基于CW-RNNs的PMSM故障诊断

针对永磁同步电机(PMSM)故障诊断问题,提出了一种基于权重改进粒子群算法与时钟驱动循环神经网络(Clockwork RNNS)PMSM的故障诊断方法。以定子电流与振动信号作为PMSM的故障特征数据,该方法引入权重改进粒子群算法自动优化超参数得到神经内网络最优超参数。通过试验结果表明:粒子群算法能够快速地确定神经网络的最优超参数以提高实验效率,减少工作量;与BP神经网络、支持向量机(SVM)、浅层LSTM等方法在同等试验条件下进行比较,该算法具有更高的准确率与时效性。