行业领域

高新技术改造传统产业

需求背景

电机作为工业设备的核心执行部件，广泛应用于智能制造、轨道交通、新能源（如电动汽车、风电）等领域。例如，电动汽车驱动电机若发生功率管短路故障，可能引发电池过热甚至起火；工厂生产线电机缺相运行会导致机械磨损加剧，造成停机损失。据统计，电机故障占工业设备故障的 40% 以上，且故障排查时间占停机总时间的 60%，因此实时故障诊断与控制成为提升产线效率和安全性的关键。依赖运维人员通过听诊、测温等方式排查故障，难以发现早期隐患（如永磁体轻微退磁），且无法满足 24 小时连续生产需求。在机器人、精密机床等场景，电机控制精度要求达微米级，任何元件故障都可能导致加工误差超差，需诊断系统与控制算法深度融合，实现 “故障检测 - 隔离 - 容错控制” 闭环。

需解决的主要技术难题

信号耦合干扰：缺相、功率管故障、永磁体退磁等故障会同时引起电流谐波、转矩波动和温度异常，传统傅里叶分析难以分离重叠特征。例如，功率管开路与绕组匝间短路均表现为电流不平衡，但故障机理不同，需提取时频域联合特征（如小波包能量熵、奇异值分解）。​

早期故障特征微弱：永磁体退磁初期（退磁率＜10%）仅引起反电动势小幅下降，需开发高灵敏度传感器融合算法（如结合霍尔电流传感器与振动加速度计），从噪声中提取有效信号。

故障响应时间要求：功率管短路故障需在 100μs 内检测并关断驱动信号，避免母线过流损坏器件，而深度学习模型推理延迟通常在毫秒级，难以满足实时性要求。​

嵌入式系统算力限制：工业控制器（如 PLC、DSP）算力有限，传统机器学习算法（如 SVM）虽计算量小，但泛化能力不足；深度学习模型（如 CNN-LSTM）精度高但需 GPU 加速，增加硬件成本。

期望实现的主要技术目标

故障类型识别准确率：缺相、功率管开路 / 短路、永磁体退磁等主要故障的识别准确率≥95%，误报率≤1%，漏报率≤0.5%。​

故障定位精度：能定位到具体功率管（如三相桥臂中的某一相上管），永磁体退磁可识别至磁极级。

故障检测延迟：功率管短路故障检测时间≤50μs，其他故障检测时间≤10ms；​

容错控制切换时间：≤200μs，确保电机运行连续性，转矩波动≤15% 额定转矩。

处理进度