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一种基于无监督学习的多电机系统健康状态评价方法和系统
发明专利未知
10权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
陈磊; 王培权; 崔龙鑫; 王丽雅; 雷文平; 李晨阳; 郝旺身; 董辛旻; 陈宏
申请日
Jul 22, 2026
公开日
Oct 16, 2026
IPC 分类
G06Q 10/20 (2023.01)G06F 18/21 (2023.01)G06F 18/15 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 3/0455 (2023.01)G06N 3/088 (2023.01)
本发明属于电机健康状态评价技术领域,具体涉及一种基于无监督学习的多电机系统健康状态评价方法和系统。首先获取多电机系统中各电机的原始振动信号并输入至训练好的自编码器网络,得到各电机的重构振动信号;计算各电机的原始振动信号与重构振动信号之间的误差并归一化,得到单电机健康劣化指标,进而得到多电机平均健康劣化指标;然后获取各电机的转速并计算平均转速,计算各电机的转速分别与平均转速之间的偏差,根据所有偏差构建同步性能健康指标;最后融合两个指标得到用于评价多电机系统健康状态的综合健康指标。本发明融合得到的综合健康指标能够同时反映单机退化程度和系统同步失调程度,可以提高多电机系统健康状态评价的准确性。
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