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公开(公告)号:CN115616402A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211302659.3
申请日:2022-10-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海顺意电机股份有限公司
IPC: G01R31/34 , G06F18/00 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F123/00 , G06F16/28
Abstract: 一种基于数据驱动的外转子轮毂永磁电机混合偏心故障诊断方法,涉及电机故障的诊断方法,包括以下步骤:1)建立外转子轮毂永磁电机混合偏心开路反电势解析模型;2)基于解析模型构建大样本的混合偏心故障信号数据库;3)基于快速傅里叶变换提取混合偏心故障信号的特征;4)基于BP神经网络建立混合偏心故障诊断模型;5)排除干扰故障;6)诊断待测外转子轮毂永磁电机的混合偏心故障参数。本发明所提方法基于数据驱动,利用参数化的解析模型高效构建大样本的混合偏心故障信号数据库,能够高精度和非侵入地诊断外转子轮毂永磁电机的混合偏心故障参数。
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公开(公告)号:CN117590227A
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202311577909.9
申请日:2023-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海太乙电机科技有限公司
Abstract: 一种永磁电机偏心和退磁复合故障诊断方法,涉及电机故障的诊断方法,包括以下步骤:1)建立永磁电机混合偏心和退磁复合故障的开路反电势解析模型;2)基于解析模型构建大样本的混合偏心和退磁复合故障信号数据库;3)基于双谱分析提取S2所建立的数据库中开路反电势的混合偏心和退磁复合故障的特征;4)基于卷积神经网络建立混合偏心和退磁复合故障诊断模型;5)诊断待测永磁电机的混合偏心和退磁复合故障参数。本发明高效构建多标签、大样本的复合故障信号数据库;结合反电势RGB双谱图和卷积神经网络,可以有效克服混合偏心和退磁复合故障特征混叠的问题,实现并发性复合故障的准确诊断,具有非侵入、多标签、大样本、高效率等优点。
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