[发明专利]一种基于多尺度可视图和深度学习的电机故障诊断方法有效
| 申请号： | 202011106735.4 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112418267B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 杨洛;吕行;沈峻;许文庆;吴茂俊;孙展展;蔡培倩;杨苏;吴典胜;李金超;唐传旭;王亢 | 申请（专利权）人： | 江苏金智科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06T7/00;G06V10/82 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 彭雄 |
| 地址： | 211100 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度可视图和深度学习的电机故障诊断方法，通过将故障转速加速度时序数据规约成不同粒度的维度特征，得到不同尺度的数据，然后数据转化为多尺度图结构，通过在所生成的图上提取深度特征，并通过Softmax线性分类器训练得到故障分类器，本发明能够同时考虑故障转速加速度信号的全局和局部故障特性，从而实现了高效的电机故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 视图 深度 学习 电机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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