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永磁同步电机故障诊断技术的融合机器学习方法研究
目录
永磁同步电机故障诊断技术的融合机器学习方法研究（1）．．．．．．．．3
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
永磁同步电机基本原理及故障类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1永磁同步电机工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2故障类型与表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.3故障对电机性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
机器学习理论及在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1机器学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2监督学习、无监督学习与半监督学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3机器学习在故障诊断领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
永磁同步电机故障诊断技术融合机器学习方法研究．．．．．．．．．．．14
4.1数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.3模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.4故障诊断流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
融合机器学习的永磁同步电机故障诊断实例分析．．．．．．．．．．．．．18
5.1实验数据与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.2特征提取及选择结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
5.3机器学习模型构建与训练过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.4故障诊断结果及分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
融合机器学习的永磁同步电机故障诊断技术挑战与展望．．．．．．．21
6.1技术挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
6.2解决方案与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
永磁同步电机故障诊断技术的融合机器学习方法研究（2）．．．．．．．24
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
永磁同步电机基本原理及故障类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.1永磁同步电机工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2故障类型与表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3故障对电机性能的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
机器学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.1机器学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.2常见机器学习算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.3机器学习在电机故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
融合机器学习的永磁同步电机故障诊断技术研究．．．．．．．．．．．．．35
4.1数据收集
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