公开(公告)号：CN115712065B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202310012098.1

申请日：2023-01-05

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王玺帏 ,  黄晟 ,  屈尹鹏 ,  张晓飞 ,  吴之荻

IPC: G01R31/34 ,  G01M13/045 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种时频旋转门与卷积核感知匹配的电机故障诊断方法及系统，本发明包括获取多种电机故障状态下的振动信号样本，变换为频域信号，并利用时频旋转门法SDA预处理，同时将频域信号进行时序图像转换生成二维图像样本作为卷积神经网络CNN的输入，调整时频旋转门法SDA的参数以及卷积神经网络CNN的卷积层数和卷积核大小，使得时频旋转门法SDA预处理得到的数据特征数据量、卷积神经网络CNN的卷积核感知匹配，根据卷积核感知匹配时的卷积层数和卷积核大小确定卷积神经网络CNN的网络结构再训练以用于电机故障诊断。本发明能够提高电机故障诊断的准确性和效率。

公开(公告)号：CN115712065A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202310012098.1

申请日：2023-01-05

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王玺帏 ,  黄晟 ,  屈尹鹏 ,  张晓飞 ,  吴之荻

IPC: G01R31/34 ,  G01M13/045 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种时频旋转门与卷积核感知匹配的电机故障诊断方法及系统，本发明包括获取多种电机故障状态下的振动信号样本，变换为频域信号，并利用时频旋转门法SDA预处理，同时将频域信号进行时序图像转换生成二维图像样本作为卷积神经网络CNN的输入，调整时频旋转门法SDA的参数以及卷积神经网络CNN的卷积层数和卷积核大小，使得时频旋转门法SDA预处理得到的数据特征数据量、卷积神经网络CNN的卷积核感知匹配，根据卷积核感知匹配时的卷积层数和卷积核大小确定卷积神经网络CNN的网络结构再训练以用于电机故障诊断。本发明能够提高电机故障诊断的准确性和效率。