[发明专利]一种基于BP神经网络的直流电机故障检测方法在审
| 申请号： | 202111129547.8 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113933706A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 许振明;陈冬冬;肖龙;类欣雅;陈诗丹 | 申请（专利权）人： | 闽南理工学院 |
| 主分类号： | G01R31/34 | 分类号： | G01R31/34;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/06 |
| 代理公司： | 福州市景弘专利代理事务所(普通合伙) 35219 | 代理人： | 林祥翔;黄以琳 |
| 地址： | 362700 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的直流电机故障检测方法，涉及故障检测技术领域，包括：步骤S1：对直流电机的故障机理进行分析，得到理论模型基础；步骤S2：采集直流电机原始数据；步骤S3：对采集到的直流电机原始数据预处理，得到初始数据结论；步骤S4：对直流电机的状态进行状态监测，获得状态信息；步骤S5：根据初始数据结论和状态信息进行故障判断，得到诊断结果；步骤S6：将诊断结果发送给用户进行反馈。采用上述技术方案，通过以BP神经网络为工具，结合直流电机相关故障的理论结论和实际状态信息，实现正确率较高的故障诊断，操作简单，所需电机信息较少，故障诊断正确率较高，用户可以实时监测直流电机的故障状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 直流电机 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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