【摘 要】
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随着永磁同步电机被广泛的使用,电机的故障诊断越来越被重视。为了保障电机能够安全可靠的运行,传统故障维护策略难以满足现在的维护需求。越来越多的传感器被安装在永磁同步电机上用于对电机运行数据的采集,实现对电机的监控,为解决永磁同步电机故障诊断问题,通过对永磁同步电机采集的数据进行分析,研究永磁同步电机故障诊断方法具有重要意义。因此,本论文设计了一种基于Adaboost算法的永磁同步电机故障诊断方法。该
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随着永磁同步电机被广泛的使用,电机的故障诊断越来越被重视。为了保障电机能够安全可靠的运行,传统故障维护策略难以满足现在的维护需求。越来越多的传感器被安装在永磁同步电机上用于对电机运行数据的采集,实现对电机的监控,为解决永磁同步电机故障诊断问题,通过对永磁同步电机采集的数据进行分析,研究永磁同步电机故障诊断方法具有重要意义。因此,本论文设计了一种基于Adaboost算法的永磁同步电机故障诊断方法。该方法通过组合分类算法中的Adaboost算法,结合decision stump弱分类器和SVM弱分类器对永磁同步电机故障时的运行数据进行故障诊断,一定程度上解决了使用单一算法进行故障诊断时诊断模型复杂度高以及多分类故障诊断准确率不高的问题。本文主要完成的工作如下:（1）对永磁同步电机故障诊断系统的研究背景和意义进行介绍,研究永磁同步电机故障诊断国内外最新的研究现状,设计永磁同步电机故障诊断系统的总体技术方案。（2）通过实验台采集到的40组不同故障状态下永磁同步电机运行数据集,研究永磁同步电机常见故障中的退磁故障、轴承故障和匝间短路故障,对这三种故障从时域和频域两种角度,对各个故障状态下信号进行特征提取,并采用5折交叉验证法对采集到的数据集进行划分。（3）研究基于Adaboost-decision stump组合算法的永磁同步电机故障诊断方法。通过对decision stump弱分类器二分类的特点与Adaboost算法多次迭代提高精度的特点相结合,构建基于decision stump弱分类器的组合算法模型并使用数据集对故障诊断准确率进行验证,说明组合算法模型的可行性。（4）研究多分类SVM算法和基于Adaboost-SVM组合算法的永磁同步电机故障诊断方法。通过对构建的不同训练模型进行准确率验证并对比分析,说明组合算法相对于单一算法在准确率上的提升。（5）设计并实现基于Adaboost算法的永磁同步电机故障诊断系统,结合使用场景分析系统的业务流程,通过应用软件编程技术,设计并实现永磁同步电机故障诊断平台。
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