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电机故障诊断：融合机器学习的永磁同步电机数字孪生技术研究
目录
电机故障诊断：融合机器学习的永磁同步电机数字孪生技术研究（1）
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2国内外研究现状综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
永磁同步电机的基本原理及关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1永磁同步电机的工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2主要关键技术及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
数字孪生概念与实现方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1数字孪生的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2数字孪生在电力系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
电机故障诊断方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
4.1基于传统检测技术的电机故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.2基于人工智能的电机故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
融合机器学习的永磁同步电机数字孪生技术．．．．．．．．．．．．．．．．．15
5.1预测性维护的关键挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
5.2使用深度学习进行预测性维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
6.1实验平台介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
6.2数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
6.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
7.2展望与未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
电机故障诊断：融合机器学习的永磁同步电机数字孪生技术研究（2）
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
1.3研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.1永磁同步电机概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.2数字孪生技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.3机器学习技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
电机故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.1传统电机故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.2基于机器学习的电机故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.3融合机器学习的电机故障诊断方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
融合机器学习的永磁同步电机数字孪生技术研究．．．．．．．．．．．．．32
4.1数字孪生模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
4.1.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.1.2模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．
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