[发明专利]工业电动机的故障诊断及预测性维护方法在审
| 申请号： | 202010034528.6 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111766511A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 郭东栋;杜文博 | 申请（专利权）人： | 北京奔驰汽车有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/34 | 分类号： | G01R31/34;G01M13/00;G01M13/021;G01M13/028;G01M13/04;G01M13/045;G01D21/02;G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州知杭知识产权代理事务所(普通合伙) 33310 | 代理人： | 夏艳 |
| 地址： | 100176 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了工业电动机的故障诊断及预测性维护方法，属于工业电动机技术领域，通过动机关联的传感器、电动机关联的组件获取电动机相关性能数据，在AI智能机器人基于回归算法和神经网络算法下分别进行初步学习和深度学习，使得初始状态对电动机一无所知的AI智能机器人锐变呈电动机技术领域的诊断专家，同时AI智能机器人来源的数据是基于云端服务器的，这是现有发展的必经之势，从而建立起电动机数据模型库，进行相应的故障诊断及预测性维护结论，同时在分析的过程中AI智能机器人还会基于神经网络算法进行深度学习，不断完善电动机数据模型库。 | ||
| 搜索关键词： | 工业 电动机 故障诊断 预测 维护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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