采用贝叶斯优化和多尺度卷积网络的五相永磁同步电机匝间短路诊断*

戴显阳, 陈前, 宋向金, 刘正蒙, 徐高红

ITSC Fault Diagnosis for Five-phase Permanent Magnet Synchronous Motors Using Bayesian Optimization and Multiscale Convolutional Neural Network

DAI Xianyang, CHEN Qian, SONG Xiangjin, LIU Zhengmeng, XU Gaohong

表2 MSCNN参数设置

序号 参数 描述 取值 1 — 训练集 0.8×总样本 2 — 测试集 0.2×总样本 3 a 卷积尺寸1 [1,10] 4 b 卷积尺寸2 [10,30] 5 c 卷积尺寸3 [30,50] 6 d 卷积尺寸4 [50,100] 7 e 卷积尺寸5 [100,150] 8 f 卷积核数量 [16,64] 8 D 优化器 Adam、SGD 10 — 批次 32 11 — 遗弃率 0.25 12 — 学习率 动态学习率 13 — 全连接层 节点数100 14 — 输出层 分类数8