基于自适应动态猫群优化SVM的PMSM故障诊断方法
本文选题:永磁同步电机 + 匝间短路故障 ; 参考:《系统仿真学报》2017年11期
【摘要】:针对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)常见的匝间短路故障并基于已有的永磁同步电机的基本模型,建立了相应的电机故障模型。利用能量频谱分析提取特征向量。其次,采用自适应动态猫群算法(adaptive dynamic cat swarm optimization,ADACSO)优化SVM的惩罚因子和RBF核函数参数,将优化后的SVM用于电机故障诊断。以能量频谱得到的特征向量作为样本数据来进行仿真实验,结果表明,相对于其他优化算法,采用ADACSO优化SVM参数能够使SVM在永磁同步电机故障诊断中具有更高的诊断精度和准确率。
[Abstract]:Aiming at the common inter-turn short circuit faults of permanent Magnet Synchronous motor (PMSM) and based on the existing basic model of PMSM, the corresponding fault model of PMSM is established. The eigenvector is extracted by energy spectrum analysis. Secondly, adaptive dynamic cat swarm optimization algorithm (ADACSO) is used to optimize the SVM penalty factor and RBF kernel function parameters, and the optimized SVM is used for motor fault diagnosis. The simulation results show that, compared with other optimization algorithms, the eigenvector obtained from the energy spectrum is used as the sample data. Using ADACSO to optimize SVM parameters can make SVM have higher diagnostic accuracy and accuracy in PMSM fault diagnosis.
【作者单位】: 江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金】:国家自然科学基金(61572238) 江苏省杰出青年基金(BK20160001) 江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2016022-24)
【分类号】:TM341;TP18
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,本文编号:1948080
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