摘要
本申请提供一种构建电机故障诊断模型的方法、装置和电机故障诊断方法。本申请提供的方法,包括:构建初始模型;获取电机在健康状态下的多组健康状态数据,并将多组健康状态数据作为训练样本集;基于对抗训练技术,利用训练样本集训练初始模型,得到电机故障诊断模型;电机故障诊断模型用于基于输入的状态数据,输出该状态数据对应的编码损失和该状态数据对应的分类结果,以基于该编码损失和该分类结果联合进行故障诊断。本申请提供的构建电机故障诊断模型的方法、装置和电机故障诊断方法,只依赖健康状态数据进行训练,且生成器通过多重损失函数的优化,使得模型对健康状态数据的建模更加准确,从而能够对潜在的故障进行精确的检测和诊断。
技术关键词
健康状态数据
电机故障诊断方法
训练样本集
编码器
解码器
实时编码
反卷积神经网络
仿真模型
基准
统计学方法
故障工况
模块
异常数据
网络结构
物理