基于大数据的永磁同步电机故障诊断技术

永磁同步电机具有结构简单、体积小、工作效率高等优势，在我国工业发展、航空航天和新能源汽车制造等方面具有广泛的应用与发展。但是永磁电机由于高负荷长时间运行会造成各种电机故障，如线路老化、退磁故障等，直接影响整个系统的正常运行与发展，因此，保证永磁同步电机的稳定运行、及时发现电机故障，对于保证电路系统的稳定运行，保证安全生产具有重要意义。针对传统数学模型和信号转换下永磁同步电机故障诊断效率和精度低的问题，以卷积神经网络技术为例，通过构建GoogleNet神经网络模型，对永磁同步电机不同运行状态进行图像特征提取与识别，提高电机故障诊断效率。研究结果可以对永磁同步电机快速、高效、准确地进行故障识别提供技术参考与借鉴。