发明专利已授权

一种基于自适应异常检测的电机复合故障识别方法

📄 申请号：CN202411629339.8 📄 发布日：2025/11/16

著录项目信息

申请日

2024-11-15

公开号

CN119128467A

公开日

2024-12-13

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_21

IPC 分类号

G06F18_21 , G06N3_006 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06F18_2415 , G06F18_2433 ,

技术画像

所属领域

故障诊断故障诊断异常检测电机控制

应用场景

工业自动化, 智能制造, 设备健康监测, 预测性维护, 电机运行监测

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摘要

本发明公开了一种基于自适应异常检测的电机复合故障识别方法，该方法包括采集电机高频电流数据进行预处理后形成样本数据集；针对小样本数据，基于星雀优化算法学习高斯分布关键参数，建立高斯分布异常识别模型，采用k‑sigma法学习阈值，筛选异常数据；针对大样本数据，用正常数据训练乌鸦搜索优化堆叠自编码器，通过能否重构原始数据筛选异常数据；针对异常数据，基于源域和目标域样本采用协同配合的多源域自适应方法提取故障样本域不变特征实现故障分类；针对正常数据，进行分段线性拟合，根据拼接的趋势拟合线参数预测亚健康设备发生故障的时间。本发明能够识别多重故障并发的复杂情况，并实现精准的故障预测。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

新能源汽车废旧电池拆解设备

当前第 / 件

一种基于电流多元深层信息域自适应的电机故障诊断方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_21)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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