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申请/专利权人：天津博诺智创机器人技术有限公司
摘要：本发明提供了一种伺服电机故障诊断方法、装置和存储介质，涉及电机故障诊断技术领域，包括：融合卷积神经网络和长短期记忆神经网络形成复合神经网络，基于孪生网络的权重共享机制，将两个相同的复合神经网络组成特征提取网络，以对输入的伺服电机振动信号的时频图像进行特征提取，获取第一特征图和第二特征图；基于距离公式计算第一特征图与第二特征图的相似度；通过Softmax分类器将相似度计算结果转化为多种类别的概率分布，以对样本进行分类；采用成对的时频图像作为训练集对模型进行训练。本发明提出的故障诊断方法能够在样本较少条件下具有较高的准确性，解决了设备故障数据难以采集、模型泛化能力差的问题。
主权项：1.一种伺服电机故障诊断方法，其特征在于，包括：融合卷积神经网络和长短期记忆神经网络形成复合神经网络，基于孪生网络的权重共享机制，将两个相同的所述复合神经网络组成特征提取网络，以对输入的伺服电机振动信号的时频图像进行特征提取，获取第一特征图和第二特征图；基于距离公式计算所述第一特征图与所述第二特征图的相似度；通过Softmax分类器将相似度计算结果转化为多种类别的概率分布，以对样本进行分类，从而形成基于度量学习的伺服电机故障诊断模型；采用成对的时频图像作为训练集对模型进行训练；将待检测的时频图像输入完成训练的模型，得到故障类型结果。
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权利要求：
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