戴顯陽 陳 前 宋向金 劉正蒙 徐高紅

(江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院 鎮(zhèn)江 212013)

1 引言

相比于傳統(tǒng)的三相電機(jī)，五相永磁電機(jī)因其具有高效率、高功率密度、高轉(zhuǎn)矩慣量比等特點(diǎn)而受到越來越廣泛的研究[1]。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，繞組匝間短路故障作為電機(jī)諸多電氣故障中發(fā)生概率較高的一種故障，一旦發(fā)生將會(huì)使整個(gè)電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的性能急劇下降，嚴(yán)重時(shí)甚至將導(dǎo)致整個(gè)電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)崩潰。但若能在匝間短路故障早期階段及時(shí)有效診斷出故障程度，配合相應(yīng)的容錯(cuò)控制策略，就能大幅提高整個(gè)電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的可靠性[2]。因此研究五相永磁同步電機(jī)匝間短路故障診斷方法，對(duì)于提高電動(dòng)汽車和風(fēng)力發(fā)電機(jī)等電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的容錯(cuò)運(yùn)行能力具有重要意義。針對(duì)匝間短路故障診斷方法，可以歸納為三大類：采用信號(hào)分析、采用模型以及采用AI 智能的方法[3]。

現(xiàn)有的信號(hào)分析法主要以長(zhǎng)短時(shí)傅里葉變換、小波分析、拓展park 矢量分析、希爾伯特-黃變換等多種手段獲取特定的電流、電壓特征來診斷故障[4-7]。文獻(xiàn)[8]分析了剩余絕緣電阻對(duì)定子電流的影響，對(duì)電流信號(hào)進(jìn)行多重同步壓縮變換處理，從而提取出基波和9 次諧波，建立故障指示器。文獻(xiàn)[9]基于電機(jī)的模型預(yù)測(cè)控制策略，根據(jù)價(jià)值函數(shù)中的諧波分量進(jìn)行故障診斷。信號(hào)分析法對(duì)電機(jī)參數(shù)依賴不高，但需要相關(guān)的先驗(yàn)知識(shí)，并且定子電流、電壓等易受到轉(zhuǎn)速和負(fù)載等電機(jī)運(yùn)行條件影響，因此故障檢測(cè)魯棒性受到制約。此外，對(duì)于如何剔除電機(jī)噪聲的影響，完成故障程度精確估計(jì)仍存在困難。

基于模型的診斷方法主要通過構(gòu)建電路模型、有限元分析模型和不同類型的觀測(cè)器，分析發(fā)生故障時(shí)的磁場(chǎng)分布和電機(jī)各參數(shù)的波形，從而實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)[10-12]。文獻(xiàn)[13]在αβ坐標(biāo)系中通過相電流的對(duì)稱分量推導(dǎo)出匝間故障診斷指標(biāo)新解析表達(dá)式，從而反映故障嚴(yán)重性和位置。文獻(xiàn)[14]通過將卡爾曼濾波器擴(kuò)展模式與故障模型相結(jié)合，在dq框架下進(jìn)行故障檢測(cè)和故障定位?；谀Ｐ偷姆椒ㄐ枰獦O為準(zhǔn)確的電機(jī)參數(shù)，然而電感以及電阻參數(shù)會(huì)在電機(jī)的運(yùn)行過程中隨著溫度上升而發(fā)生不可避免的變化，這對(duì)故障診斷有極大的影響。

基于人工智能的方法通過機(jī)器學(xué)習(xí)、推理和決策來實(shí)現(xiàn)故障診斷，對(duì)永磁電機(jī)的數(shù)學(xué)模型依賴小，并且減少了對(duì)相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)需求的限制，一定程度上解決了上述兩種方法存在的問題[15]。現(xiàn)有的人工智能算法通常分為淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)。淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般搭配信號(hào)分析法進(jìn)行使用，通過信號(hào)分析建立包含故障特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入向量，實(shí)現(xiàn)故障診斷[16-17]。深度學(xué)習(xí)消除了限制淺層網(wǎng)絡(luò)的預(yù)處理階段，有自動(dòng)提取輸入向量特征的特點(diǎn)，從而在故障診斷中更為普及[18-19]。文獻(xiàn)[20]采用了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并引入了注意力機(jī)制來判別匝間短路故障程度，但循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相較于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢，感受野不夠靈活，因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越受工作者的青睞。文獻(xiàn)[21]中將機(jī)器學(xué)習(xí)和卷積網(wǎng)絡(luò)相融合，根據(jù)不同信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行匝間短路故障檢測(cè)。文獻(xiàn)[22]中通過采用多尺度殘差卷積網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)非平衡條件下的電機(jī)故障，通過多尺度和殘差結(jié)構(gòu)避免性能下降并構(gòu)建了更深的網(wǎng)絡(luò)。上述文獻(xiàn)使用了先進(jìn)的智能學(xué)習(xí)算法，但沒有考慮網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響。

傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性在于依靠經(jīng)驗(yàn)選取模型的超參數(shù)并非最優(yōu)超參數(shù)組合，并且卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入包含了大量干擾噪聲，這些方面在很大程度上會(huì)制約診斷準(zhǔn)確性。為了解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)選取和故障特征提取的問題，本文提出采用貝葉斯優(yōu)化的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于五相永磁同步電機(jī)早期ITSC 故障診斷。首先，使用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采集足夠的故障特征。其次，引入貝葉斯優(yōu)化算法調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)，尋找一組適用于五相永磁同步電機(jī)復(fù)雜故障情況的超參數(shù)。最后，該算法通過提取實(shí)際的電流信號(hào)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)不同短路情況下的早期ITSC 故障診斷。

2 五相永磁同步電機(jī)匝間短路模型

針對(duì)五相永磁同步電機(jī)匝間短路故障診斷方法，建立了具有ITSC 故障的五相PMSM 的數(shù)學(xué)模型。當(dāng)電機(jī)繞組A 相發(fā)生ITSC 故障時(shí)，故障永磁同步電機(jī)的等效電路如圖1 所示。

圖1 五相永磁同步電機(jī)匝間短路模型

根據(jù)圖1，故障定子繞組的等效電路模型可描述為

其中

式中，van、vbn、vcn、vdn、ven代表了五相電機(jī)相電壓；Ra、Rb、Rc、Rd、Re代表相電阻；Rf代表短路相絕緣電阻；ia、ib、ic、id、ie代表相電流；if為故障電流；La、Lb、Lc、Ld、Le代表自感；Mab、Mac、Mad、Mae、Mbc、Mbd、Mbe、Mcd、Mce、Mde代表互感；ea、eb、ec、ed、ee代表反電勢(shì)；u=n/N代表短路匝數(shù)比，n是短路匝數(shù)，N是一相總匝數(shù)。

當(dāng)ITSC 故障發(fā)生時(shí)，根據(jù)圖1 短路回路可以推導(dǎo)出

短路匝的電阻與剩余絕緣電阻相比可以忽略不計(jì)，在ITSC 的初始階段，自感和互感在短路路徑中的貢獻(xiàn)通常可以忽略不計(jì)，為了后面的計(jì)算方便，ITSC 故障初期通常只保留最后一項(xiàng)進(jìn)行分析[23]。故障電流if的表達(dá)式可以簡(jiǎn)化為

式中，λpm,a是A 相繞組的磁鏈，將式(3)化簡(jiǎn)，if的幅值可寫為

式中，F(xiàn)I 表示ITSC 故障的故障指數(shù)。

電機(jī)的電阻和電感可以認(rèn)為是已知的，當(dāng)電機(jī)健康時(shí)，故障指數(shù)為0，當(dāng)電機(jī)發(fā)生匝間短路故障時(shí)，該指數(shù)不為0。因此該指標(biāo)可以判斷是否發(fā)生ITSC 故障，但不能判斷ITSC 故障的嚴(yán)重程度。

根據(jù)式(4)，在轉(zhuǎn)速一定的情況下，μ和Rf共同作用于故障電流，并且故障電流if隨著Rf減小而增大。因此對(duì)μ和Rf這兩個(gè)變量進(jìn)行調(diào)節(jié)，能夠?qū)崿F(xiàn)不同嚴(yán)重程度的匝間短路故障，方便后續(xù)的電流數(shù)據(jù)采集。

3 網(wǎng)絡(luò)模型

3.1 多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)(MSCNN)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network，CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由卷積層、激活函數(shù)層、池化層和全連接層組成，通常用于圖像識(shí)別、分類、目標(biāo)檢測(cè)。CNN 通過多層卷積和池化操作來提取輸入數(shù)據(jù)中的特征，并在全連接層中進(jìn)行分類或回歸等任務(wù)。

