基于概率神经网络算法的永磁同步直线电机局部退磁故障诊断研究

论文摘要

针对永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)的局部退磁故障问题,引入一种基于空间气隙磁密重构特征提取与概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)算法相结合的局部退磁故障分类识别方法。采用等效磁化强度法分析永磁体在局部退磁情况下,PMSLM气隙磁密在不同空间位置的分布特性;利用有限元法定量计算PMSLM空间气隙中心线、气隙中心线上方、气隙中心线下方3个位置处的气隙磁密强度,将其融合为唯一识别退磁故障类型的特征量,并进行多种局部退磁故障类型下的仿真分析,建立了丰富的退磁故障样本库;建立神经网络和径向基网络,并对PNN网格结构进行优化,利用PNN分类算法实现局部退磁故障的精确分类识别,并进行分类器精度校验仿真实验。样机实验结果表明,所提方法能够准确辨识PMSLM局部退磁故障的组合类型,识别率高达到99.4%。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张丹,赵吉文,董菲,宋俊材,窦少昆,王辉,谢芳

关键词: 永磁同步直线电机,气隙磁密,局部退磁故障,故障特征量,概率神经网络

来源: 中国电机工程学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 安徽大学电气与自动化学院

基金: 国家自然科学基金项目(51577001,51637001,51707002),安徽大学博士启动基金(J01001961)~~

分类号: TM359.4

DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.172531

页码: 296-306+344

总页数: 12

文件大小: 1439K

下载量: 604

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