[发明专利]基于卷积神经网络的行波超声电机寿命预测方法及系统有效
| 申请号： | 202210448572.0 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114896873B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 徐森;章国栋;徐秀芳;花小朋;皋军;许贺洋;安晶;嵇宏伟;姜陈雨;陈思博 | 申请（专利权）人： | 盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/084;G06F119/04 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 万晶晶 |
| 地址： | 224000 江苏省盐城市盐南高新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的行波超声电机剩余寿命预测方法及系统，包括：基于预设的数据采集模板对待测电机进行数据采集，获取输入数据；将输入数据输入神经网络模型中，获取的待测电机的剩余寿命的预测值。本发明的基于卷积神经网络的行波超声电机寿命预测方法，将电机的多种属性按时间刻度记录，对记录的数据预处理后，输入神经网络模型，使用神经网络模型强非线性拟合能力，构建属性和寿命间的隐性关系，最终使用训练好的模型去预测电机寿命，从超声电机整个系统出发，具有很强的拟合，可以针对超声电机系统整体运行出发，进行精确的寿命预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 行波 超声 电机 寿命 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司，未经盐城工学院;盐城工学院技术转移中心有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210448572.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
