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基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法
1
作者
李欣蔚
《科技创新与应用》
2025年第14期26-30,共5页
匝间短路故障是发生于永磁同步电机(PMSM)最为常见也最为严重的故障类型之一。电机故障诊断技术是提高电机可靠性、降低故障损失的重要手段。因此,该文提出一种基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法。首先,建立永磁同步...
匝间短路故障是发生于永磁同步电机(PMSM)最为常见也最为严重的故障类型之一。电机故障诊断技术是提高电机可靠性、降低故障损失的重要手段。因此,该文提出一种基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法。首先,建立永磁同步电机匝间短路故障有限元模型。将电机绕组分为多个子绕组,子绕组的两端并联短路电阻实现对匝间短路故障的模拟。其次,利用建立的有限元模型仿真不同故障程度下的电机性能。从电机的转矩、相电压、相电流中分析并提取故障特征。最后,使用RBF神经网络建立故障诊断系统。经验证,提出的故障诊断方法能够对不同程度的匝间短路故障进行诊断。
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关键词
永磁同步电机
匝间短路故障
故障程度
故障特征提取
RBF神经网络
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法
1
作者
李欣蔚
机构
河南财经政法大学教务部
出处
《科技创新与应用》
2025年第14期26-30,共5页
基金
河南财经政法大学2022年度校级本科教学工程专题项目(无编号)。
文摘
匝间短路故障是发生于永磁同步电机(PMSM)最为常见也最为严重的故障类型之一。电机故障诊断技术是提高电机可靠性、降低故障损失的重要手段。因此,该文提出一种基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法。首先,建立永磁同步电机匝间短路故障有限元模型。将电机绕组分为多个子绕组,子绕组的两端并联短路电阻实现对匝间短路故障的模拟。其次,利用建立的有限元模型仿真不同故障程度下的电机性能。从电机的转矩、相电压、相电流中分析并提取故障特征。最后,使用RBF神经网络建立故障诊断系统。经验证,提出的故障诊断方法能够对不同程度的匝间短路故障进行诊断。
关键词
永磁同步电机
匝间短路故障
故障程度
故障特征提取
RBF神经网络
Keywords
permanent magnet synchronous motor
inter-turn short circuit fault
fault degree
fault feature extraction
RBF neural network
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法
李欣蔚
《科技创新与应用》
2025
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