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摘 要:本发明公开一种基于特征节点增量式宽度学习的电机故障诊断方法,该方法采用特征节点增量式宽度学习方法来诊断感应电动机故障。特征节点增量式宽度学习(IBL)的结构简洁,可以有效地重新训练网络。本发明结合了特征提取(粒子群优化‑变异模态分解和时域统计特征)、特征节点增量式宽度学习和非负矩阵分解来构成一个三相电动机的智能诊断方法。实验结果表明该方法在诊断三相电动机故障时优于其他算法。此外,通过非负矩阵分解(NMF)简化的IBL误差小、系统更稳定。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910401213.8 | 专利名称: | 一种基于特征节点增量式宽度学习的电机故障诊断方法 |
申请日: | 2019-05-15 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/34搜分类 机电搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 21000.0元 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |