摘要
本发明公开了一种用于无刷励磁机的运行数据分析方法及系统,方法包括以下步骤:步骤1:通过多源传感器采集无刷励磁机过程中的多维度原始数据;步骤2:对采集数据进行多维度预处理;步骤3:基于预处理后的数据,通过预设的故障分类算法对无刷励磁机的运行状态进行分类,所述分类包括正常运行状态及至少一种故障类型;步骤4:根据分类结果生成对应的数据分析输出,所述输出包括但不限于故障类型标识、故障严重程度等级及修复建议;通过本发明的实施,通过多维度数据采集、深度学习分类及动态阈值调整的综合技术方案,显著提升了无刷励磁机的故障诊断精度与系统可靠性。
技术关键词
无刷励磁机
数据分析方法
高频电流探头
分布式光纤测温
数据分析系统
DCNN模型
整流器二极管
电压传感器
小波变换去噪
振动传感器
深度学习分类
深度卷积神经网络
数据采集周期
滑动平均滤波
数据驱动方法
反馈控制模块
模式识别
控制终端
算法
系统为您推荐了相关专利信息
测序数据分析方法
矩阵
拷贝数
最佳聚类数目
变量
地理空间信息数据
数据采集方法
多源数据融合技术
数据融合算法
数据分析方法
数据分类模型
支持向量机分类器
数据分析方法
节点
集成学习算法
数据分析方法
大数据
多协议适配器
计算方法
节点