1.一种鉴别电机异常负载类型的方法，其特征在于：在电机控制系统控制电机运行的过程中，设控制周期为Δ，连续滚动存储电机的速度值和转矩值，滚动窗口的宽度为L，每次均以当前时刻为0，往后以L为长度，以动态滚动的方式构造当前速度数列V＝[v(0)，…v(kΔ)，…v((L‑1)Δ)]、当前转矩数列M＝[m(0)，…m(kΔ)，…m((L‑1)Δ)]，每次检测到新的速度值和转矩值时，都要刷新当前速度数列和当前转矩数列，刷新的周期等同于电机控制系统的控制周期，每次刷新当前速度数列V和转矩数列M时，要计算其平均值：和 根据预设的速度下限阈值 和转矩上

限阈值 当发现 且 时，即可判断出现了异常负载，并启动对当前的速度数列和转矩数列进行快速时频域分解，从而得出在当前异常负载下的速度时频域分量的系数矩阵、转矩时频域分量的系数矩阵，进而得出当前异常负载下的速度时频域系数矩阵的奇异值数列、转矩时频域系数矩阵的奇异值数列，分别求其与典型异常负载时的速度时频域系数矩阵的奇异值数列、转矩时频域系数矩阵的奇异值数列之间的欧几里德距离，根据速度时频域系数矩阵的奇异值数列之间的欧几里德距离和转矩时频域系数矩阵的奇异值数列之间的欧几里德距离，来实现对当前异常负载类型的鉴别。

2.根据权利要求1所述的一种鉴别电机异常负载类型的方法，其特征在于，所述对当前的速度数列和转矩数列进行快速时频域分解，包括以下步骤：步骤S1：确定速度信号的带宽ωv，以及对速度信号进行快速时频域分解的频率切分点确定转矩信号的带宽ωm，以及进行快速时频域分解的频率切分点为其中N为频率切分点数；

步骤S2：以辛格函数族 的成员为速度信

号进行快速时频域分解的基础核函数，以辛格函数族

的成员为对转矩信号进行快速时频域分解的基础核函数；

步骤S3：以当前时刻为0，当前速度数列V＝{v(0)，…v(kΔ)，…v((L‑1)Δ)}和当前转矩数列M＝{m(0)，…m(kΔ)，…m((L‑1)Δ)}中的元素所对应的时间点是{tk＝kΔ|k＝0，1，

2…L‑1}，因此，在提取当前速度数列V的低频分量V0(t)时，以 为基础核函数，构建核函数序列： 在提取当前转

矩数列的低频分量M0(t)时，以 为基础核函数，构建核函数序列：在提取当前速度数列的带通分量Vn(t)

