← 返回
智能化与AI应用 故障诊断 机器学习 深度学习 可靠性分析 ★ 3.0

基于在线属性匹配的永磁同步电机驱动电气故障少样本数据驱动诊断方法

Online Attribute Matching Based Few-Sample Data-Driven Diagnosis of Electrical Faults in PMSM Drive

作者 Luhan Jin · Xueqing Wang · Yao Mao · Linlin Lu · Zheng Wang
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2024年2月
技术分类 智能化与AI应用
技术标签 故障诊断 机器学习 深度学习 可靠性分析
相关度评分 ★★★ 3.0 / 5.0
关键词 PMSM驱动 电气故障 故障诊断 少样本学习 数据驱动 属性匹配 特征提取
语言:

中文摘要

本文提出了一种基于在线属性匹配的少样本数据驱动诊断方法,用于永磁同步电机驱动系统的电气故障诊断。该方法通过在特征提取过程中融合电机模型知识,在减少训练数据需求和降低计算复杂度的同时,显著提升了诊断精度和鲁棒性。

English Abstract

In this article, an online attribute matching based few-sample data-driven diagnosis method for electrical faults in permanent magnet synchronous motor drive is proposed to improve the diagnosis precision with fewer training data and lower computational complexity. By incorporating the motor model knowledge in the feature extraction process, effective and robust input features can be extracted wit...
S

SunView 深度解读

该技术主要针对电机驱动系统的故障诊断,与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有较高的技术同源性。在风电变流器领域,电机侧的故障诊断对于提升风机可靠性至关重要;在充电桩业务中,该算法可用于提升功率模块及内部驱动系统的故障预警能力。建议研发团队关注其‘少样本’与‘模型知识融合’的特性,将其应用于iSolarCloud智能运维平台,通过边缘计算提升设备故障诊断的准确率,降低运维成本,特别是在数据样本稀缺的早期故障检测场景中具有应用潜力。