永磁同步电机故障预测方法及预警系统

本申请提供了一种永磁同步电机故障预测方法及预警系统，该方法包括：利用传感器组合采集电机运行参数，电机运行参数包括电控母线电压、电控母线电流、电芯温度、电机转速、电机扭矩；基于MIV算法对电机运行参数进行预处理，以筛选关键特征变量并构建故障数据集；构建BP神经网络；基于IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值；利用优化后的权值和阈值作为BP神经网络的初始值，对其进行数据训练，获得相应的MIV‑IPSO‑BP神经网络模型；输入实时运行参数至MIV‑IPSO‑BP神经网络模型，并获取故障预测数据，以解决采用现有方法很容易导致误诊断问题，且在采集这些信号的过程中极易受到外界环境干扰，影响故障预测结果的技术问题。