基于EMD-SDP图像特征和改进DenseNet车用PMSM故障诊断

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2024.04.016

摘要/Abstract

摘要：

永磁同步电机（permanent magnet synchronous motor，PMSM）因转速范围宽、输出转矩大、调速响应快、尺寸小、质量轻等优点被广泛应用于电动汽车驱动系统。受恶劣气候、异常振动和频繁起动-制动工况因素影响，PMSM易发生匝间短路、退磁、轴承磨损等故障。本文针对PMSM相似故障单一维度信号下难区分以及工作条件发生变化时传统诊断方法鲁棒性差的问题，提出了一种基于经验模态分解-对称点模式（empirical mode decomposition-symmetric dot pattern，EMD-SDP）图像特征和改进DenseNet相结合的车用永磁同步电机故障诊断方法。首先，通过实验获取不同状态的电机在多种工况下振动信号，将预处理的振动信号进行EMD处理，求解不同层级本征模态函数（intrinsic mode function，IMF）；其次，将原始振动信号转化为SDP图像，对不同层级IMF转化为RGB色彩特征在SDP图像上显示出来；然后，通过融合scSE注意力机制改进DenseNet学习图像数据集构建分类网络模型；最后，按照信号-图像-网络的流程对待测电机状态进行评估与诊断。诊断结果表明：所提出的方法在稳态和变速瞬态工况下均表现良好的性能。在恒速恒载工况下，所提的方法达到最高的故障诊断准确率（99.72%），相比基准的DenseNet的准确率（98.06%）提升了1.66个百分点。改进后的DenseNet模型和DenseNet模型的ROC曲线最接近左上角，AUC均值分别为0.997 4和0.974 5；在加速恒载和减速恒载工况下，改进后的DenseNet模型也达到了最高的诊断准确率，分别为96.88%和97.08%。AUC均值分别为0.987 7和0.986 9。本文所提出的方法的总体性能优于传统方法，能有效地用于速度变化时的故障诊断。

关键词: 永磁同步电机, 故障诊断, 经验模态分解, 对称点模式, scSE, DenseNet

Abstract:

Permanent Magnet Synchronous Motor （PMSM） is widely used in electric vehicle drive systems due to its wide speed range， large output torque， fast speed response， small size and lightweight. PMSMs are susceptible to inter turn short-circuit faults， demagnetization faults， bearing wear faults and other faults due to harsh climate， abnormal vibration and frequent start-brake conditions. In this paper， to address the problems of difficulty in distinguishing PMSM similar faults with single-dimension signals and poor robustness of traditional diagnostic methods when the operating conditions change， a fault diagnosis method is proposed for automotive PMSMs based on the combination of Empirical Mode Decomposition-Symmetric Dot Pattern （EMD-SDP） image features and improved DenseNet convolutional neural network. Firstly， the vibration signals of PMSMs in different states under multiple operating conditions are experimentally obtained， and the pre-processed vibration signals are subjected to EMD to solve the Intrinsic Mode Function （IMF） at different levels. Secondly， the original vibration signals are transformed to the SDP images， and the IMFs at different levels are transformed into RGB color features to be displayed on the SDP images. Then， a classification network model is constructed by improving DenseNet learning image dataset through the fusion of scSE attention mechanism. Finally， the motor state to be measured is evaluated and diagnosed through the signal-image-network process. The diagnostic results show that the proposed method performs well under both steady state and variable speed transient conditions. Under constant speed and load conditions， the proposed method achieves the highest fault diagnosis accuracy （99.72%）， which is 1.66% higher than the accuracy of the DenseNet （98.06%）. The ROC curves of the improved DenseNet model and the DenseNet model are closest to the upper left corner， with the mean AUC values of 0.997 4 and 0.974 5. Under acceleration and deceleration with constant load conditions， the improved DenseNet model also achieves the highest diagnostic accuracies of 96.88% and 97.08%， with the mean AUC values of 0.987 7 and 0.986 9. The overall performance of the proposed method is better than conventional methods and can be effectively used for fault diagnosis during speed changes.

Key words: permanent magnet synchronous motors, fault diagnosis, empirical mode decomposition, symmetric dot pattern, scSE, DenseNet

王建平,马建,孟德安,赵轩,边琦,张凯,刘启全. 基于EMD-SDP图像特征和改进DenseNet车用PMSM故障诊断[J]. 汽车工程, 2024, 46(4): 703-716.

