发明专利已授权

一种基于特征节点增量式宽度学习的电机故障诊断方法

Name: 一种基于特征节点增量式宽度学习的电机故障诊断方法
Brand: 吉林大学珠海学院
SKU: 2019104012138
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910401213.8 📄 发布日：2026/11/10

著录项目信息

申请日

2019-05-15

公开号

CN110146812B

公开日

2021-07-13

申请人

吉林大学珠海学院

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_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

电机故障诊断电机故障诊断增量式宽度学习机器学习

应用场景

工业电机, 智能制造, 设备健康管理, 预测性维护, 故障预警

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摘要

本发明公开一种基于特征节点增量式宽度学习的电机故障诊断方法，该方法采用特征节点增量式宽度学习方法来诊断感应电动机故障。特征节点增量式宽度学习（IBL）的结构简洁，可以有效地重新训练网络。本发明结合了特征提取（粒子群优化‑变异模态分解和时域统计特征）、特征节点增量式宽度学习和非负矩阵分解来构成一个三相电动机的智能诊断方法。实验结果表明该方法在诊断三相电动机故障时优于其他算法。此外，通过非负矩阵分解(NMF)简化的IBL误差小、系统更稳定。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN110146812B

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该专利的转让价格是多少？

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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

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当前第 / 件

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