基本信息:
- 专利标题： 一种基于残差卷积网络的多传感器融合PMSM故障诊断方法
- 申请号：CN202311550827.5 申请日：2023-11-21
- 公开(公告)号：CN117332320A 公开(公告)日：2024-01-02
- 发明人： 邱建琪 , 沈佳晨 , 史涔溦 , 曹彦飞 , 史婷娜
- 申请人： 浙江大学 , 浙江大学先进电气装备创新中心
- 申请人地址： 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 专利权人： 浙江大学,浙江大学先进电气装备创新中心
- 当前专利权人： 浙江大学,浙江大学先进电气装备创新中心
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 代理机构： 杭州求是专利事务所有限公司
- 代理人： 林超
- 主分类号： G06F18/241
- IPC分类号： G06F18/241 ; G06F18/25 ; G06F18/213 ; G06N3/0464 ; G06N3/084 ; G01D21/02
摘要：
本发明公开了一种基于残差卷积网络的多传感器融合PMSM故障诊断方法。方法包括：建立多传感器融合诊断模型，将带有标签的PMSM的电流和振动信号作预处理后输入模型中训练至完成；采集待诊断的PMSM的电流和振动信号进行预处理后输入训练完成的模型中，处理后输出PMSM的健康状态，完成故障诊断。本发明方法能够挖掘并自适应关注电流和振动信号的内在相关特征，且具有显著的特征提取能力，提取的特征不存在重叠且界限分明，能够避免误判，具备更好的故障诊断效果；方法在噪声环境中具备很好的抗扰能力，能保持更高的准确率，且具备一定可扩展性，可提高在PMSM故障诊断中的应用能力，对于在实际工业环境中进行PMSM的故障诊断具有重要意义。
公开/授权文献:
- CN117332320B 一种基于残差卷积网络的多传感器融合PMSM故障诊断方法 公开/授权日：2024-02-02