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申请/专利权人：南京航空航天大学
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。
主权项：1.一种无刷直流电机匝间短路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1对预先获取的噪声条件下无刷直流电机匝间短路故障数据进行预处理及归一化，将无刷直流电机匝间短路故障的严重程度按照短路比进行划分，根据采样时间和窗口阈值使用滑动窗口将数据集划分为训练集和测试集；2利用蜣螂优化算法优化LSTM模型学习率、隐藏层神经元数、训练轮数三个参数，获得LSTM模型的最优超参数；3建立故障诊断模型DBO-LSTM，将步骤2中得到的最优超参数输入到初始化的DBO-LSTM中，将训练集输入到DBO-LSTM中进行训练，实现故障分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种无刷直流电机匝间短路故障诊断方法、装置及介质
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