摘要
一种异步电机的故障诊断方法及计算机可读存储介质,该异步电机的故障诊断方法包括如下步骤:获取异步电机的运行数据,将三相电流信转换到Park坐标下,以获得电流Park矢量,对振动信号进行经验模式分解处理,以获得IMF分量;将电流Park矢量及IMF分量输入到搭建的初始卷积神经网络模型中进行训练得到最终卷积神经网络模型,通过最终卷积神经网络模型对电流Park矢量及IMF分量进行特征提取;搭建融合网络模型并进行训练,将提取的特征输入到训练好的融合网络模型,以获取数据融合特征;将数据融合特征输入到Softmax分类器,以获得故障诊断结果。该异步电机的故障诊断方法及计算机可读存储介质,很好的实现早期故障的判断,提升了整体的安全性。
技术关键词
卷积神经网络模型
Park矢量
故障诊断方法
异步电机
融合特征
重构误差
可读存储介质
分类器
电机三相电流
计算机
电机轴承
坐标
参数
电机转子
数据
信号
解码器
模式
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卷积神经网络模型
图像去噪算法
缺陷检测方法
融合注意力机制
图像分割
噪声信息
噪声图像
图像特征信息
注意力
噪声预测
信号识别方法
智能雷达
多径效应
多径衰落信道
特征提取模块
离散小波变换
医学图像融合方法
特征提取模块
分支
重构
机器狗
置信度阈值
识别方法
网络结构优化
空间金字塔池化