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龍圖騰網恭喜華北電力大學(保定)申請的專利基于ESPRIT-PSA與LGBM的十五相異步電動機轉子斷條數目高精度診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113947125B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110759207.7，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于ESPRIT-PSA與LGBM的十五相異步電動機轉子斷條數目高精度診斷方法是由許伯強;孫麗玲設計研發完成，并于2021-07-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于ESPRIT-PSA與LGBM的十五相異步電動機轉子斷條數目高精度診斷方法在說明書摘要公布了：本發明是一種基于ESPRIT?PSA與LGBM的十五相異步電動機轉子斷條數目高精度診斷方法。它針對短時僅2秒采樣的瞬時無功功率信號，使用ESPRIT旋轉不變信號參數估計技術和PSA模式搜索算法得到其中的特征分量的準確幅值Aq；再得到對應的電壓幅值、電流幅值、平均有功功率P和平均無功功率Q等71個特征；繼而由LGBM輕型梯度提升機確定了Aq和上述71個特征中權重占比前5的特征——Aq、P、Q、第1相電壓幅值Um、第1相電流幅值Im，從而形成數據集；然后以其訓練、保存LGBM模型并對轉子斷條數目進行高精度診斷訓練、測試精度均為100％，5折交叉驗證準確率為99.38％。

本發明授權基于ESPRIT-PSA與LGBM的十五相異步電動機轉子斷條數目高精度診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于ESPRIT-PSA與LGBM的十五相異步電動機轉子斷條數目高精度診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：針對2秒短時采樣的十五相異步電動機的瞬時無功功率信號，首先使用旋轉不變信號參數估計技術ESPRIT計算其中的頻率為2sf1的特征分量的準確頻率值以及粗略的幅值和初相角，s為轉差率，f1為供電頻率；然后將ESPRIT計算得到的結果作為初始值代入模式搜索算法PSA，從而計算得到特征分量的準確的幅值Aq和初相角，并將Aq作為第一個特征變量置入數據集X中；再對十五相異步電動機的十五相電壓、十五相電流的瞬時信號進行細化傅里葉頻譜分析，得到定子十五相電壓幅值、十五相電流幅值、十五相電壓相位和十五相電流相位，共計60個與Aq對應的特征；然后根據這60個特征得到正序、負序和零序電壓的有效值，正序、負序和零序電流的有效值，正序、負序和零序阻抗的模值以及平均有功功率和平均無功功率，共計11個與Aq對應的衍生特征；繼而將上述71個與Aq對應的特征置入數據集X中形成一個72維的數據集X1；進而將X1輸入輕型梯度提升機LGBM分類器中進行特征權重計算，確定并選取權重占比前5的特征，分別為瞬時無功功率特征分量的幅值Aq、平均有功功率P、平均無功功率Q、第1相電壓幅值Um、第1相電流幅值Im，形成一個新的數據集X2；然后，將X2按照8∶2的比例分為訓練集和測試集輸入LGBM模型中對十五相異步電動機轉子斷條數目進行分類診斷，0根斷條即正常、1根斷條、2根斷條；最后，通過使用scikit-learn庫內置的GridSearchCV網格搜索選取LGBM模型的最優超參數；據此，對十五相異步電動機轉子斷條數目進行高精度診斷，并將訓練得到的LGBM模型保存以供后續診斷之用；具體包括：a.進行實驗，測取定子十五相電壓瞬時信號usn與定子十五相電流瞬時信號isn，n表示相別，n＝1、2、……、15，這一工作針對十五相異步電動機正常，標記為狀態0，發生1根轉子斷條故障，標記為狀態1，發生2根轉子斷條故障，標記為狀態2，這3種狀態逐個進行，并且每種狀態下的實驗均包括滿載、半載和空載3種情況負載變化；b.根據式1和式2由定子十五相電壓、電流瞬時信號計算得到瞬時無功功率信號并根據式3濾除其直流分量，從而得到濾除直流分量后的瞬時無功功率信號qA； qA＝q0-meanq03式1、式2和式3中，表示第n相定子電壓瞬時信號usn的希爾伯特變換；t表示時間；τ表示延時；q0表示瞬時無功功率；meanq0表示q0的平均值，即直流分量：c.對qA做ESPRIT分析，計算得到瞬時無功功率信號中特征分量的準確頻率值以及粗略的幅值和初相角；d.以ESPRIT計算得出的瞬時無功功率特征分量的幅值和初相角為初始參考值，使用PSA計算得到特征分量準確的幅值Aq和初相角，然后將Aq作為第一個特征變量置入數據集X中，X為存放Aq值的數據集；e.對十五相電壓、十五相電流的瞬時信號做細化傅里葉分析，得到定子十五相電壓幅值、十五相電流幅值、十五相電壓相位和十五相電流相位，共計60個與Aq對應的特征，然后對這60個特征進行處理以得到正序、負序和零序電壓有效值，正序、負序和零序電流有效值，正序、負序和零序阻抗模值以及平均有功功率和平均無功功率，共計11個與Aq對應的衍生特征，繼而將上述71個與Aq對應的特征置入數據集X中形成一個72維的數據集X1，X1為存放Aq和與其對應的71個特征值的72維數據集，然后使用LGBM分類器對數據集X1進行權重計算，并確定、選擇以Aq為首的權重占比前5的包括瞬時無功功率特征分量的幅值Aq、平均有功功率P、平均無功功率Q、第1相電壓幅值Um、第1相電流幅值Im的特征作為LGBM模型學習的特征，從而形成1個新的5維數據集X2，X2為經LGBM計算得到的權重占比前5的特征組成的5維數據集，Aq、P、Q、Um、Im均是采用滑動窗口法對采樣信號進行處理得到的，窗口中包括時長2秒的數據，具體而言，在狀態0時，滿載、半載、空載每種負載情況下可通過上述工作得到750組樣本數據，狀態0即包括2250組樣本數據；在狀態1和狀態2時，滿載、半載、空載每種負載情況下可通過上述工作得到1250組樣本數據，狀態1和狀態2即各包括3750組樣本數據，則3種狀態一共包含9750組樣本數據；f.對上述的數據集X2，按照其對應的狀態進行標記為0、1、2，分別對應狀態0、狀態1、狀態2；g.將數據集X2以8∶2的比例分割為訓練集和測試集，將其代入LGBM模型中訓練，并通過GridSearchCV進行模型超參數調優；h.調用scikit-learn庫中的joblib包，將訓練好的LGBM模型保存成可執行的代碼文件，擴展名為.m，需要使用LGBM模型時通過joblib包讀取即可，joblib包可將訓練好的模型保存，需要時可直接調用。

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