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申请/专利权人：天津电气科学研究院有限公司
摘要：本申请提供一种基于CNN‑Transformer的电机故障诊断方法及系统，针对生产线可能出现的电机故障，首先采集电机的相关生产数据，并对数据进行预处理和制作数据集；构建卷积神经网络，并且通过训练得到了准确度较高的神经网络模型；基于卷积神经网络进行故障诊断控制，分析诊断生产线的电机是否发生故障。采用本系统可以尽早地发现电机设备的故障情况和预警，发现故障后可立即有针对性的解决故障，缩短了故障的恢复时间，提升了现场维护人员故障诊断，数据分析等专业的能力。从而保证工业生产的稳定，延长使用设备的性能寿命，有效改进工业产品的质量。
主权项：1.一种基于CNN-Transformer的电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1首先采集电机的相关生产数据，并对数据进行预处理和制作成生产数据集；S2构建卷积神经网络模型；S3导入数据库，从中选取若干个子数据集，使用子数据集对步骤S2构建的卷积神经网络模型进行训练，并通过数据增强提升卷积神经网络模型的准确度；S4将步骤S1采集的生产数据集，输入到S3中数据增强后的卷积神经网络模型，计算获得的诊断结果；S5将诊断结果输出为表格或曲线，分析是否会发生故障。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津电气科学研究院有限公司 一种基于CNN-Transformer的电机故障诊断方案及系统
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