摘要
本发明公开了一种无刷直流电机匝间短路故障诊断方法、装置及介质,所述方法首先对数据进行预处理及归一化处理,构建滑动窗口集合并且选取首个滑动窗口开始划分数据集;其次,使用训练集进行模型参数优化,初始化蜣螂优化算法参数,并计算所有个体的初始适应度值;然后,开始蜣螂行为模拟,更新个体及全局最佳适应度,如果达到最大迭代次数,则将该参数寻优结果输出,对LSTM模型的学习率、隐藏层神经元数、训练轮数三个参数进行优化,否则继续蜣螂行为模拟;最后,建立DBO‑LSTM故障诊断模型,判断电机故障程度,实现故障分类。本发明能准确判断电机故障程度,实现故障分类,且该方法简单且易于实现。
技术关键词
无刷直流电机
匝间短路故障
判断电机故障
故障诊断模型
优化LSTM模型
超参数
滑动窗口
噪声条件
训练集
处理器
算法
位置更新
信息更新
存储器
数据
系统为您推荐了相关专利信息
滤波器
故障传播路径
分布式网络拓扑
卷积神经网络参数
故障诊断模型
多源信息融合
故障检测模块
故障检测装置
故障智能检测方法
信号采集模块
故障诊断模型
镗床
多尺度特征提取
数字孪生模型
诊断方法
水电解制氢系统
传感器特征
故障诊断方法
故障诊断模型
故障诊断模块