Jianping Wang,Jian Ma,Dean Meng,Xuan Zhao,Qi Bian,Kai Zhang,Qiquan Liu. Fault Diagnosis of Automotive PMSMs Based on EMD-SDP Image Features and Improved DenseNet[J]. Automotive Engineering, 2024, 46(4): 703-716.

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参考文献 34

1	马建，李学博，赵轩，等.电动汽车复合制动控制研究现状综述［J］. 中国公路学报， 2022，35（11）： 271-294.
	MA J， LI X B， ZHAO X，et al.Overview of the current research status of composite brake control for electric vehicles ［J］. Journal of China Highway Engineering， 2022，35（11）： 271-294.
2	马建，刘晓东，陈轶嵩，等.中国新能源汽车产业与技术发展现状及对策［J］. 中国公路学报， 2018，31（8）： 1-19.
	MA J， LIU X D， CHEN Y S， et al. China's new energy vehicle industry and state of the art and countermeasures ［J］. Journal of China Highway Engineering， 2018，31 （8）： 1-19.
3	吴志恒，刘爱民. 汽车永磁同步电机切换函数式混合控制策略［J］. 汽车工程， 2023，45（4）： 619-626，597.
	WU Z H， LIU A M. Switching function hybrid control strategy for automotive permanent magnet synchronous motor ［J］. Automotive Engineering， 2023，45 （4 ）： 619-626，597.
4	王国栋，王丽芳，吴艳，等.基于单电流调节器的永磁同步电机深度弱磁控制及模式切换控制策略［J］. 汽车工程， 2023，45（2）： 219-230.
	WANG G D， WANG L F， WU Y， et al. Deep weakening control and mode switching control strategy for permanent magnet synchronous motors based on a single current regulator ［J］. Automotive Engineering， 2023，45 （2）： 219-230.
5	林程，徐垚，邢济垒，等.车用超高速永磁电机驱动控制技术综述［J］. 汽车工程， 2022，44（7）： 1049-1058.
	LIN C， XU Y， XING J L， et al. Overview of vehicle ultra high speed permanent magnet motor drive control technology ［J］. Automotive Engineering， 2022，44（7）： 1049-1058.
6	朱绍鹏，傅琪涛，黄小燕，等.分布式四驱电动汽车电机故障诊断及失效控制［J］. 汽车工程， 2020，42（9）： 1284-1291.
	ZHU S P， FU Q T， HUANG X Y， et al. Distributed four-wheel drive electric vehicle motor fault diagnosis and failure control ［J］.Automotive Engineering， 2020，42（9）： 1284-1291.
7	梁修天，王其东，陈无畏，等.基于功能安全的分布式驱动电动汽车前轮失效补偿控制［J］. 中国公路学报， 2021，34（9）： 26-38.
	LIANG X T， WANG Q D， CHEN W W，et al. Front wheel failure compensation control of distributed drive electric vehicles based on functional safety ［J］. Journal of China Highway Engineering， 2021，34 （9）： 26-38.
8	FU Y， CHEN X， LIU Y. Multi-source information fusion fault diagnosis for gearboxes based on SDP and VGG［J］. Applied Sciences-Basel， 2022， 12（13）： 6323.
9	SUN Y， LI S. Bearing fault diagnosis based on optimal convolution neural network［J］. Measurement， 2022， 190： 110702.
10	蒋亦悦，刘莺，王玺帏，等. 基于SDP和SURF特征提取的异步电机故障诊断方法［J］. 微电机， 2022，55（9）： 12-16，99.
	JIANG Y Y， LIU Y， WANG X W， et al.Asynchronous motor fault diagnosis method based on SDP and SURF feature extraction ［J］. Micro Motor， 2022，55（9）： 12-16，99.
11	ZHU X， HOU D， ZHOU P. Rotor fault diagnosis using a convolutional neural network with symmetrized dot pattern images［J］. Measurement， 2019， 138： 526-535.
12	SONG X， LIAO Z， WANG H. Incrementally accumulated holographic SDP characteristic fusion method in ship propulsion shaft bearing fault diagnosis［J］. Measurement Science and Technology， 2022， 33（4）： 045011.
13	CUI W， MENG G， GOU T. Intelligent rolling bearing fault diagnosis method using symmetrized dot pattern images and CBAM-DRN［J］. Sensors， 2022， 22（24）： 9954.
14	郑一珍，牛蔺楷，熊晓燕，等. 基于EMD-SDP特征融合的CNN轴承保持架故障诊断研究［J］. 机电工程， 2021， 38（1）： 81-87.
	ZHENG Y Z， NIU L K， XIONG X Y， et al. Research on fault diagnosis of CNN bearing cage based on EMD-SDP feature fusion ［J］. Mechanical and Electrical Engineering， 2021， 38 （1）： 81-87.
15	SUN Y， LI S， WANG Y. Fault diagnosis of rolling bearing based on empirical mode decomposition and improved manhattan distance in symmetrized dot pattern image［J］. Mechanical Systems and Signal Processing， 2021， 159： 107817.
