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智能化与AI应用 故障诊断 深度学习 机器学习 可靠性分析 ★ 3.0

基于深度学习和改进RGB声学图像的永磁同步电机转子与轴承两阶段故障识别数字孪生系统

A Digital Twin System for Two-Stage PMSM Rotor and Bearing Faults Identification Based on Deep Learning and Improved-RGB Acoustic Image

作者 Bochao Du · Wan Huang · Taoyong Li · Ruogu Hu · Yuan Cheng · Shumei Cui
期刊 IEEE Transactions on Power Electronics
出版日期 2025年1月
技术分类 智能化与AI应用
技术标签 故障诊断 深度学习 机器学习 可靠性分析
相关度评分 ★★★ 3.0 / 5.0
关键词 数字孪生 PMSM 故障诊断 深度学习 声学信号 卷积神经网络 IoT
语言:

中文摘要

本文提出了一种基于声学信号的永磁同步电机(PMSM)六种转子及轴承故障诊断方法,并构建了基于物联网和云端的两阶段故障诊断数字孪生系统。第一阶段在电机边缘侧利用短时傅里叶变换和卷积神经网络进行初步诊断,实现了高效的故障识别与状态监测。

English Abstract

This article proposes a diagnosis method for six types of rotor and bearing faults of permanent magnet synchronous motor based on acoustic signals, and builds a digital twin system for two-stage diagnosis on the basis of an Internet of Things component and the cloud. The first stage is located at the edge of the motor, only short-term Fourier transform and convolutional neural network are used to ...
S

SunView 深度解读

该技术在电机故障诊断与数字孪生领域的应用,对阳光电源的风电变流器及储能系统中的旋转部件(如冷却风扇、水泵)具有参考价值。通过引入边缘计算与深度学习,可提升iSolarCloud智能运维平台对关键辅机设备的预测性维护能力,减少非计划停机。建议研发团队关注声学信号特征提取技术,将其集成至现有变流器或储能系统的状态监测模块中,以实现对核心旋转部件的早期故障预警,进一步提升产品全生命周期的可靠性。