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  • 電機智能監測與診斷系統

    類(lèi)型:
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    專(zhuān)利號/型號:
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    簡(jiǎn)介: 以電動(dòng)汽車(chē)永磁同步電機為研究對象,以追溯耦合故障的故障成因和傳遞路徑、探究耦合故障的生成機理和 演化規律、解決耦合故障樣本失衡和難以診斷的問(wèn)題為目標,綜合運用電機動(dòng)力學(xué)、多物理場(chǎng)分析、深度學(xué)習、 故障診斷以及復雜系統建模等理論與方法,采用理論研究、仿真分析和實(shí)驗驗證相結合的研究方法,研究電動(dòng)汽 車(chē)永磁同步電機耦合故障機理及智能診斷方法。另外,本項目基于深度學(xué)習的相關(guān)理論對試驗平臺采集的故障數 據樣本進(jìn)行擴張,擴張數據集的樣本數量和種類(lèi),構造易訓練、自適應協(xié)調多源樣本,對數據驅動(dòng)相關(guān)技術(shù)的應 用具有一定的推動(dòng)作用。
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    以電動(dòng)汽車(chē)永磁同步電機為研究對象,以追溯耦合故障的故障成因和傳遞路徑、探究耦合故障的生成機理和 演化規律、解決耦合故障樣本失衡和難以診斷的問(wèn)題為目標,綜合運用電機動(dòng)力學(xué)、多物理場(chǎng)分析、深度學(xué)習、 故障診斷以及復雜系統建模等理論與方法,采用理論研究、仿真分析和實(shí)驗驗證相結合的研究方法,研究電動(dòng)汽 車(chē)永磁同步電機耦合故障機理及智能診斷方法。另外,本項目基于深度學(xué)習的相關(guān)理論對試驗平臺采集的故障數 據樣本進(jìn)行擴張,擴張數據集的樣本數量和種類(lèi),構造易訓練、自適應協(xié)調多源樣本,對數據驅動(dòng)相關(guān)技術(shù)的應 用具有一定的推動(dòng)作用。

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