针对永磁同步直线电机(p e r m a n e n tm a g n e t synchronouslinearmotor,PMSLM)局部退磁故障问题,采用粒子群优化最小二乘支持向量机(particleswarm optimization-leastsquaressupportvectormachine,PSO-LSSVM)分类模型,实现对PM...针对永磁同步直线电机(p e r m a n e n tm a g n e t synchronouslinearmotor,PMSLM)局部退磁故障问题,采用粒子群优化最小二乘支持向量机(particleswarm optimization-leastsquaressupportvectormachine,PSO-LSSVM)分类模型,实现对PMSLM局部退磁故障的准确识别。首先,基于等效磁化强度法,建立PMSLM局部退磁故障解析模型,引出包含故障特征信息的多峰图;其次,通过对比分析不同故障类型的多峰图,提取峰个数、峰起始位置、峰值比、退磁程度等参数,构造故障特征量;最后,采用PSO-LSSVM算法,建立用于识别PMSLM局部退磁故障的分类模型。有限元仿真实验和样机实验表明,该方法能够准确离线识别PMSLM局部退磁故障,识别率达到100%。展开更多
文摘针对永磁同步直线电机(p e r m a n e n tm a g n e t synchronouslinearmotor,PMSLM)局部退磁故障问题,采用粒子群优化最小二乘支持向量机(particleswarm optimization-leastsquaressupportvectormachine,PSO-LSSVM)分类模型,实现对PMSLM局部退磁故障的准确识别。首先,基于等效磁化强度法,建立PMSLM局部退磁故障解析模型,引出包含故障特征信息的多峰图;其次,通过对比分析不同故障类型的多峰图,提取峰个数、峰起始位置、峰值比、退磁程度等参数,构造故障特征量;最后,采用PSO-LSSVM算法,建立用于识别PMSLM局部退磁故障的分类模型。有限元仿真实验和样机实验表明,该方法能够准确离线识别PMSLM局部退磁故障,识别率达到100%。
