【摘 要】
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研究六相永磁容错电机的故障诊断问题，有利于飞行器电力作动系统稳定运行。由于永磁容错电机属于强耦合高阶非线性系统，故障信号样本时间短且具有时变性，导致永磁容错电机故障诊
【机 构】
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西北工业大学自动化学院,空军工程大学航空航天工程学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基金项目(2012JM8016)
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研究六相永磁容错电机的故障诊断问题，有利于飞行器电力作动系统稳定运行。由于永磁容错电机属于强耦合高阶非线性系统，故障信号样本时间短且具有时变性，导致永磁容错电机故障诊断困难。传统的机器学习理论方法易陷人局部极值点，准确性较低。为提高永磁容错电机的故障准确率，采用支持向量机联合小波分析算法进行故障诊断。首先采集电机故障状态下的输出转矩信号，进行小波分解提取能量特征向量，采用最小二乘支持向量机构造诊断模型，克服局部最优问题，实现准确判别电机故障。对比实验表明，提出故障诊断方法明显优于传统支持向量机、BP神经网
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