基于ADXL335和深度学习的电机故障诊断模拟实验台及诊...
授权
摘要
本发明公开了一种基于ADXL335和深度学习的电机故障诊断模拟实验台及诊断方法：实验台包括底座、电机支架、轴承支架、中间支架、电机、加速度传感器、轴承、联轴器、长轴、法兰、偏心轮；方法包括搭建电机故障诊断模拟实验台；装配偏心轮，加速度传感器采集电机振动信号；下位机对电机振动信号卡尔曼滤波；传输到上位机；更换偏心轮，重复上述直至五种故障工况均模拟采集完成；在上位机构建基于深度学习卷积神经网络的故障诊断模型；上位机五种故障工况的训练集数据输入到构建好的故障诊断模型训练，直到模型收敛；保存故障诊断模型；随机更换偏心轮，采集新工况下电机振动信号，输入到训练好的故障诊断模型，对电机运行状态进行实时分类和识别。
基本信息
专利标题 ：
基于ADXL335和深度学习的电机故障诊断模拟实验台及诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113049958A
申请号 ：
CN202110394833.0
公开（公告）日 ：
2021-06-29
申请日 ：
2021-04-13
授权号 ：
CN113049958B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
王晓远王鑫
申请人 ：
天津大学
申请人地址 ：
天津市南开区卫津路92号
代理机构 ：
天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人 ：
吴学颖
优先权 ：
CN202110394833.0
主分类号 ：
G01R31/34
IPC分类号 ：
G01R31/34 G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01R
测量电变量；测量磁变量
G01R31/34
•电机的测试
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2021-07-16 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01R 31/34
申请日 : 20210413
申请日 : 20210413
2021-06-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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