摘要
本发明公开了一种三相异步电机故障诊断方法,包括如下步骤:步骤一:采集三相异步电机振动信号和电流信号;步骤二:对含噪信号进行处理,去除噪声和冗余信号后得到故障特征信号,故障特征信号包括振动特征信号和电流特征信号;步骤三:将得到的振动特征信号和电流特征信号转换为GADF数据图像;步骤四:依据一定权重比将振动特征信号与电流特征信号转换后的GADF数据图像进行图像融合,得到包含故障特征的GADF数据;步骤五:构建带有注意力机制的故障诊断神经网络模型,利用所述振动信号和电流信号诊断三相异步电机故障。本发明还提供一种三相异步电机故障诊断装置。与现有技术相比,本发明能够提高电机故障诊断的准确度。
技术关键词
故障特征信号
故障诊断方法
振动特征
三相异步电机故障
神经网络模型
电流
注意力机制
电机故障诊断
图像转换单元
重构
信号采集单元
数据
冗余
噪声
包络