发明专利已授权

一种基于边缘计算及深度学习的电机寿命预估方法

📄 申请号：CN202110290287.6 📄 发布日：2026/07/06

著录项目信息

申请日

2021-03-16

公开号

CN113064075A

公开日

2021-07-02

申请人

电子科技大学成都学院

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 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

电机深度学习边缘计算剩余寿命预测电机

应用场景

工业设备预测性维护, 智能制造, 电机健康管理, 工业自动化, 设备智能运维

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摘要

本发明涉及电机寿命技术领域，目的是提供一种基于边缘计算及深度学习的电机寿命预估方法，包含下列步骤：步骤1：传感器获取电机实时的动态参数，通过无线通讯方式将参数发送至边缘计算系统，其中，动态参数包括有电流波形和震动参数，执行步骤2；步骤2：边缘计算系统中通过监测模型对电机运行寿命进行预估，并将预估结果发送至远端云平台，执行步骤3；步骤3：通过云平台对电机运行状态进行展示并对异常运行的电机进行警告，通过上述方法得到精确的电机寿命预测结果。

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

一种排队信息查询系统

当前第 / 件

一种多元铜铂银复合金属催化剂及制备方法和应用

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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