本文選題：永磁同步電機 + 故障模型　； 參考：《系統仿真學報》2017年03期

【摘要】：針對永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)常見的缺相及匝間短路故障,分析了PMSM的基本模型及相應的故障模型,提出一種基于自適應二階粒子群算法(self-adaptive second-order particle swarm optimization,Sa SECPSO)的改進極限學習機(improved extreme learning machine,IELM)算法。該Sa SECPSO算法采用自適應慣性權重策略及線性變化認知系數方法,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。運用Sa SECPSO算法同時優(yōu)化ELM的輸入權值和隱含層閾值參數,提高ELM算法在PMSM故障中的識別率。以電機轉速和ABC相電流作為多源樣本,實驗證明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】： 江南大學教育部物聯網技術應用工程中心;
【基金】：國家自然科學基金(61572238) 江蘇省杰出青年基金(BK20160001)
【分類號】：TP18;TM341

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