一种基于CNN-Transformer的电机故障诊断方案及系统

本申请提供一种基于CNN‑Transformer的电机故障诊断方法及系统，针对生产线可能出现的电机故障，首先采集电机的相关生产数据，并对数据进行预处理和制作数据集；构建卷积神经网络，并且通过训练得到了准确度较高的神经网络模型；基于卷积神经网络进行故障诊断控制，分析诊断生产线的电机是否发生故障。采用本系统可以尽早地发现电机设备的故障情况和预警，发现故障后可立即有针对性的解决故障，缩短了故障的恢复时间，提升了现场维护人员故障诊断，数据分析等专业的能力。从而保证工业生产的稳定，延长使用设备的性能寿命，有效改进工业产品的质量。