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- [发明专利]用于检测电机中故障的方法-CN201780064072.4有效
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P·罗德里格斯;M·基维奥加;J·霍拉;T·劳哈拉;I·卡凯南
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ABB瑞士股份有限公司
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2017-09-22
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2023-03-24
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H02P29/024
- 公开了一种用于检测AC/AC励磁机(60)中的故障的方法，该AC/AC励磁机包括励磁机转子(90)和励磁机定子(70)。获得分别反映在励磁机转子绕组(100)处的电流或电压的转子电流信号或转子电压信号。备选地或另外，获得分别反映在励磁机定子绕组(80)处的电流或电压的定子电流信号或定子电压信号。对所获得的一个或多个信号应用频率分析以检测任何频率分量(160)。在转子电流信号或转子电压信号的情况下，基于存在处于第一频率fs*(2‑s)的频率分量(160)来确定励磁机(60)是否受到励磁机定子绕组(80)中的匝间短路的影响，其中fs是励磁机定子(70)的供电频率，以及s是励磁机滑差。在定子电流信号或定子电压信号的情况下，基于存在处于第二频率fs*(1‑2*s)的频率分量(160)来确定励磁机(60)是否受到励磁机转子绕组(100)中的匝间短路的影响。AC/AC励磁机(60)的绕组中存在处于第一频率和/或第二频率的频率分量(160)指示所提及的故障状况。
- 用于检测电机故障方法
- [发明专利]用于使用机器学习的驱动器选择的设备和方法-CN202080031052.9在审
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P·罗德里格斯;J·多贝哈默;K·施塔克;P·朱林
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ABB瑞士股份有限公司
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2020-04-22
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2021-11-26
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G06N5/02
- 描述了训练用于选择工业驱动器系统（500）的至少一个组件（502）的人工智能模块（102）的计算机实现方法以及包括对应经训练的AI模块的设备。所述方法包括提供（S1）初始训练数据集合的步骤，所述初始训练数据集合包括规则的集合，其中每个规则指示选择决策，所述选择决策用于基于对工业驱动器系统（500）的至少一个使用要求来选择工业驱动器系统（500）的至少一个组件（502）。此外，修改的训练数据集合基于采用至少一个另外的选择决策增补初始训练数据集合来生成，所述至少一个另外的选择决策用于基于以下中的至少一个来选择驱动器系统（500）的至少一个组件（502）：与驱动器系统（500）的至少一部分的仿真相关的仿真数据；与至少一个组件的选择相关的经验数据；以及指示至少一个安装的工业驱动器系统的至少一个操作特性的操作数据。此外，AI模块基于修改的训练数据集合来训练。
- 用于使用机器学习驱动器选择设备方法
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