近日，南京航空航天大学崔江团队以《基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术》为题在《电机与控制应用》上发表最新研究论文，第一作者为陈文杰，通信作者为崔江。

（本文由作者团队投稿）

电励磁双凸极发电机（DSEG）转子上没有绕组和永磁体，结构简单、可靠性高，可以在恶劣的航空环境下运行。DSEG一般由发电机本体和输出整流电路组成。目前的研究发现，整流电路二极管相对于电机本体中的绕组等部件而言，更容易出现故障。当整流器产生故障时，发电机的起动和运行特性会受到影响，可能会对飞机电源系统的安全和可靠性造成威胁。因此，DSEG整流电路的故障诊断技术研究具有十分重要的理论意义和应用价值。

针对此问题，作者团队提出了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的DSEG整流电路故障诊断方法。首先，把三相电枢电流作为故障诊断的可测信号，并采集电枢电流传感器的输出信号。其次，利用数字信号处理方法分析采集到的电流传感器信号，并获取相应的故障特征。然后，将获得的故障特征数据分为训练和测试样本输入LSTM进行学习和故障分类，并计算诊断正确率等评价结果。最后，在此基础上，作者团队在ANSYS软件中建立包括电机正常和各故障模式下的模型进行仿真验证，并搭建DSEG试验测试平台进行试验验证。

仿真与试验的结果说明基于LSTM的故障诊断方法是可行和有效的，该方法可以很好地与快速傅里叶变换（FFT）、小波等数字信号处理技术结合，使提取的故障特征区分度变高，从而可以提高航空DSEG输出整流二极管的故障诊断准确率。

图1 DSEG三维结构图 

图2 DSEG截面图

支持基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助(NS2021021）

航空科学基金项目(201933052001)

论文链接：

http://www.motor-abc.cn/djykzyy/article/abstract/20230412

推荐引用格式：

陈文杰，崔江. 基于LSTM的航空发电机整流电路诊断技术[J]. 电机与控制应用, 2023, 50(4): 85-90.

CHEN Wenjie, CUI Jiang. Diagnosis Technology of Aero-Generator Rectifier Circuit Based on LSTM[J].  Electric Machines & Control Application, 2023, 50(4): 85-90.

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