[发明专利]一种生产线电机故障预测方法及装置在审
| 申请号： | 201810159979.5 | 申请日： | 2018-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN108427986A | 公开（公告）日： | 2018-08-21 |
| 发明（设计）人： | 马永敬;孙赫勇 | 申请（专利权）人： | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李相雨 |
| 地址： | 266111 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种生产线电机故障预测方法及装置。所述方法包括获取第一输入集和第二输入集，分别包括第一时刻到当前时刻范围内每个时刻的第一参数值，以及当前时刻的其它参数值；通过神经网络模型得到预测时刻的第一参数预测值；在预测时刻获取所述电机的第一参数实测值，并与第一参数预测值进行比较；若误差超过预设的误差阈值，则采用Adam算法对所述神经网络模型中的各个权值进行校正，本发明实施例通过预设的神经网络模型得到预测时刻的第一参数预测值，再判断第一参数预测值是否会引起故障，从而产生预警，并对神经网络模型中的权值进行实时校正，从而能够快速预测电机故障，保证了预测和诊断的实时性，提高了预测和诊断的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 参数预测 预测 电机故障 输入集 预设 诊断 快速预测 实时校正 实时性 算法 实测 校正 电机 预警 保证 | ||
【主权项】：
1.一种自动化生产线电机故障预测方法，其特征在于，包括：根据预设的时间步长和预设的神经网络模型，获取第一输入集和第二输入集；其中，所述第一输入集包括从第一时刻开始到当前时刻结束的时间范围内每个时刻电机的第一参数值，所述第二输入集包括当前时刻至少一个所述电机的其它参数值；根据所述第一输入集和第二输入集，通过所述神经网络模型至少得到预测时刻的第一参数预测值；其中，所述预测时刻晚于当前时刻；在预测时刻获取所述电机的第一参数实测值，并与所述第一参数预测值进行比较；若比较的误差超过预设的误差阈值，则根据所述误差采用自适应矩估算Adam算法对所述神经网络模型中的各个权值进行校正。
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