[发明专利]一种基于边缘计算和深度学习的电机故障诊断系统及方法有效
| 申请号： | 202010581758.4 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111830408B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 张品佳;吴志良;袁巍 | 申请（专利权）人： | 朗斯顿科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/34 | 分类号： | G01R31/34;G06F9/50;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京中创云知识产权代理事务所(普通合伙) 11837 | 代理人： | 徐辉 |
| 地址： | 100191 北京市海淀区西小口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于边缘计算和深度学习的电机故障诊断系统及方法，所述边缘侧设备能够对采集装置进行配置，对振动或者电流信号进行预处理后进行经验模态分解EMD，诊断模块内置深度残差网络诊断模型输入n个IMF分量进行故障诊断，将诊断结果和故障数据上传至所述云服务中心；云服务中心利用历史数据和故障数据定期对深度残差网络诊断模型进行训练，训练好后下发到各个边缘侧设备，更新边缘侧设备中的深度残差网络诊断模型。通过在边缘侧设备计算就可对电机设备进行实时诊断，能够及时快速对电机状态进行诊断，仅将处理完的数据传到云中心，大大缩减了由数据传输速度和带宽限制带来的延时，云中心的处理数据压力将得到显著缓解。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边缘 计算 深度 学习 电机 故障诊断 系统 方法 | ||
【主权项】：
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