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一种基于图卷积的电机故障诊断方法

📄 申请号：CN202010462054.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-05-27

申请人

浙江工业大学

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 , G06F18_213 , G06F18_214 , G06F18_2415 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

电机故障诊断电机故障诊断图卷积网络智能运维

应用场景

工业电机, 智能制造, 预测性维护, 设备故障诊断, 状态监测

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摘要

一种基于图卷积的电机故障诊断方法，包括以下步骤：1)划分数据样本：利用傅里叶变换和逆变换将定子电流数据参照单个周期正弦函数划分单位样本的；2)构建电流图网络：在每个单位周期样本中，首先根据电流数值正负以及样本周期将样本划分为两个部分，然后分别确定两个部分中的数据点是否存在联系，并以数据点为节点创建节点关系矩阵，最后根据节点关系矩阵和电流数值波动特征构建电流图网络；3)构建图卷积神经网络并分类：将电流图网络作为模型训练数据，设计图卷积神经网络分类模型，并进行故障分类。本发明大大降低了人的工作量，使用的电流数据获取更为方便。

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

一种不依赖于温度补偿机制的高精度超声测距方法及装置

当前第 / 件

一种变转速风电高速轴轴承故障的识别方法

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

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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