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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的永磁电机驱动系统开路故障诊断方法：采集永磁同步电机正常运行时和开路故障后的三相定子电流，并进行Clark变换；将获取到的两相静止坐标系下的电流进行处理，并绘制出PMSM正常运行时和逆变器开路故障时的电流矢量轨迹；将得到的二维电流矢量轨迹图图像进行预处理，将预处理后的图像录入样本库，并划分为训练集和测试集；利用训练集对本文所提出的LeNet‑5卷积神经网络进行训练；将测试集样本输入到训练后的LeNet‑5卷积神经网络进行测试，以完成永磁同步电机驱动系统的开路故障诊断。本发明专利将获取到的三相定子电流信号进行图像化处理，使得原始信号可视化并进行了归一化处理，保留并加强了原始信号中的特征信息，避免了人工过多干预所带来的不确定性，提升了永磁同步电机驱动系统开路故障诊断的精确度。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：第1步：首先采集PMSM三相定子电流进行Clark变换。第2步：根据采集到的两相静止坐标系下的电流，绘制出PMSM正常运行时和逆变器开路故障时的电流矢量轨迹。第3步：将预处理后的电流矢量轨迹二维图像录入样本库，样本库用于存储经过预处理去除非特征部分所得到的训练集与测试集样本。其中预处理后的训练集样本用于本方法中提出的LeNet-5卷积神经网络的训练。第4步：建立基于LeNet-5的卷积神经网络模型，并初始化参数以进行相应的训练。在训练过程中，LeNet-5卷积神经网络会自动提取PMSM驱动系统开路故障后的特征信息。第5步：用训练完成的LeNet-5卷积神经网络对测试集样本进行测试中，以此来完成对故障模式的识别。第6步：根据提出的LeNet-5卷积神经网络的最终识别结果，来完成PMSM驱动系统的开路故障诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津工业大学 一种基于卷积神经网络的永磁电机驱动系统开路故障诊断方法
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