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基于GA-SVM的DR-PMSM匝间短路故障诊断方法研究
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作者 潘景宜 张旭 +1 位作者 晏佳胜 胡旭辉 《微电机》 2025年第2期14-20,32,共8页
针对双余度永磁同步电机(DR-PMSM)常见的绕组匝间短路故障问题,首先建立故障余度绕组数学模型,并分析故障后绕组的阻抗变化,在此基础上建立匝间短路故障有限元模型。然后利用DR-PMSM的结构特点,分析电机发生匝间短路故障后非故障余度绕... 针对双余度永磁同步电机(DR-PMSM)常见的绕组匝间短路故障问题,首先建立故障余度绕组数学模型,并分析故障后绕组的阻抗变化,在此基础上建立匝间短路故障有限元模型。然后利用DR-PMSM的结构特点,分析电机发生匝间短路故障后非故障余度绕组电流,将电流信号经过变分模态分解(VMD)得到各固有模态分量(IMF)的能量信息作为不同故障类型的特征量。最后使用支持向量机(SVM)作为故障诊断方法,并采用遗传算法(GA)优化SVM参数。实验结果表明基于GA-SVM的故障诊断方案能准确识别DR-PMSM的匝间短路故障,在空载和负载情况下故障诊断准确率分别达到85.2%和88.9%,表明所提方法具有较高的故障识别率。 展开更多
关键词 双余度永磁同步电机 匝间短路故障 变分模态分解 遗传算法 支持向量机
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