【IEEEJESTPE】提高基于神经网络的异步电机早期故障检测的可行性

现代工业工厂很复杂,对电机故障时计划外停机的成本非常敏感。感应电机(IM)驱动器中的断条就是这种情况,它仍然占据着很大的市场份额。原则上,基于先进人工智能(AI)的技术使早期缺陷检测成为可能,但其复杂性与IM的本质相冲突。本文旨在通过使用标准驱动器中已有的电机电流特征来弥合这一差距,并提出模拟和数据增强的组合,以有效地训练神经网络(NN),而不需要许多损坏的原型,这是工业可行性的主要缺陷。

  • 2024-06-17
  • 收藏0
  • 阅读18

方案详情

评价

评分 :
   *