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一种数据融合的深度学习网络的电机故障诊断方法

基本信息

申请号 CN201910827717.6 申请日 -
公开（公告）号 CN110376522A 公开（公告）日 2021-07-16
申请公布号 CN110376522A 申请公布日 2021-07-16
分类号 G01R31/34 分类 测量；测试;
发明人 王博涛;齐亚舟;张忠德;王孔照;朱耿超;沈传文 申请（专利权）人 宁夏西北骏马电机制造股份有限公司
代理机构 西安智大知识产权代理事务所 代理人 何会侠
地址 753001 宁夏回族自治区石嘴山市大武口区110国道以西
法律状态 -

摘要

摘要 一种数据融合的深度学习网络的电机故障诊断方法；该神经网络中包括数据压缩网络、特征提取网络和分类网络；其确定与训练方法为：1、采集电机的A,B两相电流信号和电机端部轴承的振动信号。进行数据标准化，通过希尔伯特‑黄变换得到频谱序列，建立神经网络的数据集；2、建立深度神经网络，确定网络结构并初始化参数；3、将训练集输入神经网络，分别计算不同神经网络的损耗函数，并利用损耗值更新神经网络参数；4、将测试集的数据输入神经网络，计算准确率，重复步骤3直至准确率满足要求；训练结束后，神经网络可以将输入的电流、振动数据映射至特征平面，分类网络根据其所在区域对应的故障状态可预测电机是否发生故障。