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公开(公告)号:CN117711430A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311527995.2
申请日:2023-11-16
IPC分类号: G10L25/51 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G10L25/24 , G10L25/27 , G10L21/0208 , G01R31/34
摘要: 本发明是一种基于音频信号和视觉Transformer的电机转子故障诊断方法。本发明涉及电机故障诊断技术领域,本发明采集电机、永磁体退磁电机和转子动态偏心电机的不同转速和负载工况运行过程中的音频信号;对采集到的音频信号进行预处理,得到电机当前状态的音频特征;建立转子故障诊断模型训练;根据音频特征,输入至转子故障诊断模型,对电机转子故障进行诊断。
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公开(公告)号:CN118522308A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410305513.7
申请日:2024-03-18
申请人: 哈尔滨工业大学 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
IPC分类号: G10L25/51 , G10L25/24 , G10L25/27 , G10L21/10 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/2433 , G06N3/045 , G06N3/096 , G01R31/34 , G01M13/045 , G01M13/00 , G01H11/06 , G06F123/02
摘要: 永磁同步电机转子系统故障诊断方法及装置,涉及电机故障诊断技术领域。为解决现有技术中存在的,现有的转子系统故障诊断方法中,诊断准确率往往较低的技术问题,本发明提供的技术方案为:永磁同步电机转子系统故障诊断方法,所述方法包括:采集永磁同步电机转子系统运行过程中音频信号的步骤;对所述音频信号中特征进行提取,得到特征信号的步骤;对所述特征信号进行特征转换,得到多维度音频图像的步骤;根据所述多维度音频图像,训练深度学习模型的步骤;根据训练后的深度学习模型,对永磁同步电机转子系统故障进行诊断的步骤。可以应用于永磁同步电机转子系统的故障诊断工作。
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