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申请/专利权人：五冶集团上海有限公司
摘要：一种异步电机的故障诊断方法及计算机可读存储介质，该异步电机的故障诊断方法包括如下步骤：获取异步电机的运行数据，将三相电流信转换到Park坐标下，以获得电流Park矢量，对振动信号进行经验模式分解处理，以获得IMF分量；将电流Park矢量及IMF分量输入到搭建的初始卷积神经网络模型中进行训练得到最终卷积神经网络模型，通过最终卷积神经网络模型对电流Park矢量及IMF分量进行特征提取；搭建融合网络模型并进行训练，将提取的特征输入到训练好的融合网络模型，以获取数据融合特征；将数据融合特征输入到Softmax分类器，以获得故障诊断结果。该异步电机的故障诊断方法及计算机可读存储介质，很好的实现早期故障的判断，提升了整体的安全性。
主权项：1.一种异步电机的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：获取异步电机的运行数据，其中，所述运行数据包括电机转子的三相电流信号和电机轴承处的振动信号；将所述三相电流信转换到Park坐标下，以获得电流Park矢量，对所述振动信号进行经验模式分解处理，以获得IMF分量；将电流Park矢量及IMF分量输入到搭建的初始卷积神经网络模型中进行训练得到最终卷积神经网络模型，通过所述最终卷积神经网络模型对所述电流Park矢量及IMF分量进行特征提取；搭建融合网络模型并进行训练，将提取的特征输入到训练好的所述融合网络模型，以获取数据融合特征；将所述数据融合特征输入到Softmax分类器，以获得故障诊断结果。
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百度查询： 五冶集团上海有限公司 异步电机的故障诊断方法及计算机可读存储介质
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