基于改进ELM的永磁同步电机故障诊断算法

发布时间：2018-05-19 12:05

  本文选题：永磁同步电机 + 故障模型　； 参考：《系统仿真学报》2017年03期

【摘要】：针对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)常见的缺相及匝间短路故障,分析了PMSM的基本模型及相应的故障模型,提出一种基于自适应二阶粒子群算法(self-adaptive second-order particle swarm optimization,Sa SECPSO)的改进极限学习机(improved extreme learning machine,IELM)算法。该Sa SECPSO算法采用自适应惯性权重策略及线性变化认知系数方法,提高二阶粒子群算法(second-order particle swarm optimization,SECPSO)的收敛速度和收敛精度。运用Sa SECPSO算法同时优化ELM的输入权值和隐含层阈值参数,提高ELM算法在PMSM故障中的识别率。以电机转速和ABC相电流作为多源样本,实验证明IELM算法相对于其他算法具有较高的诊断精度。
[Abstract]:In this paper, the basic model of permanent Magnet Synchronous motor (PMSM) and its corresponding fault models are analyzed for the common faults of phase deficiency and inter-turn short circuit in permanent magnet synchronous motor (PMSM). An improved extreme learning machine (LLM) algorithm based on self-adaptive second-order particle swarm optimization (sa SECPSO) is proposed. The sa SECPSO algorithm adopts adaptive inertial weight strategy and linear varying cognitive coefficient method to improve the convergence rate and accuracy of second-order particle swarm optimization method. The sa SECPSO algorithm is used to optimize the input weight of ELM and the threshold parameter of hidden layer at the same time to improve the recognition rate of ELM algorithm in PMSM fault. With the motor speed and ABC phase current as multi-source samples, the experimental results show that the IELM algorithm has higher diagnostic accuracy than other algorithms.
【作者单位】： 江南大学教育部物联网技术应用工程中心;
【基金】：国家自然科学基金(61572238) 江苏省杰出青年基金(BK20160001)
【分类号】：TP18;TM341

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本文编号：1910031