者簡(jiǎn)介：李垣江（1981—），男，博士，副教授，研究方向?yàn)楣收显\斷、視覺傳感;

張周磊（1994—），男，碩士，研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、故障診斷;

李夢(mèng)含（1993—），女，碩士，研究方向?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)、故障診斷;

魏海峰（1981—），男，博士，副教授，研究方向?yàn)殡姍C(jī)控制、船舶電力系統(tǒng);

張 懿（1982—），女，博士，副教授，研究方向?yàn)榇半娏ο到y(tǒng)。

通信作者：魏海峰