Diagnóstico de fallas del inversor para un sistema de accionamiento de motor síncrono de imán permanente trifásico basado en SDAE-GAN-LSTM
Autores: Feng, Li; Luo, Honglin; Xu, Shuiqing; Du, Kenan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Diagnóstico de fallas del inversor para un sistema de accionamiento de motor síncrono de imán permanente trifásico basado en SDAE-GAN-LSTM
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Propuesto
Diagnóstico de fallas
SDAE-GAN-LSTM
Sistema de accionamiento PMSM
Datos de falla desequilibrados
Precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 53
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, se propone un novedoso enfoque de diagnóstico de fallas en inversores inteligentes basado en una red neuronal apilada de eliminación de ruido-generador adversarial de redes neuronales de largo y corto plazo (SDAE-GAN-LSTM) bajo una muestra desequilibrada para un sistema de accionamiento de motor síncrono de imán permanente trifásico (PMSM). El método propuesto puede abordar el problema de muestras de datos de fallas desequilibradas y mejorar la precisión de la clasificación de fallas.
Descripción
En este estudio, se propone un novedoso enfoque de diagnóstico de fallas en inversores inteligentes basado en una red neuronal apilada de eliminación de ruido-generador adversarial de redes neuronales de largo y corto plazo (SDAE-GAN-LSTM) bajo una muestra desequilibrada para un sistema de accionamiento de motor síncrono de imán permanente trifásico (PMSM). El método propuesto puede abordar el problema de muestras de datos de fallas desequilibradas y mejorar la precisión de la clasificación de fallas.