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基于DWT与EMD-CNN-GRU并行的PMSM匝间短路故障诊断
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作者 贾红云 张莉 《自动化与仪表》 2025年第11期112-117,共6页
针对永磁同步电机(PMSM)定子早期匝间短路故障难检测及邻近故障程度难区分的问题,提出了一种双通道并行特征提取的诊断方法。通道一采用离散小波变换(DWT)通过多尺度分解提取时频能量谱特征,精准捕捉故障信号的时域和频域特性;通道二利... 针对永磁同步电机(PMSM)定子早期匝间短路故障难检测及邻近故障程度难区分的问题,提出了一种双通道并行特征提取的诊断方法。通道一采用离散小波变换(DWT)通过多尺度分解提取时频能量谱特征,精准捕捉故障信号的时域和频域特性;通道二利用经验模态分解(EMD)分解信号后,通过卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)提取时域局部与时序深层特征,显著提升故障动态感知能力。两通道特征串联拼接后输入全连接层分类,有效结合时频分布与时序动态特性。通过仿真获取不同故障程度的电流,输入DWT与EMD-CNN-GRU并行模型训练和测试,实验结果表明,该方法准确率高达99.87%,优于传统方法,验证了其有效性。 展开更多
关键词 匝间短路 小波能量谱 卷积神经网络 门控制循环单元
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基于双神经网络自学习的IPMSM自抗扰控制 被引量：2
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作者 李明阳 贾红云 陈卓 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期201-208,共8页
内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor,IPMSM)矢量伺服控制系统采用的比例积分(proportional integral,PI)调节器存在抗扰性能差、稳态精度低、跟踪参考信号难以达到理想的控制效果等问题,考虑到自抗扰控制... 内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor,IPMSM)矢量伺服控制系统采用的比例积分(proportional integral,PI)调节器存在抗扰性能差、稳态精度低、跟踪参考信号难以达到理想的控制效果等问题,考虑到自抗扰控制具有参数适应性广、鲁棒性强等优点,结合神经网络强大的自学习和自适应能力,提出双神经网络自学习的改进自抗扰控制器。基于位置误差和转速误差构建目标函数,分别利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络和误差反向传播(back propagation,BP)神经网络对非线性扩张状态观测器(nonlinear extended state observer,NLESO)和非线性状态误差反馈(nonlinear state error feedback, NLSEF)中的参数进行在线整定。仿真实验表明:通过RBF和BP神经网络对自抗扰控制器中关键参数进行实时整定可以找出最优控制量,该控制策略具有更好的位置、转速跟踪效果,且抗负载扰动能力和自适应能力更强。 展开更多
关键词 内置式永磁同步电机 自抗扰控制 鲁棒性 双神经网络自学习
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