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国内刊号：32-1429/V
国际刊号：1005-2615
发布日期:
作者：熊文琪，张奕珂，王尧尧
单位：南京航空航天大学机电学院，南京 210016；,南京航空航天大学机电学院，南京 210016；,南京航空航天大学机电学院，南京 210016；
关键词：永磁同步电机;故障诊断;均匀退磁;集合经验模式分解;分形盒维数;支持向量机
基金：国家自然科学基金面上项目（52175097）。
基于电流信号提供了一个新的不同均匀退磁程度的故障诊断方法，研究了永磁同步电机（Permanent magnet synchronous motors，PMSMs）的均匀退磁故障诊断方法。提出了一种基于改进的集合经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition，EEMD）算法和粒子群优化-支持向量机（Particle swarm optimization-support vector machine，PSO-SVM）的故障诊断方法。首先利用改进EEMD对采集的定子电流信号进行降噪和重构。其次计算处理后数据的分形盒维数作为故障特征参数。最后通过PSO-SVM处理特征参数诊断均匀退磁故障。通过解析模型仿真实验和原型实验表明，该方法能准确识别永磁同步电机均匀退磁故障，平均识别率超过96%，证明了本文故障诊断方法的有效性。
来源：2025年第5期
《南京航空航天大学学报》期刊编辑部
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