[发明专利]一种基于深层神经网络的永磁同步电机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310346865.2 | 申请日： | 2023-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN116127856A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 皇甫海滨;周勇;张超;马尚君;刘更 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/048;G01R31/34;G01R31/52;G01R31/72 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深层神经网络的永磁同步电机故障诊断方法，通过运行故障仿真模型采集故障数据，将故障数据作为样本集数据，将采集到的故障数据使用数据增强的方式进行样本集的扩充，并通过添加高斯白噪声，得到仿真数据，建立永磁同步电机的故障模型，并训练得到训练好的故障模型，输入数据为三相电流数据，输出数据为故障类型，采集永磁同步电机的三相电流导入故障模型，完成永磁同步电机的故障诊断。本发明具有更高的故障诊断准确率，故障诊断的失误率降低了2倍，极大的降低了硬件成本，减少了网络的训练时间，与VGG16模型相比，本发明减少了将近50%的训练时间，而且对计算机硬件的要求也大大降低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 神经网络 永磁 同步电机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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