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一种异步电机故障诊断模型构建、诊断方法及系统 

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申请/专利权人:湖南大学

摘要:本发明公开了一种异步电机故障诊断模型构建、诊断方法及系统,本发明采集不同健康状态异步电机在不同工况下的外部漏磁时域信号进而重构异步电机内部磁感线分布,基于构磁感线分布形状与电机健康状态的因果关联,即磁感线形状反映电机健康状态,将磁感线分布形状特征转换为图结构特征,最后利用图结构特征进行电机健康状态因果感知匹配,对不同工况下电机健康状态图结构特征因果感知编码构建电机故障诊断分类器。即通过异步电机外部漏磁重构电机内部磁感线分布,可引入并继承内部磁感线知识理论体系,使得基于数据驱动的电机故障诊断体系与人类具有共同知识,提高对基于数据驱动的故障诊断方法的信任度,提高故障诊断模型鲁棒性,降低决策风险。

主权项:1.一种异步电机故障诊断模型构建方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:采集信号,采集不同健康状态的异步电机的外部漏磁时域信号;步骤2:重构内部磁感线,利用所述外部漏磁时域信号重构异步电机的内部磁感线分布图像;步骤3:基于所述内部磁感线分布图像的形状与电机健康状态之间机理因果关联,构建并训练电机故障诊断分类器;其中,基于步骤1以及步骤2得到的不同健康状态下异步电机的所述内部磁感线构建训练样本,利用所述训练样本训练分类模型得到电机故障诊断分类器,所述电机故障诊断分类器用于异步电机故障诊断。

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