16	PIETRZAK P， WOLKIEWICZ M， ORLOWSKA-KOWALSKA T. PMSM stator winding fault detection and classification based on bispectrum analysis and convolutional neural network［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2023， 70（5）： 5192-5202.
17	SHAN S， LIU J， WU S. A motor bearing fault voiceprint recognition method based on Mel-CNN model［J］. Measurement， 2023， 207： 112408.
18	ZHANG Y， SHANG L， GAO H. A new method for diagnosing motor bearing faults based on gramian angular field image coding and improved CNN-ELM［J］. IEEE Access， 2023， 11： 11337-11349.
19	SKOWRON M， ORLOWSKA-KOWALSKA T， KOWALSKI C T. Detection of permanent magnet damage of PMSM drive based on direct analysis of the stator phase currents using convolutional neural network［J］. IEEE Transactions on Industrial Electronics， 2022， 69（12）： 13665-13675.
20	PENG D， WANG H， LIU Z. Multibranch and multiscale cnn for fault diagnosis of wheelset bearings under strong noise and variable load condition［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2020， 16（7）： 4949-4960.
21	ZHANG B， LI W， LI X L. Intelligent fault diagnosis under varying working conditions based on domain adaptive convolutional neural networks［J］. IEEE Access， 2018， 6： 66367-66384.
22	PARK C H， KIM H， SUH C. A health image for deep learning-based fault diagnosis of a permanent magnet synchronous motor under variable operating conditions： instantaneous current residual map［J］. Reliability Engineering & System Safety， 2022， 226： 108715.
23	XU Y， YAN X， SUN B. Deep coupled visual perceptual networks for motor fault diagnosis under nonstationary conditions［J］. IEEE-ASME Transactions on Mechatronics， 2022， 27（6）： 4840-4850.
24	王太勇，宫立明，王鹏，等. 基于KD-DenseNet的旋转机械故障诊断模型［J］. 振动与冲击， 2020， 39（16）： 39-45，80.
	WANG T Y， GONG L M， WANG P， et al. A fault diagnosis model for rotating machinery based on KD-DenseNet ［J］. Vibration and Shock， 2020， 39 （16）： 39-45，80.
25	TANG Y， ZHANG X， QIN G. Graph cardinality preserved attention network for fault diagnosis of induction motor under varying speed and load condition［J］. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2022， 18（6）： 3702-3712.
26	周晓华，武文博.基于改进DenseNet的驾驶行为识别［J］. 计算机仿真， 2023，40（2）： 197-202.
	ZHOU X H， WU W B. Driving behavior recognition based on improved DenseNet ［J］. Computer Simulation， 2023，40（2）： 197-202.
27	ROY A G， NAVAB N， WACHINGER C. Concurrent spatial and channel “squeeze & excitation” in fully convolutional networks［C］. Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - Miccai 2018， PT I： 11070.
28	蒋镕圻，彭月平，谢文宣，等.嵌入scSE模块的改进YOLOv4小目标检测算法［J］. 图学学报， 2021，42（4）： 546-555.
	JIANG R Q， PENG Y P， XIE W X，et al.Improved YOLOv4 small target detection algorithm embedded in scSE module ［J］. Journal of Graphics， 2021，42 （4）： 546-555.
29	HUANG G， LIU Z， VAN DER MAATEN L， et al. Densely connected convolutional networks［C］. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）， Jul. 2017：2261-2269.
30	HOWARD A G， et al. MobileNets： efficient convolutional neural networks for mobile vision applications ［J］. arXiv preprint arXiv：， 2017.
31	TAN M， LE Q V. EfficientNet： rethinking model scaling for convolutional neural networks［J］. International Conference on Machine Learning， 2019，97.
32	PAL S K， MITRA S. Multilayer perceptron， fuzzy sets， and classification［J/OL］. IEEE Transactions on Neural Networks， 1992， 3（5）： 683-697.
33	曹宇鹏，罗林，王乔，等.基于卷积深度网络的高压真空断路器机械故障诊断方法［J］. 电力系统保护与控制， 2021，49（3）： 39-47.
	CAO Y P， LUO L， WANG Q， et al.Mechanical fault diagnosis method for high voltage vacuum circuit breakers based on convolutional deep networks ［J］. Power System Protection and Control， 2021，49 （3）： 39-47.
34	PENG T， YE C， YANG C. A novel fault diagnosis method for early faults of PMSMs under multiple operating conditions［J］. ISA Transactions， 2022， 130： 463-476.

