[发明专利]一种基于卷积神经网络的无刷直流电机传感器故障检测方法在审
| 申请号： | 202010713226.1 | 申请日： | 2020-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN112036435A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 朱志亮;戴瑜兴;刘胜煜;徐晓峰;祝芳莹 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;H02P6/12 |
| 代理公司： | 温州名创知识产权代理有限公司 33258 | 代理人： | 陈加利 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的无刷直流电机传感器故障检测方法。其具体如下：获取无刷直流电机运行时的原始数据；通过小波变换，将原始数据转换为时‑频谱图作为样本集；对训练集中样本标记故障种类以及故障程度，作为数据样本的已知标签；建立卷积神经网络，将训练集中的时‑频谱图输入卷积神经网络并提取分类前一层的特征；根据前面给定的标签和提取的特征，训练多类SVM分类器；训练完成后，得到SVM分类器对每一类故障的预测率；最后对无刷直流电机系统状态进行分析，对可能存在的故障进行预示。本发明可以定性和定量地评价被监测无刷直流电机传感器的运行状态，并预测其发展趋势；使得故障诊断过程更加智能化，检测的准确性更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 直流电机 传感器 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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