卷積層通過卷積核對(duì)整段數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積運(yùn)算，分別計(jì)算出數(shù)據(jù)的權(quán)重與偏差，并通過激活函數(shù)進(jìn)行非線性變換來擬合其復(fù)雜的映射關(guān)系，建立數(shù)據(jù)與其所屬類別間的聯(lián)系，其運(yùn)算公式為

式中,第l層的第i個(gè)特征面的第j個(gè)神經(jīng)元輸入值；為第l層的第i個(gè)特征面的第j個(gè)神經(jīng)元輸出值；為權(quán)重系數(shù)；為偏差值；*為卷積運(yùn)算；f(·)為激活函數(shù)，本文采用ReLU 函數(shù)作為激活函數(shù)，其優(yōu)點(diǎn)在于使輸出的部分神經(jīng)元為0，從而提高網(wǎng)絡(luò)的稀疏性，減少參數(shù)之間的相互依賴關(guān)系，并緩解過擬合問題。它的定義如下

卷積層之后立即連接一個(gè)池化層，池化層是上層數(shù)據(jù)的縮放映射，它本質(zhì)上是二次采樣。本文采用最大池化操作，最大池化層可以通過選擇最突出的特征來減少特征圖的尺寸和參數(shù)數(shù)量，從而提高計(jì)算效率和降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)。池化層的輸出為

式中，W為池化層大小；為第i個(gè)特征面的第j個(gè)神經(jīng)元輸出值池化后的結(jié)果。

全連接層則整合不同的特征，輸出層通過softmax 分類函數(shù)輸出網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果為

式中，σ(·)為激活函數(shù)，采用sigmod 函數(shù)作為激活函數(shù)，定義如下

電機(jī)故障診斷是一個(gè)時(shí)間序列信號(hào)識(shí)別或回歸問題。然而，傳統(tǒng)的CNN 網(wǎng)絡(luò)在解決該問題時(shí)仍然存在一些挑戰(zhàn)。首先，由于組件、系統(tǒng)或采樣頻率的變化，電流信號(hào)不會(huì)保持相同的尺度[22]，而單尺度卷積核只能從一個(gè)尺度提取特征，缺乏多尺度特征提取能力，在噪聲干擾下無法提取出足夠用于故障診斷的特征量，這意味著固定的卷積核大小并不適用于每個(gè)信號(hào)。其次，電機(jī)通常在變化條件下運(yùn)行，許多因素可能會(huì)導(dǎo)致信號(hào)的變化，例如電機(jī)的轉(zhuǎn)速變化、負(fù)載變化。因此，要使得故障診斷方法能夠在電機(jī)系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用，就必須考慮在不同工況下分析信號(hào)的能力。為了解決以上問題，提高故障診斷準(zhǔn)確率，采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如圖2 所示，多尺度核特征提取層采用了五個(gè)分支，每個(gè)分支由兩個(gè)CNN 子塊構(gòu)成，每個(gè)CNN 子塊由卷積層、激活函數(shù)層和池化層組成。每個(gè)分支采用不同的卷積核尺寸進(jìn)行并行訓(xùn)練和融合。多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高網(wǎng)絡(luò)感受野大小和故障特征提取能力，平衡網(wǎng)絡(luò)的深度和寬度，增加空間上下文信息的獲取。此外，采用不同規(guī)模的卷積尺寸可以增加網(wǎng)絡(luò)的多樣性。

圖2 多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)(MSCNN)

3.2 貝葉斯優(yōu)化

使用長(zhǎng)一維的電流信號(hào)作為分析對(duì)象需要更深的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)去提取復(fù)雜的特征。如果層數(shù)太少，網(wǎng)絡(luò)就無法提取到足夠有效的特征，但網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)過多會(huì)導(dǎo)致超參數(shù)組合爆炸式增長(zhǎng)，因此選擇合適的超參數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能有極大的影響。

貝葉斯優(yōu)化可以根據(jù)對(duì)未知目標(biāo)函數(shù)獲取的信息，找到下一個(gè)評(píng)估位置，從而最快地達(dá)到最優(yōu)解[24]。為了尋找適用于五相永磁同步電機(jī)復(fù)雜故障情況的超參數(shù)組合，節(jié)省調(diào)優(yōu)時(shí)間，采用貝葉斯優(yōu)化算法自動(dòng)選擇最優(yōu)超參數(shù)組合。

貝葉斯優(yōu)化源于貝葉斯定理，它使用貝葉斯公式來建立優(yōu)化過程的概率分布[24]

