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申请/专利权人：湖南师范大学
摘要：本发明提出一种基于多元电特征的电机本体装配缺陷分类诊断方法，即对采集的高频电流信号进行预处理得到无干扰数据，对该数据进行1s滑动窗口截取，提取区间冲高频谱序列、包络谱调幅特征、调频特征和时域统计特征拼接为第一特征，使用park变换频谱法提取第二特征，使用RMS解调频谱法提取第三特征，使用粗糙集分辨矩阵算法和Apriro算法挖掘出核心特征，将不同工况下的装配缺陷核心特征值拼接形成多源域的多元核心组合特征，基于源域和目标域的多元核心组合特征，采用对抗熵优化方法训练域自适应模型，提取不同装配缺陷的跨域迁移特征，将目标域核心组合特征输入该模型，实现装配缺陷在线分类诊断，该方法有助于提高出厂电机质量，减少非停事故。
主权项：1.一种基于多元电特征的电机本体装配缺陷分类诊断方法，其特征在于，包括：将通过多传感器数据采集器采集的高频电流信号进行数据质量检查，进行峰值点数目判断及过零点检测，进行电流预处理，删除异常信号，保留连续无干扰正常数据，对该数据进行1s滑动窗口截取得到1s截取数据；提取1s截取数据在不同装配缺陷下的区间冲高频谱序列、频域时域特征、调幅调频特征，采用park变换频谱法提取park频谱特征及采用RMS解调频谱法提取RMS解调频谱特征；基于粗糙集分辨矩阵算法，提取出缺陷诊断的紧密相关特征，再使用Apriro算法找出缺陷类型核心特征；将多个不同工况的装配缺陷样本数据作为多源域，使用多源域的数据训练域自适应网络模型，提取不同装配缺陷的跨域迁移特征，实现对目标域的装配缺陷分类诊断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南师范大学 一种基于多元电特征的电机本体装配缺陷分类诊断方法
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