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题名一种新型的船舶动力系统电动机转子故障检测技术
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作者
张建良
季瑞松
韩涛
吴越
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机构
浙江大学电气工程学院
浙江大学浙江省可再生能源电气技术与系统重点实验室
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出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第10期12-17,共6页
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基金
教育部新工科研究与实践项目(E-ZDH20201612)
浙江大学实验技术研究项目(SYBJS202511)。
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文摘
电动机转子故障严重影响船舶动力系统的稳定运行,为提升故障检测的准确率与实时性,提出一种新型故障检测技术。该方法通过构建以残差神经网络为核心的空间特征提取模块,实现了对单一时刻转子故障空间特征的快速提取,有效提高了检测的实时性;同时,建立基于双向长短期记忆网络的时序特征提取模块,用于分析故障时序特征长期依赖关系,从而提升检测准确率;并采用贝叶斯优化算法进行超参数优化,进一步增强了故障检测性能。转子故障实验结果表明,与现有主流方法相比,该检测技术具有较好的检测准确率和实时性,为船舶动力系统的故障分析提供有效技术支撑。
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关键词
船舶动力系统
电动机
转子
故障检测
残差神经网络
双向长短期记忆网络
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Keywords
marine power system
motor
rotor
fault detection
residual neural network
bidirectional long short-term memory network
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分类号
TP2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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