一种基于图卷积的电机故障诊断方法[CN202010462054.5] - 浙江工业大学

专利申请

2020-05-27
公布公告

2023-05-02
授权日期

2023-05-02
终止

2033-04-29

一种基于图卷积的电机故障诊断方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010462054.5 申请日期： 2020-05-27 专利主类别： G01R31/34 {{ classMap["G01R31/34"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市潮王路18号浙江工业大学

专利分类项目

专利注册信息

初审公告期号	2020-05-27	初审公告日期	2023-05-02
注册公告期号	2023-05-02	注册公告日期	2023-05-02
专用权期限	2023-05-02 - 2033-04-29	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种基于图卷积的电机故障诊断方法，包括以下步骤：1)划分数据样本：利用傅里叶变换和逆变换将定子电流数据参照单个周期正弦函数划分单位样本的；2)构建电流图网络：在每个单位周期样本中，首先根据电流数值正负以及样本周期将样本划分为两个部分，然后分别确定两个部分中的数据点是否存在联系，并以数据点为节点创建节点关系矩阵，最后根据节点关系矩阵和电流数值波动特征构建电流图网络；3)构建图卷积神经网络并分类：将电流图网络作为模型训练数据，设计图卷积神经网络分类模型，并进行故障分类。本发明大大降低了人的工作量，使用的电流数据获取更为方便。

法律进度