[发明专利]基于卷积神经网络的电动机故障诊断方法、装置和介质在审
| 申请号： | 202010037544.0 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111157894A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 季振山;刘少清;王勇;陈春华 | 申请（专利权）人： | 许昌中科森尼瑞技术有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/34 | 分类号： | G01R31/34;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州华隆知识产权代理事务所(普通合伙) 41144 | 代理人： | 经智勇 |
| 地址： | 461000 河南省许昌市*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的电动机故障诊断方法、装置和介质，包括步骤如下：步骤1，模型训练；A，获取电动机的电参量信息和非电参量信息；提取电参量信息中的统计量特征和/或频率谱特征，并且对电参量信息进行Park变换后再进行傅里叶变换，得到变换后的频率谱特征，得到人工特征；B，利用卷积神经网络进行预训练，再将所述非电参量信息输入预训练后的卷积神经网络，得到隐性特征；C，输入分类模型，进行训练；步骤2，采集实时样本数据；步骤3，进行故障诊断。本发明为解决现有技术存在的问题，本发明采用卷积神经网络进行振动特征提取，并与电流特征进行融合，有效的提升了故障诊断分类的准确性，降低了诊断时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 电动机 故障诊断 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
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