基于1-DISVM的无刷直流电动机故障识别方法

• 作者: 刘志东 张勇 熊攀 石山 陈硕勋
• 来源期刊: 微电机
• 学科: 工学
• 关键词: 无刷直流电动机 故障识别 无监督学习支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 驱动与控制
• 页码范围: 64-67
• 页数: 4页
• 分类号: TM36+1
• 字数: 2776字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于改进无监督学习支持向量机(1-DISVM)的无刷直流电动机故障识别方法.通过对无刷直流电动机正常以及驱动电路开关管断路、定子绕组端部断路、Hall传感器断线三种故障状态的仿真模拟,对仿真过程中得到的母线电流采样数据进行FFT频谱分析,作为输入特征向量用于支持向量机分类器的训练和故障识别.将改进无监督学习支持向量机用于无刷直流电动机的故障识别,并与无监督学习支持向量机(1-SVM)的故障识别结果进行比较,结果表明基于改进无监督学习支持向量机的无刷直流电动机故障识别方法具有更高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊攀		4	22	2.0	4.0
2	刘志东		4	11	2.0	3.0
3	石山		20	32	3.0	4.0
4	陈硕勋		3	3	1.0	1.0