基本信息:
- 专利标题： 一种基于多维多尺度关联样本熵的电机定子绕组退化特征提取方法及系统
- 申请号：CN202510224660.6 申请日：2025-02-27
- 公开(公告)号：CN120145006A 公开(公告)日：2025-06-13
- 发明人： 李伟 , 武宇翔 , 丁石川 , 杭俊 , 刘璞铮 , 李亚
- 申请人： 安徽大学
- 申请人地址： 安徽省合肥市肥西路3号
- 专利权人： 安徽大学
- 当前专利权人： 安徽大学
- 当前专利权人地址： 安徽省合肥市肥西路3号
- 代理机构： 北京盛询知识产权代理有限公司
- 代理人： 吴立强
- 主分类号： G06F18/213
- IPC分类号： G06F18/213 ; G06F18/22 ; G06F18/214 ; G01R31/34 ; G06F123/02
摘要：
本发明公开了一种基于多维多尺度关联样本熵的电机定子绕组退化特征提取方法及系统，方法包括：根据电机的运行参数，采集电机定子绕组的多维原始时间信号矩阵；对多维原始时间信号矩阵进行粗粒化重构，得到粗粒化重构后的一维信号矩阵；将一维信号矩阵进行重构，得到重构后的信号矩阵；根据信号矩阵，构建嵌套矩阵，并根据设定的相似度阈值，计算满足条件的矩阵个数；根据矩阵个数，计算多关联多尺度样本熵，根据多关联多尺度样本熵确定电机定子绕组的实时可靠指数，以评估电机定子绕组的退化状态。本发明能够在不同维度之间捕获信号的交叉关联信息，准确评估信号的复杂度，实时检测到电机绕组的运行状况，避免电机绕组故障及故障后进一步恶化。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F18/00 | 模式识别 |
| --------G06F18/10 | .预处理；数据清理 |
| ----------G06F18/21 | ..识别系统或技术的设计或设置；特征空间中的特征提取；盲源分离 |
| ------------G06F18/213 | ...特征提取，例如通过变换特征空间；概括；映射，例如空间方法 |