一种基于视觉图像的永磁驱动电机退磁故障诊断模型构建方法及...
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于视觉图像的永磁驱动电机退磁故障诊断模型构建方法及故障诊断方法和系统,其中,本发明所述方法将电机表面漏磁信号作为故障诊断的原始信号,并将其转换为二维傅里叶频谱图,进而提取全局特征和局部特征并进行融合。最后利用融合后的特征构建分类器,尤其是优选softmax分类器进行故障诊断。本发明采用二维傅里叶变换将一维时域信号转换为频谱图,展现了时域信号中隐藏的有效故障特征;并通自编码器方法提取图像的视觉特征提升了特征的有效性,采用结构简单计算量少的softmax分类器进行故障诊断,有效地解决了电动汽车用永磁驱动电机退磁故障诊断难题。

基本信息
专利标题 :
一种基于视觉图像的永磁驱动电机退磁故障诊断模型构建方法及故障诊断方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114282580A
申请号 :
CN202111668865.1
公开(公告)日 :
2022-04-05
申请日 :
2021-12-31
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张晓飞谢金平宋殿义黄凤琴龙卓周俊鸿彭鑫
申请人 :
湖南大学
申请人地址 :
湖南省长沙市岳麓区麓山南路2号
代理机构 :
长沙市融智专利事务所(普通合伙)
代理人 :
姚瑶
优先权 :
CN202111668865.1
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G01R31/34  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-22 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20211231
2022-04-05 :
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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