电机故障检测方法及设备

本申请公开了一种电机故障检测方法及设备，涉及电机技术领域。本申请通过获取电机部署的多个传感器实时采集的多个传感器数据；基于所述多个传感器数据和预先训练的深度神经网络模型，预测所述电机在各种故障类型的故障概率；在所述故障类型的故障概率大于故障概率阈值且所述多个传感器数据满足对应故障类型的故障条件的情况下，确定所述电机出现对应故障类型的故障。通过上述技术手段，可基于深度神经网络模型预测的电机在各种故障类型的故障概率以及故障条件，精准确定电机是否出现故障以及出现故障时的故障类型，实现了对电机故障的自动和实时检测，提高了电机故障检测的准确性和时效性，从而保证高电机运行的安全性和稳定性。