机器学习在永磁同步电机数字孪生故障诊断中的应用研究.docx

机器学习在永磁同步电机数字孪生故障诊断中的应用研究

目录

机器学习在永磁同步电机数字孪生故障诊断中的应用研究（1）．．．．3

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目标和内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

永磁同步电机的基本原理及应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1永磁同步电机的结构与工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2永磁同步电机的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

数字孪生的概念及其重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1数字孪生的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.2数字孪生的优势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

基于深度学习的故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2基于深度学习的故障诊断模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3实验验证与性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

机器学习在永磁同步电机故障诊断中的应用案例分析．．．．．．．．．16

5.1实例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2实例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.2展望与未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

机器学习在永磁同步电机数字孪生故障诊断中的应用研究（2）．．．21

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

永磁同步电机的基本原理及结构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.1永磁同步电机的工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.2永磁同步电机的主要组成部分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

数字孪生技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.1数字孪生的概念与定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.2数字孪生技术的特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

永磁同步电机的故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.1基于传感器的数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.2基于模型预测的故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.3基于深度学习的故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

机器学习算法在永磁同步电机故障诊断的应用．．．．．．．．．．．．．．．32

5.1主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.2决策树．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.3支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．