文档名：复杂工况下的永磁同步电机典型绕组故障在线诊断
摘要：绕组故障作为永磁同步电机常见的故障之一,严重影响电机正常运行.但由于电机运行工况复杂,故障特征波动严重,基于故障特征的诊断精度较低.为提高复杂工况下绕组故障的诊断精度,该文提出一种复杂工况下基于控制器信号的在线诊断方法.首先,对典型绕组故障进行故障机理分析,并通过基于自适应随机窗的快速傅里叶变换(FFT),提取控制器信号的相应故障特征;其次,通过研究单一工况和复杂工况下的各故障特征分布,揭示部分故障特征会在低转速工况下失效;再次,定义了复杂工况下故障特征性能指标,用于筛选故障特征;最后,在人工神经网络的基础上,提出了深度优化人工神经网络,引入批量归一化(BN)算法,并对深度网络结构残差化,提高网络泛化能力和诊断准确性.实验结果表明,通过计算故障特征性能指标,能够在诊断前对故障特征进行有效筛选,且深度优化人工神经网络的诊断准确性高、泛化能力强,在复杂工况下能够实现电机典型绕组故障的精确在线诊断.
作者：刘蔚 李万铨 王明峤 郑萍 赵志衡Author：LiuWei LiWanquan WangMingqiao ZhengPing ZhaoZhiheng
作者单位：哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001
刊名：电工技术学报
Journal：TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety
年，卷(期)：2024, 39(6)
分类号：TM307
关键词：永磁同步电机 绕组故障 在线故障诊断 特征提取 深度优化人工神经网络
Keywords：Permanentmagnetsynchronousmotor windingfault onlinefaultdiagnosis featureextraction deepoptimizationartificialneuralnetwork
机标分类号：TM341TP277P631.4+43
在线出版日期：2024年4月12日
基金项目：国家自然科学基金复杂工况下的永磁同步电机典型绕组故障在线诊断[
期刊论文] 电工技术学报--2024, 39(6)刘蔚 李万铨 王明峤 郑萍 赵志衡绕组故障作为永磁同步电机常见的故障之一,严重影响电机正常运行.但由于电机运行工况复杂,故障特征波动严重,基于故障特征的诊断精度较低.为提高复杂工况下绕组故障的诊断精度,该文提出一种复杂工况下基于控制器信号的在...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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