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<title cf:type="text"><![CDATA[国防科技大学学报编辑部 -->电机系统状态感知技术]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[永磁同步电机虚拟电压矢量定向的非侵入式电感辨识方法]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250608]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为实现永磁同步电机电感参数准确、稳定的在线辨识，提出一种基于虚拟电压矢量激励-电流微分响应的在线电感观测方法，该方法无须额外注入测试信号且与转子位置、电阻、永磁磁链解耦。引入虚拟电压矢量定向坐标系的概念，推导并证明了永磁同步电机的<i>d-q</i>轴电感观测可以与<i>d-q</i>同步旋转坐标系的位置角相解耦。在此基础上，讨论了虚拟电压矢量和电流微分信息提取的实现流程，实现了无须任何额外注入信号的非侵入式电感辨识。通过与IEEE标准中离线测试方法进行对比，验证了所提方法的有效性和准确性。]]></description>
<pubDate>2025/12/2 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[电机系统状态感知技术]]></category>
<author><![CDATA[周杨威，聂子玲，彭力，邹旭东，孙军，李华玉]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250608]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[永磁同步电机典型故障诊断]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250609]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对表贴式永磁同步电机中常见的定子匝间短路和转子偏心故障，采用占用空间小、可绕制匝数多的柔性印刷电路板制作探测线圈，并将其布置于定子槽口以捕获磁场信息。对于定子匝间短路故障，提出了利用双正交锁相提取故障特征值的匝间短路故障检测方法，能够对短路电阻、短路匝数以及故障位置进行有效区分，且不受电机转速波动的影响。对于转子偏心故障，提出了基于高频注入的探测线圈差分电桥结构偏心故障检测方法，最终可实现2%的偏心度检测。对于复合故障，引入了基于卷积神经网络的故障区分方案，并对比了不同类型学习方法的性能，试验结果表明：复合故障条件下实现了98%的匝间短路正确率评估，且选用AlexNet在训练数据占比为60%时的偏心检测误差仅为5%。]]></description>
<pubDate>2025/12/2 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[电机系统状态感知技术]]></category>
<author><![CDATA[黄文，吕珂，胡靖华，陈俊全]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250609]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[电力电子逆变器开路故障智能诊断的关键要素优化方法]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250610]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为了解决电力电子逆变器开路故障智能诊断面临的实际故障样本缺乏、变特征适应性问题，相应从数据、算法两大智能化要素角度提出了一套优化方法，以支撑电力电子逆变器开路故障智能诊断的实际应用。数据要素方面，提出基于逆变特性的故障样本扩增方法，明确了诊断模型训练所需的最少实际样本量；算法要素方面，提出一种诊断模型注意力增强方法以及模型频率点自适应训练方法，显著提高了面对逆变器宽频运行的模型训练效果及诊断准确率。实验验证了上述智能化要素优化方法的有效性。]]></description>
<pubDate>2025/12/2 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[电机系统状态感知技术]]></category>
<author><![CDATA[唐欣，申皓澜，罗毅飞，刘宾礼，黄永乐，李鑫]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250610]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[永磁同步直线电机参数自适应自抗扰深度强化学习控制策略]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250611]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[提出一种融合深度强化学习与改进粒子群优化的自适应自抗扰控制策略，旨在提升永磁同步直线电机的速度与推力控制性能。通过建立电机数学模型并分析其动态特性，设计基于深度强化学习粒子群优化的控制框架，利用强化学习中的奖励机制与环境交互，动态优化自抗扰控制器参数以应对运行条件变化及外部扰动。改进粒子群算法引入分区惯性权重机制，结合历史全局最优数据循环更新策略，优化神经网络权重，从而提高控制策略的搜索效率与优化精度。实验结果表明，相比传统粒子群优化自抗扰控制算法，所提方法显著提高了电机位置与速度跟踪精度，增强了系统稳定性及抗推力扰动能力，验证了创新策略的有效性。]]></description>
<pubDate>2025/12/2 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[电机系统状态感知技术]]></category>
<author><![CDATA[宋琳，聂子玲，孙军，周杨威，李华玉]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250611]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[模块化多电平变流器高频注入法参数自适应优化设计策略]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250612]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对模块化多电平变流器低速大转矩工况下显著的电容电压脉动问题，现有高频注入抑制方案会增大器件应力与损耗并引入过调制风险，且参数优化缺乏全工况适应能力。为解决该问题，提出一种考虑多约束条件的高频注入参数自适应优化策略：基于系统特性和稳态模型，运用变步长梯度下降法离线生成满足电压脉动与调制波约束要求的最小注入电流基准参数表；进而设计在线自适应修正机制，实时依据电容电压脉动和调制信息动态调整注入参数，补偿模型偏差及工况变动，形成离线全局优化与在线局部寻优的协同架构。仿真与实验表明，所提策略在维持电压脉动抑制效果的同时显著降低了注入高频环流，并具备动态追踪最优目标的能力。]]></description>
<pubDate>2025/12/2 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[电机系统状态感知技术]]></category>
<author><![CDATA[楼徐杰，肖飞，任强]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/20250612]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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