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公开(公告)号：CN117332320A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311550827.5
申请日：2023-11-21
申请人： 浙江大学 , 浙江大学先进电气装备创新中心
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于残差卷积网络的多传感器融合PMSM故障诊断方法。方法包括：建立多传感器融合诊断模型，将带有标签的PMSM的电流和振动信号作预处理后输入模型中训练至完成；采集待诊断的PMSM的电流和振动信号进行预处理后输入训练完成的模型中，处理后输出PMSM的健康状态，完成故障诊断。本发明方法能够挖掘并自适应关注电流和振动信号的内在相关特征，且具有显著的特征提取能力，提取的特征不存在重叠且界限分明，能够避免误判，具备更好的故障诊断效果；方法在噪声环境中具备很好的抗扰能力，能保持更高的准确率，且具备一定可扩展性，可提高在PMSM故障诊断中的应用能力，对于在实际工业环境中进行PMSM的故障诊断具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117332320B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311550827.5
申请日：2023-11-21
申请人： 浙江大学 , 浙江大学先进电气装备创新中心
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于残差卷积网络的多传感器融合PMSM故障诊断方法。方法包括：建立多传感器融合诊断模型，将带有标签的PMSM的电流和振动信号作预处理后输入模型中训练至完成；采集待诊断的PMSM的电流和振动信号进行预处理后输入训练完成的模型中，处理后输出PMSM的健康状态，完成故障诊断。本发明方法能够挖掘并自适应关注电流和振动信号的内在相关特征，且具有显著的特征提取能力，提取的特征不存在重叠且界限分明，能够避免误判，具备更好的故障诊断效果；方法在噪声环境中具备很好的抗扰能力，能保持更高的准确率，且具备一定可扩展性，可提高在PMSM故障诊断中的应用能力，(56)对比文件郑维红.“基于多头注意力机制和卷积神经网络的自适应机械故障诊断算法研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2023,第2023年卷(第02期),第C029-985页.蓝吕盈.“基于边缘计算的轴承复合故障协同诊断研究”《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2023,第2023年卷(第02期),第C029-783页.Lerui Chen et.al..“An effective faultdiagnosis approach for bearing usingstacked de-noising auto-encoder withstructure adaptive adjustment”.《Measurement》.2023,第217卷全文.车维崧;彭书华;李俊杰.基于多特征时空信息融合的行为识别.北京信息科技大学学报(自然科学版).2020,(第04期),第9-16页.
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公开(公告)号：CN219456423U
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202320489670.9
申请日：2023-03-15
申请人： 浙江浙能兰溪发电有限责任公司 , 浙江大学
摘要： 本实用新型公开了一种电机状态监测设备。设备包括传感器单元、信号调理单元、实时处理存储单元、局部放电信号采集单元、局部放电信号分析单元、工控机单元、人机交互硬件单元、通讯单元和空调制冷单元。本实用新型监测设备可以实现电机全寿命周期内的状态监测，集成程度高。监测设备的各硬件单元可拆卸，方便后期维修或升级。
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