本文選題：永磁同步電機(jī) + 故障模型　； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：針對永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)常見的缺相及匝間短路故障,分析了PMSM的基本模型及相應(yīng)的故障模型,提出一種基于自適應(yīng)二階粒子群算法(self-adaptive second-order particle swarm optimization,Sa SECPSO)的改進(jìn)極限學(xué)習(xí)機(jī)(improved extreme learning machine,IELM)算法。該Sa SECPSO算法采用自適應(yīng)慣性權(quán)重策略及線性變化認(rèn)知系數(shù)方法,提高二階粒子群算法(second-order particle swarm optimization,SECPSO)的收斂速度和收斂精度。運(yùn)用Sa SECPSO算法同時(shí)優(yōu)化ELM的輸入權(quán)值和隱含層閾值參數(shù),提高ELM算法在PMSM故障中的識別率。以電機(jī)轉(zhuǎn)速和ABC相電流作為多源樣本,實(shí)驗(yàn)證明IELM算法相對于其他算法具有較高的診斷精度。
[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.
【作者單位】： 江南大學(xué)教育部物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用工程中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572238) 江蘇省杰出青年基金(BK20160001)
【分類號】：TP18;TM341

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本文編號：1910031