科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
引入一种基于图像形态学纹理特征提取与布谷鸟搜索优化脉冲神经网络（cuckoo search-spiking neural network，CS-SNN）算法相结合的方法，以解决双初级永磁同步直线电机（dual primary permanent magnet synchronous linear motor，DPPMSLM）退磁故障精细定量化诊断识别的问题。首先，根据DPPMSLM拓扑结构约束，通过有限元仿真提取电机气隙空间中三线磁密信号作为有效故障信号；其次，引入图像纹理分析的方法，将一维数据信号映射为二维灰度图像，再采用伽马矫正和边缘提取技术增强图像信息，以提取图像纹理特征组成故障特征向量；然后建立两级CS-SNN分类器实现退磁故障位置类型和严重程度的精确诊断分类；最后通过退磁样机制作和实验平台验证，本文提出的新方法能够准确识别DPPMSLM退磁故障位置和严重程度，并具有良好的鲁棒性，是一种有效可行的方法。
- 单位
