[发明专利]一种基于图卷积的电机故障诊断方法有效

专利信息
申请号: 202010462054.5 申请日: 2020-05-27
公开(公告)号: CN111812507B 公开(公告)日: 2023-05-02
发明(设计)人: 徐东伟;朱钟华;宣琦 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G01R31/34 分类号: G01R31/34;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/0464
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种基于图卷积的电机故障诊断方法,包括以下步骤:1)划分数据样本:利用傅里叶变换和逆变换将定子电流数据参照单个周期正弦函数划分单位样本的;2)构建电流图网络:在每个单位周期样本中,首先根据电流数值正负以及样本周期将样本划分为两个部分,然后分别确定两个部分中的数据点是否存在联系,并以数据点为节点创建节点关系矩阵,最后根据节点关系矩阵和电流数值波动特征构建电流图网络;3)构建图卷积神经网络并分类:将电流图网络作为模型训练数据,设计图卷积神经网络分类模型,并进行故障分类。本发明大大降低了人的工作量,使用的电流数据获取更为方便。
搜索关键词: 一种 基于 图卷 电机 故障诊断 方法
【主权项】:
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