DOI: 10.18150/hq4x9v
title: Diagnosis of stator winding and permanent magnet faults of PMSM drive using shallow and deep neural networks

description: Zawarte w zbiorze dane przedstawiają wyniki analizy głębokich struktur konwolucyjnych w zadaniu detekcji i klasyfikacji uszkodzeń silników PMSM. Obiektem badań eksperymentalnych był silnik PMSM o mocy 2,5 kW zasilany z przemiennika częstotliwości pracującego w zamkniętej pętli sterowania. Weryfikację eksperymentalną zaproponowanego systemu diagnostycznego przeprowadzono dla zmiennych warunków obciążenia i wartości częstotliwości napięcia zasilającego. Uzyskane wyniki porównano z podejściem opartym na głębokiej sieci neuronowej oraz uczeniem transferowym.Zbiór zawiera dane gotowe do odczytu z wykorzystaniem środowiska Matlab&Simulink w wersjach: 2019a, 2019b, 2020a, 2020b, 2021a, 2021b, 2022a, 2022b, 2023a, 2023b. Odczyt struktur sieci głębokich może być przeprowadzony również przy zastosowaniu dodatku Deep Learning Toolbox (w wersjach od 2019a do 2023b). Dane symulacyjne, przebiegi czasowe oraz odpowiedzi struktur (Exp_ver_...json) moga być odczytane również z wykorzystaniem pakietu Microsoft Excel.Opis plików:-Exp_ver_demag_1 - przebiegi czasowe sygnałów (prądy fazowe), odpowiedzi sieci neuronowej podczas występowania demagnetyzacji i zmian momentu obciążenia silnika PMSM.-Exp_ver_short_circuit - przebiegi czasowe sygnałów (prądy fazowe), odpowiedzi sieci neuronowej podczas występowania chwilowych zwarć 3 zwojów fazy B dla silnika PMSM.- Siec_Epochs_200_ACC_73.0139 - struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu obejmował 200 epok, skuteczność sieci 73,0139%- Siec_Epochs_1000_ACC_86.6944 - struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu obejmował 1000 epok, skuteczność sieci 86,06944%- Siec_Epochs_2000_ACC_88.2778 - struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu obejmował 2000 epok, skuteczność sieci 88,2778%- Siec_Init_Learn_Rate_0.001_ACC_88.4444 - struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu przeprowadzony dla początkowego współczynnika uczenia wynoszącego 0.0001, skuteczność sieci 88.4444%- Siec_Init_Learn_Rate_0.005_ACC_86.6111 - struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu przeprowadzony dla początkowego współczynnika uczenia wynoszącego 0.005, skuteczność sieci 86.6111%- Siec_LearnRateDropPeriod_10_ACC_87.2083 - struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu przeprowadzony dla współczynnika spadku stałej uczenia wynoszącego 10 epok, skuteczność sieci 87.2083%- Siec_LearnRateDropPeriod_100_ACC_88 - struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu przeprowadzony dla współczynnika spadku stałej uczenia wynoszącego 10 epok, skuteczność sieci 88%- Siec_LearnRateDropPeriod_30_ACC_86.4583 struktura sieci konwolucyjnej, zapis warstw sieci wraz ze współczynnikami wagowymi (po procesie uczenia) - proces treningu przeprowadzony dla współczynnika spadku stałej uczenia wynoszącego 30 epok, skuteczność sieci 86.4583%