【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电机故障诊断，尤其涉及一种基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法。
技术介绍
1、圆筒型直线电机具有无径向电磁力、漏磁小等优点，能够作为月球斯特林发电系统的优选发电部件。由于月球表面的极端环境以及月表发电系统需要满足非线性、冲击性的多样化负荷需求，作为发电部件的圆筒型直线电机极易发生温升与电流退磁故障，因此，对于圆筒型直线电机的退磁故障诊断技术研究极为重要。
2、然而，现有的退磁故障诊断技术主要有直接诊断法、数学模型诊断法、信号注入诊断法等。直接诊断法通过内置监测设备测量电机内部的电磁参数，能够准确诊断退磁故障，但需要在电机设计时提前考虑，对已成型的电机并不适用；数学模型诊断法通过构建磁链观测器，在线观测并结合查表诊断退磁故障，但只能综合表征故障发生，无法预测故障程度；信号注入法通过对电机注入特定波形与频率的电压和电流信号，观察响应信号进而发现故障状态，但较为依赖诊断者的先验知识，具有局限性。同时，月表的极端环境与人员限制也使得现有方法无法正常使用。随着人类技术水平的进步，神经网络相关技术开始应用于...
【技术保护点】
1.一种基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，在所述S1之前包括：
3.根据权利要求2所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，所述S1中获取电机于电流退磁状态的第一数据，得到第一数据集包括：
4.根据权利要求3所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，所述S2包括：
5.根据权利要求4所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测...
【技术特征摘要】
1.一种基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，在所述s1之前包括：
3.根据权利要求2所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，所述s1中获取电机于电流退磁状态的第一数据，得到第一数据集包括：
4.根据权利要求3所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，所述s2包括：
5.根据权利要求4所述的基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，所述s2还包括：
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