[发明专利]一种基于RN网络电流多特征形态识别的电机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210008383.1 | 申请日： | 2022-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN114295981A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 马天雨;李志鹏;刘思亚;王嘉俊;刘金平 | 申请（专利权）人： | 湖南师范大学 |
| 主分类号： | G01R31/34 | 分类号： | G01R31/34 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种电机的故障诊断方法，包括采集电机的电流数据进行特征处理，并由此获得电流谐波、转频谐波等电流特征数据；对电流特征数据进行属性约简，提取电机故障诊断的关键特征属性；截取关键特征属性的最大5%、最小5%数据进行拟合得到边界形态图像；将形态图像输入RN网络进行异常形态识别；对不同关键特征属性的边界异常形态进行组合优化，得到每种故障类型的异常形态最优组合模式，根据最优组合模式匹配结果确定电机的故障类型。本申请保证了电机故障类型判断的准确性和及时性，减少了工厂的经济损失。此外，本申请还提出了一种电机智能管理框架，将云端、智能边缘端以及客户端联系起来，方便运维工程师对电机的智能化管理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rn 网络 电流 特征 形态 识别 电机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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