摘要
本发明属于电机故障识别领域,具体公开了一种永磁同步电机绕组短路识别方法,一种永磁同步电机绕组短路识别方法,包括以下步骤:S1:构建卷积神经网络模型,输入信号为三相电流信号和振动信号;S2:建立至少两个输入通道组并引入空间注意力模块,对三相电流信号和振动信号进行特征提取,将提取后的特征进行拼接;S3:采用公开数据集对卷积神经网络模型进行训练。本发明通过多输入机制,将PMSM的电流和振动信号进行有效分离处理,从而准确地提取样本数据的特征。以电流和振动信号为基础,在卷积神经网络中引入了注意力机制,并采用了多输入策略,以增强网络对信号特征的提取和选择能力。
技术关键词
绕组短路
同步电机
识别方法
卷积神经网络模型
永磁
构建卷积神经网络
积层
采集系统
通道
负载控制器
线性
振动传感器
电流传感器
信号特征
注意力机制
模块
信号处理
数据
系统为您推荐了相关专利信息
LLC谐振变换器
风电机组控制器
风电机组变流器
模型构建方法
气动机械
模型预测转矩控制方法
定子磁链
电压
逆变器开关频率
扇区
识别方法
在线监测识别
电池在线监测
时间段
数据
关键帧
图谱
数据处理方法
卷积神经网络模型
图像展示产品
数据传输单元
流量识别方法
注意力机制
深度学习模型
加密