[发明专利]基于语义推理与深度极限学习机的电机状态监测方法在审
| 申请号： | 202310065608.1 | 申请日： | 2023-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN116089871A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 耿道渠;方少甫;王平;魏旻 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/10;G06F18/214;G06F16/28;G06N5/02;G06N5/04;G06N3/0499;G06N3/0455;G06N3/006;G06N3/08;G01R31/34 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于语义推理与深度极限学习机的电机状态监测方法，属于电机状态监测领域。其包括以下步骤：收集电机相关传感数据，其中包括温度、电流、振动信号，利用快速傅里叶算法进行数据预处理；并将预处理后的数据语义信息化；利用极限学习机ELM与自动编码器AE相结合，形成极限学习机‑自动编码器ELM‑AE，通过叠加ELM‑AE形成深度极限学习，再利用松鼠搜索算法SSA对深度极限学习机进行参数寻优；综合利用温度、电流、振动信号训练模型对电机状态进行正确分类；在多个电机设备下利用语义技术构建电机状态本体知识库，使用语义规则推理来判断电机的状态，实现对电机状态的监测、预警以及电机设备操作的信息管理，实现对电机状态监测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 推理 深度 极限 学习机 电机 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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