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申请/专利权人：山东海纳智能装备科技股份有限公司

摘要：本发明涉及电故障探测技术领域，具体涉及一种用于矿用永磁同步电机的故障诊断方法及装置。本发明首先将训练集中任一历史电流数据作为目标电流数据；进一步获取目标电流数据的拟合曲线；进一步获得卷积核；进一步获得每个被卷积区域的卷积校正权重；进一步基于卷积校正权重及卷积核，利用训练集中历史电流数据训练神经网络，结合预设验证集，获得训练好的神经网络；最后利用训练好的神经网络对矿用永磁同步电机进行故障诊断。本发明通过分析电流数据的波动特征，设置符合矿用永磁同步电机电流数据变化特征的初始化卷积层参数，加快神经网络的收敛速率，同时更有利于网络模型更好的理解电机的工作状态，对电机的工作状态进行准确诊断。

主权项：1.一种用于矿用永磁同步电机的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取矿用永磁同步电机的历史电流数据构成的训练集；将所述训练集中任一历史电流数据作为目标电流数据；所述训练集中的历史电流数据均包含矿用永磁同步电机加速过程的电流数据；根据所述目标电流数据的波动特征，获得所述目标电流数据的拐点数据点；基于所述拐点数据点获取所述目标电流数据的拟合曲线；根据所述目标电流数据上数据点与对应所述拟合曲线的差异特征，结合预设卷积尺寸参数，获得卷积核；在卷积核遍历所述目标电流数据上数据点的过程中，根据每个被卷积区域内包含的电流数据与对应所述拟合曲线的差异特征，获得每个被卷积区域的卷积校正权重；基于所述卷积校正权重及所述卷积核，利用所述训练集中所述历史电流数据训练神经网络，结合预设验证集，获得训练好的神经网络；将实时采集的矿用永磁同步电机的实时电流数据输入训练好的神经网络中，对矿用永磁同步电机进行故障诊断；所述拐点数据点的获取方法包括：所述目标电流数据的拐点数据点包含第一拐点和第二拐点；所述第一拐点的电流大于第二拐点；根据每个数据点左侧的电流数据的平稳特征和右侧的电流数据的平稳特征，获取所述目标电流数据中每个数据点的第一拐点可能性；根据每个数据点左侧的电流数据的波动剧烈特征和右侧的电流数据的平稳特征，获取所述目标电流数据中每个数据点的第二拐点可能性；将第一拐点可能性最大的数据点作为第一拐点；将第二拐点可能性最大的数据点作为第二拐点；所述卷积校正权重的获取方法包括：根据每个被卷积区域内包含的电流数据与对应所述拟合曲线的差异特征，获得每个被卷积区域的卷积初始权重；根据每个被卷积区域的预设第二邻域内，所有被卷积区域的所述卷积初始权重的最小值和平均值，结合自身的所述卷积初始权重，获得每个被卷积区域的卷积校正权重；每个被卷积区域自身的所述卷积初始权重与所述卷积校正权重正相关；每个被卷积区域的预设第二邻域内，所有被卷积区域的所述卷积初始权重的最小值与所述卷积校正权重负相关；每个被卷积区域的预设第二邻域内，所有被卷积区域的所述卷积初始权重的平均值与所述卷积校正权重正相关；所述卷积校正权重的计算方法包括：在每个被卷积区域的预设第二邻域内，将所有被卷积区域的所述卷积初始权重的最小值与平均值的比值进行负相关映射并归一化获得校正因子；将每个被卷积区域的所述卷积初始权重与所述校正因子的乘积归一化后作为卷积校正权重。

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