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摘 要:本发明公开了一种基于多头稀疏自编码器及Goertzel分析的电机故障诊断方法,检测电机位置传感器故障引起的振动信号,获得相应故障的振动信号频谱;利用Goertzel算法作为故障频谱的窄带谐波分析工具,对电机位置传感器故障引起的振动信号频谱的二次谐波分量进行评估,并将其作为故障检测的激励特征,再利用振动信号的四次谐波分量来完成对电机位置传感器的错位故障或击穿故障特征的提取;提出多头稀疏自编码器深度神经网络来联合学习电机故障特征,从而实现对电机故障数据的无监督重建和有监督分类。本发明不需要执行经典DNN所需的预训练和微调,通过直接训练具有校正功能的线性单元激活函数的MH‑DNN,可以减少计算负担,故障诊断性能良好,提高预测精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211028982.6 | 专利名称: | 基于多头稀疏自编码器及Goertzel分析的电机故障诊断方法 |
申请日: | 2022-08-25 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
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: | 2024-09-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115407197B | 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 |