一种基于改进神经网络的电机故障检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于改进神经网络的电机故障检测方法，包括以下步骤：1)采集电机在不同负载及不同故障类型下的运行数据，形成数据样本集；2)构建基于改进神经网络的电机故障检测模型，并进行训练；3)将现场采集的电机运行数据转换后输入到训练好的电机故障检测模型中进行检测，得到故障类型。与现有技术相比，本发明具有减少大量的人力和物力，减少故障检测成本，提高故障分类的效率和精度等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进神经网络的电机故障检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492644A
申请号 ：
CN202210104149.9
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张可为张函彬
申请人 ：
上海电机学院
申请人地址 ：
上海市闵行区江川路690号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
杨宏泰
优先权 ：
CN202210104149.9
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04
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
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20220128
申请日 : 20220128
2022-05-13 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
