基于PSO-LSSVM的永磁同步直线电机局部退磁故障识别

摘要：

针对永磁同步直线电机(permanent magnet synchronous linear motor,PMSLM)局部退磁故障问题,采用粒子群优化最小二乘支持向量机(particle swarm optimization-least squares support vector machine,PSO-LSSVM)分类模型,实现对PMSLM局部退磁故障的准确识别.首先,基于等效磁化强度法,建立PMSLM局部退磁故障解析模型,引出包含故障特征信息的多峰图;其次,通过对比分析不同故障类型的多峰图,提取峰个数、峰起始位置、峰值比、退磁程度等参数,构造故障特征量;最后,采用PSO-LSSVM算法,建立用于识别PMSLM局部退磁故障的分类模型.有限元仿真实验和样机实验表明,该方法能够准确离线识别PMSLM局部退磁故障,识别率达到100％.

关键词：永磁同步直线电机、局部退磁、多峰图、特征量、粒子群优化最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：TM359.4(电机)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2019-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2426-2435