式中，g(·)為用于評(píng)價(jià)性能的目標(biāo)函數(shù)；xt為決策向量；yt=g(xt)+εt為評(píng)估目標(biāo)函數(shù)值；εt為觀測(cè)噪聲；D1:t為已觀測(cè)值的集合；p(D1:t|g)為觀測(cè)值y的似然分布；p(g)為g的先驗(yàn)概率分布，即對(duì)未知目標(biāo)函數(shù)狀態(tài)的假設(shè)；p(D1:t)代表邊際似然分布；p(g|D1:t)為g的后驗(yàn)概率分布，后驗(yàn)概率分布描述通過已觀測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)先驗(yàn)進(jìn)行修正后未知目標(biāo)函數(shù)的置信度。

貝葉斯優(yōu)化框架主要包含兩個(gè)核心部分：概率代理模型和采集函數(shù)。本文采用高斯過程(Gaussian processes，GP)作為代理模型、期望改進(jìn)(Expected improvement，EI)作為采集函數(shù)。其優(yōu)化算法框架如圖3 所示，首先運(yùn)用概率代理模型擬合真實(shí)目標(biāo)函數(shù)；再運(yùn)用采集函數(shù)根據(jù)過去觀測(cè)點(diǎn)的后驗(yàn)概率，從未被采樣的區(qū)域或可能出現(xiàn)最優(yōu)解的區(qū)域中確定下一個(gè)最優(yōu)采樣點(diǎn)；最后，更新相應(yīng)的參數(shù)集合直到觸發(fā)停止條件。參數(shù)尋優(yōu)過程表示為

圖3 貝葉斯優(yōu)化算法框架

式中，f(·)為采集函數(shù)；λ為t時(shí)刻優(yōu)化參數(shù)組合；Ψ為優(yōu)化參數(shù)空間。

3.3 基于貝葉斯優(yōu)化的多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)(BO-MSCNN)故障診斷算法

BO-MSCNN 模型如圖4 所示，分為兩個(gè)部分：MSCNN 過程和貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化過程。在MSCNN過程中，首先將傳感器采集到的時(shí)序電流信號(hào)段作為網(wǎng)絡(luò)輸入；其次經(jīng)過多尺度卷積層提取到故障特征；然后進(jìn)行特征融合并通過全連接層傳遞到Softmax 輸出層；最后得到每個(gè)運(yùn)行狀態(tài)的概率值，并將測(cè)試精度作為輸出。而貝葉斯優(yōu)化過程會(huì)根據(jù)之前的測(cè)試精度和超參數(shù)組合更新當(dāng)前的超參數(shù)組合。兩個(gè)進(jìn)程循環(huán)往復(fù)，直到觸發(fā)終止條件。

圖4 BO-MSCNN 故障診斷算法

本文采用高斯過程(GP)作為代理模型，期望改進(jìn)(EI)函數(shù)作為采集函數(shù)，尋找最優(yōu)解超參數(shù)組合。BO-MSCNN 故障診斷算法流程如圖5 所示，具體步驟如下所示。

圖5 故障診斷算法流程圖

(1) 首先利用采集系統(tǒng)獲取五相永磁同步電機(jī)匝間短路電流數(shù)據(jù)，再將采集到的電流信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，建立樣本數(shù)據(jù)集，劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。

(2) 確定網(wǎng)絡(luò)模型，并設(shè)置需要優(yōu)化的超參數(shù)(優(yōu)化器、卷積核尺寸、卷積核數(shù)量)區(qū)間。

(3) 選取一組超參數(shù)作為起點(diǎn)初始化MSCNN模型，進(jìn)行模型訓(xùn)練并輸出測(cè)試精度。

(4) 進(jìn)行貝葉斯優(yōu)化，采用高斯過程(GP)代理超參數(shù)組合在MSCNN 模型上的函數(shù)關(guān)系，然后通過期望改進(jìn)(EI)函數(shù)選取下一個(gè)評(píng)估點(diǎn)，迭代修正先驗(yàn)信息，逐步提高代理模型準(zhǔn)確性。

(5) 貝葉斯優(yōu)化完成后返回第三步，重新選取一組超參數(shù)進(jìn)行新一輪訓(xùn)練，直至到達(dá)迭代次數(shù)。

(6) 輸出貝葉斯優(yōu)化后模型性能最優(yōu)一組超參數(shù)及MSCNN 網(wǎng)絡(luò)模型。

(7) 將測(cè)試樣本輸入MSCNN 網(wǎng)絡(luò)模型，最終得到每個(gè)運(yùn)行狀態(tài)的概率值，其中最大的類別被視為最終的故障診斷結(jié)果。

4 試驗(yàn)研究與結(jié)果分析

4.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集及處理

為了驗(yàn)證所提出的ITSC 故障診斷算法的有效性，建立了FPPMSM 的試驗(yàn)平臺(tái)，在不同的工作條件下對(duì)FPPMSM 進(jìn)行了測(cè)試。試驗(yàn)裝置由上位機(jī)、RTU-Box204 平臺(tái)、試驗(yàn)電機(jī)、轉(zhuǎn)矩傳感器、伺服電機(jī)、磁粉制動(dòng)器、示波器和故障試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集卡組成(圖6)。被測(cè)電機(jī)包括繞組短路點(diǎn)，試驗(yàn)數(shù)據(jù)(定子的五相電流)用NI USB-6351 數(shù)據(jù)采集卡采集，采樣頻率為20 kHz。示波器用于查看定子的五相電流。被測(cè)電機(jī)為11 對(duì)極星形接法、每相70 匝集中繞組。采用矢量控制(Field-oriented control，F(xiàn)OC)控制電機(jī)，在恒定負(fù)載下運(yùn)行，速度由上位機(jī)設(shè)置。

圖6 試驗(yàn)裝置

在故障電機(jī)試驗(yàn)中，ITSC 故障設(shè)置在A 相。被測(cè)電機(jī)將A 相繞組外接，通過短接A 相線圈不同匝數(shù)的引線點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)不同ITSC 故障嚴(yán)重程度。在固定負(fù)載1 N·m 的情況下，分別采用兩種不同的轉(zhuǎn)速工況。實(shí)際故障情況下故障電阻太小，流過故障電阻的故障電流會(huì)很大，這會(huì)對(duì)試驗(yàn)臺(tái)造成不可逆的損壞。因此，人為設(shè)置了一個(gè)故障電阻來保護(hù)測(cè)試平臺(tái)。

用于訓(xùn)練和測(cè)試的故障數(shù)據(jù)集如表1 所示。ITSC的早期故障診斷是本文研究的重點(diǎn)，根據(jù)ITSC故障的嚴(yán)重程度，數(shù)據(jù)標(biāo)簽被分為八類?！癏LA”和“HLB”代表電機(jī)在轉(zhuǎn)速300 r/min、500 r/min 下的健康狀態(tài)?！癆1”、“A2”、“A3”、“B1”、“B2”和“B3”分別對(duì)應(yīng)300 r/min、500 r/min 下的1.4%、7.1%和14.2%的短路匝比。“R0.1”表示故障電阻設(shè)置為0.1 ?。對(duì)每個(gè)故障條件收集1 200 個(gè)電流信號(hào)段，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集兩部分。其中960 個(gè)樣本用于訓(xùn)練，240 個(gè)樣本用于測(cè)試，比例為4∶1。每個(gè)樣本由2 048 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)組成。為了能夠充分利用數(shù)據(jù)，提取更有效的特征，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、歸一化等數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。該方法使用等間隔滑動(dòng)窗口的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊采樣，獲得樣本數(shù)據(jù)集。

表1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)集

4.2 試驗(yàn)結(jié)果分析及對(duì)比

數(shù)據(jù)集構(gòu)建后，利用所提算法來分析當(dāng)前信號(hào)，訓(xùn)練、測(cè)試和優(yōu)化的過程都是離線完成的。由于MSCNN 模型超參數(shù)眾多，本文重點(diǎn)選取其中三個(gè)參數(shù)：優(yōu)化器、卷積核尺寸和卷積核數(shù)量來設(shè)置優(yōu)化區(qū)間，其他超參數(shù)依據(jù)調(diào)參經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)置，具體參數(shù)設(shè)置如表2 所示。

表2 MSCNN 參數(shù)設(shè)置

經(jīng)過貝葉斯優(yōu)化后對(duì)預(yù)測(cè)模型超參數(shù)組合的不斷迭代優(yōu)化以及不同參數(shù)組合下模型的不斷訓(xùn)練，獲得最優(yōu)參數(shù)組合如表3 所示。

