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深度学习驱动下的电机控制系统故障分析与容错技术

目录

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2.1国外研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.2国内研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

二、深度学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.1神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.1.1感知器模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1.2神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.2典型神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.2.3注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.3深度学习训练算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.3.1梯度下降算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.3.2反向传播算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

三、电机控制系统故障特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.1电机控制系统组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.2故障信息采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.2.1温度信号采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.2.2声音信号采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

3.2.3振动信号采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.2.4电流信号采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63

3.3故障特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

3.3.1时域特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

3.3.2频域特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

3.3.3时频域特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73

四、基于深度学习的故障诊断模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

4.1基于卷积神经网络的故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

4.1.1卷积神经网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

4.1.2故障诊断模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81

4.2基于循环神经网络的故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83

4.2.1循环神经网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

4.2.2故障诊断模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

4.3基于注意力机制的故障诊断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

4.3.1注意力机制原理．．．．