一种数据融合的深度学习网络的电机故障诊断方法

热门行业
装修建材
家居生活
餐饮食品
母婴教育
电脑办公
服装首饰
汽车工具
家电数码
机械化工
休闲美容

热门行业

教育培训
板材
地板
涂料
家纺
集成吊顶
美缝剂
木门
硅藻泥
管材
指纹锁
橱柜
衣柜
床垫
电热水器
集成灶
暖气片
净水器
酒店
卫浴

返回上一页

专利状态

一种数据融合的深度学习网络的电机故障诊断方法

有效

专利申请进度

申请

2019-09-03

申请公布

2019-10-25

授权

2021-07-16

预估到期

2039-09-03

专利基础信息

申请号	CN201910827717.6	申请日	2019-09-03
申请公布号	CN110376522A	申请公布日	2019-10-25
授权公布号	CN110376522B	授权公告日	2021-07-16
分类号	G01R31/34
分类	测量；测试;
申请人名称	宁夏西北骏马电机制造股份有限公司
申请人地址	宁夏回族自治区石嘴山市大武口区110国道以西

专利法律状态

2021-07-16

授权

状态信息

授权
2019-11-19

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效IPC（主分类）:G01R 31/34
2019-10-25

公布

状态信息

公布

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。

更多专利

全国服务热线：

在线客服

1211389656 咨询

商务合作

85926368 咨询

媒体合作

921888730 咨询

在线客服
客服微信号

品牌网官方客服微信

打开微信扫一扫

客服微信
商务合作微信

商务合作详谈

打开微信扫一扫

商务合作
回到顶部

在线客服

商务合作

媒体合作

客服微信号

商务合作微信