表3 優(yōu)化后MSCNN 超參數(shù)組合

按照最優(yōu)超參數(shù)構(gòu)建MSCNN 模型，并將測(cè)試集數(shù)據(jù)傳入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行測(cè)試，其訓(xùn)練過程的損失值曲線和準(zhǔn)確率曲線如圖7 所示。當(dāng)?shù)螖?shù)為62次時(shí)，精度曲線趨于平穩(wěn)并在小范圍內(nèi)波動(dòng)。訓(xùn)練結(jié)束時(shí)最終故障診斷率達(dá)到99.4%。

圖7 故障診斷訓(xùn)練結(jié)果

為了更直觀地展示該模型對(duì)匝間短路故障的診斷結(jié)果，用圖8 所示最佳結(jié)果的混淆矩陣來說明。圖8 中的橫軸代表預(yù)期輸出標(biāo)簽，縱軸代表真實(shí)輸出標(biāo)簽。對(duì)角線上的數(shù)值表示本文的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)每個(gè)類別的正確分類結(jié)果。對(duì)角線外其他位置的數(shù)值表示每個(gè)類別的錯(cuò)誤分類結(jié)果。該算法的誤判主要集中在相鄰的短路上，這是因?yàn)槎搪吩褦?shù)越近，其故障特征越相似，診斷越困難。

圖8 最佳結(jié)果混淆矩陣

為了直觀地展示網(wǎng)絡(luò)獲得的基本特征，將收集的信號(hào)輸入到所提出的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分析，通過t分布隨機(jī)鄰域嵌入(t-Distributed stochastic neighbor embedding，t-SNE)將高維信號(hào)映射到低維空間。圖9 顯示了相應(yīng)層的二維空間中特征分布的t-SNE 可視化。表1 中ITSC 故障的八個(gè)嚴(yán)重程度被標(biāo)記為C1～C8。如圖9a、9b 所示，原始電流信號(hào)的特征在二維空間中分布很緊密。隨著網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，來自全連接層的數(shù)據(jù)可以被完全分類?？梢暬Y(jié)果表明該網(wǎng)絡(luò)在特征學(xué)習(xí)和故障診斷方面的突出能力。

此外，為了驗(yàn)證所提方法在診斷FPPMSM 的ITSC 故障方面的優(yōu)越性，本文將所提算法得到的分類結(jié)果與其他四種深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了比較：CNN、帶有殘差結(jié)構(gòu)的CNN(Convolutional neural network with the residual connection，ResCNN)、未使用貝葉斯優(yōu)化的MSCNN 和帶有殘差結(jié)構(gòu)的MSCNN(Multiscale convolutional neural network with the residual connection，MS-ResCNN)。為了保障結(jié)果的嚴(yán)謹(jǐn)性，除超參數(shù)外其余參數(shù)設(shè)置各模型保持一致。所有算法的測(cè)試精度和損失函數(shù)隨迭代次數(shù)增加的趨勢(shì)如圖10 所示。在訓(xùn)練過程中，保存了每個(gè)算法在每個(gè)迭代上的所有結(jié)果。圖10a 為各算法整體測(cè)試精度的變化趨勢(shì)，圖10b 為損失函數(shù)變化趨勢(shì)，圖10a、10b 各算法趨勢(shì)一致?？梢悦黠@看出，本文提出的算法是五個(gè)算法中增長(zhǎng)趨勢(shì)最快、準(zhǔn)確度最高的，并且它的準(zhǔn)確率波動(dòng)也最小。卷積網(wǎng)絡(luò)算法是精度最低的，這也符合理論情況，說明多尺度卷積架構(gòu)的確能提高CNN 的性能。

圖10 不同算法對(duì)比

5 結(jié)論

本文提出了一種采用貝葉斯優(yōu)化的多尺度卷積網(wǎng)絡(luò)算法，并將其用于五相永磁同步電機(jī)在不同工況下的ITSC 故障診斷。主要結(jié)論總結(jié)如下所述。

(1) 從多個(gè)尺度捕獲原始故障信號(hào)的特征，提高魯棒性和捕獲特征的能力。

(2) 為了尋找適用于五相永磁同步電機(jī)復(fù)雜故障情況的超參數(shù)組合，節(jié)省調(diào)優(yōu)時(shí)間，采用貝葉斯優(yōu)化算法自動(dòng)選擇最優(yōu)超參數(shù)組合。

(3) 提出了一個(gè)指標(biāo)來說明是否發(fā)生 ITSC故障。

(4) 將所提算法用于分析試驗(yàn)中獲取的電流信號(hào)，并與其他四種深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行比較，結(jié)果證明了所提算法的優(yōu)越性。