一种结合深度学习的电力谐波频谱电机故障诊断系统

本发明涉及电机故障诊断技术领域,公开了一种结合深度学习的电力谐波频谱电机故障诊断系统，包括：信号采集与预处理模块，用于从电机中采集电力信号并进行预处理，包括去噪和归一化处理；谐波频谱分析与特征提取模块，其和所述信号采集与预处理模块连接，用于对预处理后的电力信号进行傅里叶变换和小波变换时频分析，并提取电机故障的特征；深度学习特征优化与分类模块，其和所述谐波频谱分析与特征提取模块连接。本发明通过深度学习、多任务学习和物理约束优化，实现了高效精准的电机故障分类、增强模型鲁棒性，并降低对大规模标注数据的依赖，提高诊断系统在复杂工况下的稳定性和适应性。