【摘 要】
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开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor,SRM）因机械机构简单、功率电路可靠、可控性高和成本低廉等特性被广泛应用,由于工作环境恶劣、运行时间过长或者零部件缺陷等原因,长期工作后也会发生各种故障。及时发现并排除故障,对保证设备的正常运转具有重要意义。本文以三相12/8极的SRM为研究对象,采用自编码器对SRM的典型故障进行诊断研究,建立SRM的有限元模型,从理论上仿真生成缺
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开关磁阻电机（Switched Reluctance Motor,SRM）因机械机构简单、功率电路可靠、可控性高和成本低廉等特性被广泛应用,由于工作环境恶劣、运行时间过长或者零部件缺陷等原因,长期工作后也会发生各种故障。及时发现并排除故障,对保证设备的正常运转具有重要意义。本文以三相12/8极的SRM为研究对象,采用自编码器对SRM的典型故障进行诊断研究,建立SRM的有限元模型,从理论上仿真生成缺相和绕组匝间短路等故障的电流和转矩等数据,用基于自编码器的方法对数据提取特征,进行分类识别,验证了算法的可行性;搭建了实验平台,测试了正常和故障情况下的电流与振动信号,对缺相和绕组匝间短路故障进行了检测和诊断。主要内容如下:首先利用Ansys的Maxwell2D有限元建模与分析软件仿真生成了SRM在正常情况和不同故障下的相电流、转矩和绕组反电动势等信号,分析这些信号的特性,主要研究了SRM出现故障时的特征及规律。然后利用离散小波变换（DWT）对信号进行降噪处理,使信号更平滑,并尽可能地保留了信号的故障特征信息。再建立均方根误差（RMSE）、PRD（Percentage Root Mean Square Difference）和信噪比差三个评价指标,对自编码器的特征提取性能进行量化。最后添加长短期记忆（LSTM）到卷积降噪自编码器（CDAE）中,对时间序列数据提取时序特征,识别相似样本间的微小差异。结合Softmax分类器,利用相电流和振动信号实现故障诊断。结果表明,LSTM-CDAE结合Softmax的故障诊断方法对SRM的故障诊断准确率分别高出DAE和CDAE模型4.0%～8.0%和3.0%～3.2%。
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