发明专利已授权

一种基于深度学习的异步电动机故障监测与诊断方法

Name: 一种基于深度学习的异步电动机故障监测与诊断方法
Brand: 龙图腾网科技(合肥)股份有限公司
SKU: 2019104717321
Price: 15500.0 CNY
Availability: InStock

📄 申请号：CN201910471732.1 📄 发布日：2025/11/10

著录项目信息

申请日

2019-05-31

申请人

龙图腾网科技(合肥)股份有限公司

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

异步电动机深度学习算法故障诊断电机状态监测故障监测异步电动机

应用场景

工业设备故障预警, 预测性维护, 智能制造, 电机健康管理, 设备智能运维

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的异步电动机故障监测与诊断方法，包括以下步骤：获取异步电动机在已知工况类型时的电力负荷时间序列，其时间跨度为Num1个电力负荷周期，且每个样本时刻的电力负荷数据包括电压、电流和功率三个维度的数据；以电压、电流和功率数据分别作为RGB图像中三个图层的像素点灰度值，将每个电力负荷周期的时间序列片段转化为1张RGB图像，每个电力负荷时间序列相应得到一组特征图像时间序列；以异步电动机的特征图像时间序列和相应的工况类型，训练深度神经网络，得到故障诊断模型，从而用于对待测异步电动机进行工况分类。本发明方法的故障诊断正确率高，在节省系统开发时间的同时，也降低了从业人员的门槛。

常见问题

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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

20240202

?? 专利权的转移：

20200626

✅ 授权

20190903

?? 实质审查的生效：

20190809

📄 公开

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