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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种电机暂态运行时故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114660457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210407991.X，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种电机暂态运行时故障诊断方法是由张新华;崔国庆;杨刘;颜亮亮;茅宇设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电机暂态运行时故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电机暂态运行时故障诊断方法，采用电流传感器实时采集待诊断永磁同步电机的暂态定子电流信号，然后通过遗传‑乌燕鸥算法优化后的变分模态分解算法对采样的暂态定子电流信号进行模态分解，获得包含故障特征的多个模态分量子信号。然后对获得的多个模态分量子信号进行希尔伯特变换得到各模态分量子信号对应的瞬时频率，通过分析各模态分量子信号对应的瞬时频率中是否包含匝间短路故障特征频率，以此判断永磁同步电机是否发生匝间短路故障。与现有的技术相比，本发明不仅能在电机稳态运行状态下进行故障诊断，还能在电机暂态运行状态下进行故障诊断，且很大程度上提高了故障诊断的准确性和实时性。

本发明授权一种电机暂态运行时故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种电机暂态运行时故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集待识别诊断电机在预设时间间隔内的暂态定子电流信号，通过遗传-乌燕鸥算法优化后的变分模态分解算法对采集的暂态定子电流信号进行模态分解，获得包含故障特征的多个模态子信号，然后对获得的多个模态分量子信号进行希尔伯特变换得到各模态子信号对应的瞬时频率，通过分析各模态子信号对应的瞬时频率中是否包含故障特征频率，以此判断电机故障是否发生； 具体包括以下实现过程： 步骤1：采用电流传感器采集待识别诊断的永磁同步电机在预设时间间隔内的暂态定子电流信号； 步骤2：设定变分模态分解算法的两个参数惩罚因子α和模态分量个数K的取值范围； 步骤3：设置种群数为Q，Q取值一般大于10，根据步骤2中惩罚因子α和模态分量个数K的取值范围，将随机产生的Q个种群粒子[α，K]＝[α1，K1],[α2，K2]…[αi，Ki]作为初始化参数，其中i＝1,2,3…,Q，并设置最大迭代次数为M，M取值一般大于100； 步骤4：将产生的参数[αi，Ki]带入变分模态分解算法中，然后对步骤1中获得的暂态定子电流信号进行变分模态分解，并得到Ki个模态分量； 步骤5：根据步骤1中获得的暂态定子电流信号的稀疏特性，选取包络熵为适应度函数，适应度函数公式为其中j＝1,2,3…,N，N为模态分量子信号的信号长度，其中aj是步骤4中获得的模态分量经解调运算后得到的包络信号； 步骤6：分别计算步骤4中获得的Ki个模态分量的适应度函数值，并选取最小值作为个体适应度值fi； 步骤7：重复步骤4-6获得的Q个个体适应度值，并计算其平均适应度值； 步骤8：将步骤6中获得的个体适应度值与步骤7中获得的平均适应度值进行比较； 步骤9：根据步骤8中的比较结果，如果个体适应度值小于平均适应度值，则表明[α，K]的邻近搜索区域是具有前景的，因此采用局部搜索强的遗传算法进行搜索；如果个体适应度值大于平均适应度值，则不采用局部搜索策略，采用乌燕鸥算法进行搜索，并跳转到步骤15继续运行； 步骤10：遗传算法进行迭代更新[α，K]； 步骤11：将步骤10中获得的[α，K]代入变分模态分解算法，对电流信号进行变分模态分解，并计算个体适应度值； 步骤12：比较步骤11中获得的个体适应度值的大小，并选取最小值作为局部极小值； 步骤13：比较每次循环迭代后步骤12中获得的局部极小值，并选取最小值作为新的局部极小值，把该新的局部极小值对应的[α，K]作为下一次迭代更新的输入参数； 步骤14：判断是否达到最大迭代次数M，若达到，则跳转到步骤20继续运行，否则跳转到步骤10继续运行； 步骤15：采用乌燕鸥算法进行迭代更新[α，K]； 步骤16：将步骤15中获得的[α，K]代入变分模态分解算法，对电流信号进行变分模态分解，并计算个体适应度值； 步骤17：比较步骤16中获得的个体适应度值的大小，并选取最小值作为局部极小值； 步骤18：比较每次循环迭代后步骤17中获得的局部极小值，并选取最小值作为新的局部极小值，把该新的局部极小值对应的[α，K]作为下一次迭代更新的输入参数； 步骤19：判断是否达到最大迭代次数M，若达到，则跳转到步骤20继续运行，否则跳转到步骤15继续运行； 步骤20：比较步骤13和步骤18中获得的局部极小值，并选择较小的一个作为全局极小值； 步骤21：输出适应度函数的全局极小值及其对应的[α0，K0]，此时的α0和K0即为最优的惩罚因子和模态分量的个数； 步骤22：根据步骤21得到最优的参数惩罚因子和信号分量的个数对变分模态分解进行参数设置； 步骤23：利用步骤22参数优化后的变分模态分解算法对步骤1获得的暂态定子电流信号进行模态分解，得到K0个模态分量子信号； 步骤24：通过希尔伯特变换计算步骤23得到的K0个模态分量子信号的瞬时频率； 步骤25：通过分析各模态子信号对应的瞬时频率中是否包含永磁同步电机匝间短路故障特征频率f0，当检测到有频率为f0±2Hz存在时即为故障特征频率，以此诊断电机故障是否发生。

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