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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010462054.5 | 专利名称: | 一种基于图卷积的电机故障诊断方法 |
申请日: | 2020-05-27 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市潮王路18号浙江工业大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/34搜分类 机电 诊断 电机故障诊断搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |