一种基于深度学习的异步电动机故障监测与诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的异步电动机故障监测与诊断方法，包括以下步骤：获取异步电动机在已知工况类型时的电力负荷时间序列，其时间跨度为Num1个电力负荷周期，且每个样本时刻的电力负荷数据包括电压、电流和功率三个维度的数据；以电压、电流和功率数据分别作为RGB图像中三个图层的像素点灰度值，将每个电力负荷周期的时间序列片段转化为1张RGB图像，每个电力负荷时间序列相应得到一组特征图像时间序列；以异步电动机的特征图像时间序列和相应的工况类型，训练深度神经网络，得到故障诊断模型，从而用于对待测异步电动机进行工况分类。本发明方法的故障诊断正确率高，在节省系统开发时间的同时，也降低了从业人员的门槛。