电机状态	数据集A（训练集/验证集/测试集）
	1 000 r/min			1 500 r/min			2 000 r/min
	空载	半载	额定负载	空载	半载	额定负载	空载	半载	额定负载
HC	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20
ITSF	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20
LDF	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20
EF	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20	60/20/20
总数	2160/720/720

电机状态	数据集B（测试集）（空载/半载/额定负载）				数据集C（测试集）（空载/半载/额定负载）
电机状态	1 000~1 250 r/min	1 250~1 500 r/min	1 500~1 750 r/min	1 750~2 000 r/min	2 000~1 750 r/min	1 750~1 500 r/min	1 500~1 250 r/min	1 250~1 000 r/min
HC	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10
ITSF	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10
LDF	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10
EF	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10	10/10/10
总数	160/160/160				160/160/160

方法	改进DenseNet	DenseNet	MobileNet	EfficientNet	MLP
数据集B	0.987 7	0.969 4	0.966 9	0.942 9	0.886 7
数据集C	0.986 9	0.965 1	0.959 9	0.939 7	0.870 1

[1]	张鹏博, 陈仁祥, 邵毅明, 孙世政, 闫凯波. 纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展[J]. 汽车工程, 2024, 46(1): 61-74.
[2]	吴志恒,刘爱民. 汽车永磁同步电机切换函数式混合控制策略[J]. 汽车工程, 2023, 45(4): 619-627.
[3]	王国栋,王丽芳,吴艳,张俊智. 基于单电流调节器的永磁同步电机深度弱磁控制及模式切换控制策略[J]. 汽车工程, 2023, 45(2): 219-230.
[4]	何智成,谢泽军,刘侃,周恩临,唐谦,黄元毅. 纯电动汽车传动系统-电机结构参数协同设计优化[J]. 汽车工程, 2023, 45(11): 2113-2122.
[5]	洪吉超,梁峰伟,杨海旭,李克瑞. 大数据驱动动力电池智能安全管理与控制方法研究[J]. 汽车工程, 2023, 45(10): 1845-1861.
[6]	张奇祥,靳立强,靳博豪,张伊晗,陈鹏飞,刘永腾,李建华. EMB夹紧力控制与传感器故障诊断研究进展[J]. 汽车工程, 2022, 44(5): 736-746.
[7]	于海,邓钧君,王震坡,孙逢春. 基于卷积神经网络的逆变器故障诊断方法[J]. 汽车工程, 2022, 44(1): 142-152.
[8]	靳莹,乔新勇,顾程,郭浩,宁初明. 基于Res⁃CNN和燃油压力波的柴油机喷油器故障诊断方法[J]. 汽车工程, 2021, 43(6): 943-951.
[9]	曾小华,陈虹旭,宋大凤,崔臣,李占江,蒋元广. 基于电机最优回馈转矩曲线的制动控制策略[J]. 汽车工程, 2021, 43(2): 162-170.
[10]	张莉,高兴奇,张健豪. 基于平均-差异模型的电池组短路电流估计[J]. 汽车工程, 2021, 43(11): 1702-1709.
[11]	朱绍鹏, 傅琪涛, 黄小燕, 王志威, 杨兴浩. 分布式四驱电动汽车电机故障诊断及失效控制^*[J]. 汽车工程, 2020, 42(9): 1284-1291.
[12]	张阳阳, 贾云献, 吴巍屹, 苏小波, 时晓文. 概率神经网络在车辆齿轮箱典型故障诊断中的应用^*[J]. 汽车工程, 2020, 42(7): 972-977.
[13]	彭运赛, 夏飞, 袁博, 王志成, 罗志疆. 基于改进CNN和信息融合的动力电池组故障诊断方法^*[J]. 汽车工程, 2020, 42(11): 1529-1536.
[14]	赵治国, 付十豪, 姜斯文, 陈家毅. 干式DCT同步器作动电机位置传感器故障诊断^*[J]. 汽车工程, 2020, 42(11): 1585-1594.
[15]	陈奇, 汪金成, QadeerAhmed, 姚志刚, 陈无畏. 基于模型的汽车电动助力转向系统故障诊断[J]. 汽车工程, 2019, 41(7): 839-850.