[发明专利]基于神经网络的三相交流异步电机多参数寿命预测方法有效
| 申请号： | 201911354074.4 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111008485B | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 郭亮;姜文聪;王祥业;张超来;安政昂;宫礼坤;李政哲;宋立景;张秀龙 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东）;深圳安德勒电气科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/34;G06F119/04 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 臧冰 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市黄岛区长江*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于神经网络的三相交流异步电机多参数寿命预测方法，属于工业电机安检系统领域，利用微机继电保护器的状态参数和保护事件参数记录信息，结合深度学习网络，实现电机多参数寿命预测的方法，预测步骤包括：构建神经网络训练集、半数寿命训练子集和一成损耗训练子集，将上述训练集送入神经网络进行训练，利用误差反向传播算法修正网络参数，获得网络对电机已使用寿命的参数化描述，构建电机损耗测试集输入已建神经网络并预测；避免了复杂的建模过程，并提高预测的准确度，杜绝工厂工艺异常停车的安全隐患，降低安全事故造成的经济损失和人员伤亡风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 三相 交流 异步电机 参数 寿命 预测 方法 | ||
【主权项】：
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