时，构建核函数序列： 在提取当前转

矩数列的带通分量Mn(t)时，构建核函数序列：

其中Δ是当前速度数列和当前转矩数列的刷新周期，等同于电机控制系统的控制周期；

步骤S4：计算关联矩阵{Λ(v)n、Λ(m)n|n＝0，1，2，3…N}，令定义：

令 定义：

令 定义：

令 定义：

步骤S5：计算当前速度数列V和当前转矩数列M的低频分量V0(t)和M0(t)，并得到相应的系数数列，对于当前速度数列V的低频分量V0(t)，其频率范围是 设系数数列θ(v)0T＝[θv0(0)，…θv0(k)，…θv0(L‑1)]，V0(t)＝Ψ(v)0(t)θ(v)0 ，由最小方差运算，可以从V＝[vT T ‑1 T T(0)，…v(kΔ)，…v((L‑1)Δ)]求得θ(v)0，公式是θ(v)0 ＝(Λ(v)0 Λ(v)0+λ(v)0I) Λ(v)0V ，其中λ(v)0是拉格朗日乘子，从而可得： 对于当前转矩数列M的低频分量M0(t)，其频率范围是 设系数数列θ(m)0＝[θm0(0)，…θm0(k)，…θm0T(L‑1)]，M0(t)＝Ψ(m)0(t)θ(m)0，由最小方差运算，可从M＝[m(0)，…m(kΔ)，…m(L‑1)]求得T T ‑1 T Tθ(m)0，公式是θ(m)0＝(Λ(m)0Λ(m)0+λ(m)0I) Λ(m)0M ，其中λ(m)0是拉格朗日乘子，从而可得：步骤S6：对于当前速度数列V的带通分量V1(t)，频带是 计算第一次速度差值数列Vc1＝{vc1(kΔ)|vc1(kΔ)＝v(kΔ)‑V0(kΔ)，k＝0，1，2…L‑1}，设θ(v)1＝[θv1(0)，…θv1T(k)，…θv1(L‑1)]，有V1(t)＝Ψ(v)1(t)θ(v)1 ，由最小方差运算，可以从Vc1＝[vc1(0)，…vc1(kT T ‑1 T TΔ)，…vc1((L‑1)Δ)]求得θ(v)1，公式如下：θ(v)1＝(Λ(v)1Λ(v)1+λ(v)1I) Λ(v)1Vc1 ，其中λ(v)1是拉格朗日乘子，从而可得： 对于当前转矩数列M的带通分量M1(t)，其频带位于 令Mc1＝{mc1(kΔ)|mc1(kΔ)＝m(kΔ)‑M0(kΔ)，k＝0，1，2…L‑1}，计算第一次转矩差值数列θ(m)1＝[θm1(0)，…θm1(k)，…θm1(L‑1)]，M1(t)＝TΨ(m)1(t)θ(m)1 ，由最小方差运算，可以从Mc1＝[mc1(0)，…mc1(kΔ)，…mc1((L‑1)Δ)]求得T T ‑1 T Tθ(m)1，公式如下：θ(m)1＝(Λ(m)1Λ(m)1+λ(m)1I) Λ(m)1Mc1，其中λ(m)1是拉格朗日乘子，从而可得：步骤S7：当得到带通信号Vn‑1(t)和Mn‑1(t)后，计算第n次速度差值序列和第n次转

矩差值序列

对于当

前速度数列V的带通分量Vn(t)，其频带位于 设θ(v)n＝[θvn(0)，…θvn(k)，…T

θvn(L‑1)]，有Vn(t)＝Ψ(v)n(t)θ(v)n ，由最小方差运算，可以从Vcn＝[vcn(0)，…vc1(kΔ)，…T T ‑1 T Tvc1((L‑1)Δ)]求得θ(v)n，公式如下：θ(v)n ＝(Λ(v)nΛ(v)n+λ(v)nI) Λ(v)nVcn，其中λ(v)n是拉格朗日乘子，从而可得： 对于当前转矩数列M的带通分量Mn(t)，其频带位于 令，设θ(m)n＝[θmn(0)，…θmn(k)，…θmn(L‑1)]，有MnT(t)＝Ψ(m)n(t)θ(m)n ，由最小方差运算，可以从Mcn＝[mcn(0)，…mc1(kΔ)，…mc1((L‑1)Δ)]求T T ‑1 T T得θ(m)n，公式如下：θ(m)n＝(Λ(m)nΛ(m)n+λ(m)nI) Λ(m)nMcn，其中λ(m)n是拉格朗日乘子，从而可得：

3.根据权利要求1或权利要求2所述的一种鉴别电机异常负载类型的方法，其特征在于：在所述步骤S1到S7中，所述的当前速度数列V的带宽ωv应与相应的电机控制系统的速度控制回路的设计带宽相同，所述的当前转矩数列M的带宽ωm应与电流控制回路的设计带宽相同。

4.根据权利要求1或权利要求2所述的一种鉴别电机异常负载类型的方法，其特征在于：在所述步骤S5到S7中，所述时频域分解过程中所采用的拉格朗日乘子λ(v)0，应以当前速度数列V＝[v(0)，…v(kΔ)，…v((L‑1)Δ)]的均方差σ(v)0和带宽 按下面公式取定：所述拉格朗日乘子λ(m)0，应以当前转矩数列M＝[m(0)，…m(kΔ)，…m((L‑1)Δ)]的均方差σ(m)0和带宽 按下面公式取定： 所述拉格朗日乘子λ(v)n，应当以速度差值序列Vcn＝{vcn(kΔ)|k＝0，1，2…L‑1}的均方差σ(v)n，以及带宽 按下式计算： 所述拉格朗日乘子λ(m)n，以转矩差值序列Mcn＝{mcn(kΔ)|k＝0，1，2…L‑1}的均方差σ(m)n以及带宽按下式计算：

5.根据权利要求1所述一种鉴别电机异常负载类型的方法，其特征在于，按照矩阵奇异值数列之间的欧几里德距离来实现分类的具体过程如下：以当前速度数列V的各时频域分量的系数组成速度系数矩阵：

以当前转矩数列M的各时频域分量的系数组成转矩系数矩阵：

对速度系数矩阵θv和转矩系数矩阵θm，分别进行奇异值分解：θv＝Uv∑vVv，θm＝Um∑mVm，其中Uv和Um是(N+1)×(N+1)阶正交矩阵，Vv和Vm是L×L阶正交矩阵，∑v和∑m是(N+1)×L阶矩阵，矩阵∑v和∑m除了主对线以外的元素是0，主对角线上的元素是θv和θm各自的奇异值，将θv的非零奇异值从大到小排列的数列是{sv(1)，sv(2)…sv(r)}，将θm的非零奇异值从大到小排列的数列是{sm(1)，sm(2)…sm(q)}，{sv(1)，sv(2)…sv(r)}和{sm(1)，sm(2)…sm(q)}称为本次异常负载的奇异值数列，其长度分别为r和q，通过计算并比较数列{sv(1)，sv(2)…sv(r)}、{sm(1)，sm(2)…sm(q)}与存储于电机控制系统中的其它正实数列的欧几里德距离，可以判断本次异常负载所属的类型；

所述存储于电机控制系统中的其它正实数列，是这样得到的：在对电机控制系统调试和训练时，已经将可能出现的典型异常负载的奇异值得出，并以从大到小的正实数数列的方式存储于电机控制系统中，典型异常负载的类型数p是依据实际的电机运行场合来确定的，各个典型异常负载类型所对应的数列也由相应的奇异值组成，称为典型异常负载奇异值数列，设典型异常负载1的奇异值数列是 和…，典型异常负载p的奇异值数列是 和

各数列的长度可以不同；所述计算并比较数列{sv(1)，sv(2)…sv(r)}、{sm(1)，sm(2)…sm(q)}与存储于电机控制系统中的其它正实数列的欧几里德距离，是逐个计算本次异常负载的速度奇异值数列[sv(1)，sv(2)…sv(r)]和典型异常负载类型的奇异值数列集合 中各个数列之间的距离，以及逐个计算本次异常负载的转矩奇异值数列[sm(1)，sm(2)…sm(q)]和典型异常负载类型的奇异值数列集合中各个数列之间的距离，具体过程包括如下步骤：

步骤S8：逐个比较数列[sv(1)，sv(2)…sv(r)]和数列集合中各数列的长度，取每次比较中较小的，得到集合

{lv(i)＝min(r，ri)|i＝1，2…p}；

步骤S9：逐个比较数列[sm(1)，sm(2)…sm(q)]和数列集合中的各个数列的长度，取每次比较中较小的，得

到{lm(i)＝min(q，qi)|i＝1，2…p}；

步骤S10：定义数列[sv(1)，sv(2)…sv(r)]与数列集合中各个数列之间的欧几里德距离是

并逐个计算，从而得到距离集合{Lv(i)|i＝1，2…p}，在距离集合中找出最小距离步骤S11：定义数列[sm(1)，sm(2)…sm(q)]与数列集合中各个数列之间的欧几里德距离是

并逐个计算，从而得到距离集合{Lm(i)|i＝1，

2…p}，在距离集合中找出最小距离

6.根据权利要求1或权利要求5所述的一种鉴别电机异常负载类型的方法，其特征在于，用于判断电机异常负载类型的准则是：如果通过上面步骤S8至S11得出的涉及速度奇异值数列间的最小距离 所对应的序号iO，与涉及转矩奇异值数列间的最小距离所对应的序号iO1相等，亦即1≤iO＝iO1≤p，即可判断本次异常负载的类型与典型异常负载iO的类型相同，否则不能得出判断。