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题名无刷直流电机匝间短路故障定位及定量评估方法研究
被引量：4
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作者
王吉亮
王慧
王骁贤
陆思良
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机构
安徽大学电气工程与自动化学院
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出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2021年第3期248-256,共9页
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基金
国家自然科学基金(52075002)。
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文摘
针对无刷直流电机匝间短路故障问题,提出一种结合深度迁移学习和多维特征拟合方法,以实现匝间短路故障的精确定位和定量评估。同步采集电机定子绕组的三相电流信号,将一维电流信号转化为图像信号,采用基于迁移学习的卷积神经网络实现匝间短路故障的定位,在确定故障相之后,从电流信号中提取并筛选敏感特征,采用特征拟合方法实现故障等级的定量评估。实验结果表明,所提出的方法能够实现100%精度的故障相定位,同时故障定量评估的相对平均误差低至4.33%。该方法对于永磁电机系统的定子绕组故障精确定位和精密诊断具有潜在的应用价值。
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关键词
电机学
无刷直流电机
匝间短路
故障定位和定量评估
迁移学习
特征拟合
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Keywords
electrical machinery
BLDC motor
interturn short circuit
fault localization and evaluation
transfer learning
feature fitting
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分类号
TM351
[电气工程—电机]
TM307.1
[电气工程—电机]
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