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文档简介

本发明提供了一种基于多维参数的电机健通过融合多维参数信息和加权计算优化数据输2步骤S2、对采集到的数据进行预处理得到融合状态参数2.根据权利要求1所述的基于多维参数的电机健康性评估方法，其特征在于，步骤S1;i项参数在第k个采样点进行的采样的加权系数。3.根据权利要求2所述的基于多维参数的电机健;;3的数据预处理为多维参数融合，融合状态参数Hrusion满足以下公式：;;其中，max(p,(k))和min(p,(k))分别表示第i项参数在在所有采样点取得的最6.根据权利要求4所述的基于多维参数的电机健康性评估方法，其特征在于，步骤S4;;7.根据权利要求6所述的基于多维参数的电机健康性评估方法，其特征在于，步骤S5;其中，argminay表示最小化求解，指求解出使得健康性评估函数得到最小值的48.根据权利要求7所述的基于多维参数的电机健康性评估方法，其特征在于，步骤S5;9.根据权利要求8所述的基于多维参数的电机健康性评估方法，其特征在于，步骤S656;ii项参数在第k个采样点进行的采样的加权系数。;;;其中，H表示融合状态参数；[A]为融合系数矩阵，至cr分别为融合系数，7;其中，max(p,(k))和min(p,(k))分别表示第i项参数在在所有采样点取得A]=[11…1];示序号为的健康样本的融合状态参数；Hrarget表示待评估样本的融合状态参数；;;8本发明基于电流样本特征归类分析的电机系统故障定性诊断方法做进一步。9;ii项参数在第k个采样点进行的采样的加权系数。;;;其中，H表示融合状态参数；[A]为融合系数矩阵，至cr分别为融合系数，;其中，max(p,(k))和min(p,(k))分别表示第i项参数在在所有采样点取得A]=[11…1];示序号为的健康样本的融合状态参数；Hrarget表示待评估样本的融合状态参数；;;[0035]步骤S5中，健康性评估值的物理含义是待评估样本与健欧式距离为0时认为待评估样本等于健康样本，欧式距离越大则认为待评估样本越远离健[0040]本发明基于电流样本特征归类分析的电机系统故障定性诊断方法的核心优势在本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护

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