[发明专利]一种基于深度学习的永磁同步电机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202010928125.6 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112052796A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 陈勇;梁思远;王成栋;陈章勇;李猛;刘越智 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/72;G01R31/54;G01R31/52;G01R31/34;G01R15/20;G01M15/00;G01M13/045;G01M13/04;G01M13/00;G01H11/08 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的永磁同步电机故障诊断方法，其中永磁同步电机的主要故障包括定子绕组开路、定子绕组短路、偏心、退磁、转轴弯曲、轴承故障等。该方法通过电流传感器、振动传感器和声音传感器分别采集电机的定子电流信号、振动信号和噪声信号。该方法包括如下步骤：1)信号预处理；2)提取信号的时域、频域和时频特征；3)基于特征大数据训练深度神经网络；4)基于深度学习诊断永磁同步电机的故障类型。本发明融合了多传感器和多故障特征，比同类方法有更高的适用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 永磁 同步电机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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