发明专利已授权

一种基于频率图及EFA-BP深度学习的电机故障诊断方法

📄 申请号：CN202210913649.7 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2022-07-29

公开号

CN115754713B

公开日

2025-07-11

申请人

淮阴工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_34

IPC 分类号

G01R31_34 , G01R31_52 , G01M13_04 , G06F18_241 , G06N3_006 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

电机故障诊断深度学习故障诊断电机状态监测电机故障诊断

应用场景

工业电机故障诊断, 设备预测性维护, 智能制造, 旋转机械状态监测, 电力设备运维

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摘要

本发明公开了一种基于频率图及EFA‑BP深度学习的电机故障诊断方法，包括：通过对电机电流信号的检测，完成对电机的四种故障（轴承错位、定子线圈匝间短路、转子断条和外轴承损坏）的分类；使用频率变换将其从时域转换成频域，并完成数据预处理；将预处理后信号从频谱转换为频率图，从而完成对电机故障的特征的提取；提出基于电磁学和萤火虫算法的混合模型，有效解决电机故障处理等复杂问题，能增强人工神经网络对电机故障的预测能力；构建EFA‑BP分类算法，完成对测试用健康及故障电机的状况及故障类型的分类，基于EFA的自动记忆，并优化参数至最小预测误差，分类模型可以显著减少计算时间，提高预测精度，在电机故障诊断中表现良好。

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

采用关键酶SrfAD和YbdT协同提高芽孢杆菌高产表面活性素的基因工程菌

当前第 / 件

一种基于变换声学的可缩减声成像的声波诱导装置

同领域国内专利 · IPC: (G01R31_34)

G01R31_00 G01R31_01 G01R31_02 G01R31_08 G01R31_11 G01R31_12 G01R31_14 G01R31_16 G01R31_18 G01R31_24 G01R31_26 G01R31_265 G01R31_28 G01R31_317 G01R31_3177 G01R31_3185 G01R31_327 G01R31_34 G01R31_36 G01R31_364 G01R31_367 G01R31_378 G01R31_379 G01R31_382 G01R31_3835 G01R31_3842 G01R31_385 G01R31_387 G01R31_388 G01R31_389 G01R31_392 G01R31_396 G01R31_40 G01R31_42 G01R31_44 G01R31_50 G01R31_52 G01R31_54 G01R31_55 G01R31_56 G01R31_58 G01R31_62 G01R31_64 G01R31_66 G01R31_67 G01R31_68 G01R31_69 G01R31_72 覆盖48个领域

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