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基于堆栈自动编码器的永磁电动机定子绕组故障诊断
被引量：
3
1
作者
田广强
冯文成
王福忠
《食品与机械》
北大核心
2021年第11期92-98,共7页
目的:提高永磁电动机定子绕组故障诊断的准确率和全面性。方法:研究提出基于堆栈自动编码器(SAE)永磁电机定子绕组故障诊断模型,由SAE和Softmax分类器组成的神经网络,利用故障样本数据对该网络进行训练;利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)...
目的:提高永磁电动机定子绕组故障诊断的准确率和全面性。方法:研究提出基于堆栈自动编码器(SAE)永磁电机定子绕组故障诊断模型,由SAE和Softmax分类器组成的神经网络,利用故障样本数据对该网络进行训练;利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对网络的连接权重和偏置进行寻优,确定其较优的网络结构。结果:利用该网络实现了永磁电动机定子绕组的匝间短路、相间短路以及相间绝缘降低和接线端子接触不良等故障诊断,其诊断准确率为99.40%,优于小波分析+Softmax、频谱分析+Softmax和SAE+Softmax 3种方法。结论:经过优化后的SAE+Softmax故障诊断模型鲁棒性好,受电机的转速和负载变化的影响小,可以提高永磁电动机定子绕组故障诊断的准确率。
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关键词
永磁电动机
定子绕组故障诊断
模拟退火粒子群
堆栈自动编码器
Softmax分类器
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职称材料
题名
基于堆栈自动编码器的永磁电动机定子绕组故障诊断
被引量：
3
1
作者
田广强
冯文成
王福忠
机构
黄河交通学院智能工程学院
国网焦作供电公司
河南理工大学电气工程与自动化学院
出处
《食品与机械》
北大核心
2021年第11期92-98,共7页
基金
国家重点研发计划专项(编号:2016YFC0600906)
河南省科技攻关(编号:212102210146)。
文摘
目的:提高永磁电动机定子绕组故障诊断的准确率和全面性。方法:研究提出基于堆栈自动编码器(SAE)永磁电机定子绕组故障诊断模型,由SAE和Softmax分类器组成的神经网络,利用故障样本数据对该网络进行训练;利用模拟退火粒子群算法(SAPSO)对网络的连接权重和偏置进行寻优,确定其较优的网络结构。结果:利用该网络实现了永磁电动机定子绕组的匝间短路、相间短路以及相间绝缘降低和接线端子接触不良等故障诊断,其诊断准确率为99.40%,优于小波分析+Softmax、频谱分析+Softmax和SAE+Softmax 3种方法。结论:经过优化后的SAE+Softmax故障诊断模型鲁棒性好,受电机的转速和负载变化的影响小,可以提高永磁电动机定子绕组故障诊断的准确率。
关键词
永磁电动机
定子绕组故障诊断
模拟退火粒子群
堆栈自动编码器
Softmax分类器
Keywords
permanent magnet motor
stator winding fault diagnosis
simulated annealing particle swarm
stack autoencoder
softmax classifier
分类号
TM351 [电气工程—电机]
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作者
出处
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被引量
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1
基于堆栈自动编码器的永磁电动机定子绕组故障诊断
田广强
冯文成
王福忠
《食品与机械》
北大核心
2021
3
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