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申请/专利权人：苏州海卓伺服驱动技术有限公司

摘要：本发明公开了伺服电机故障诊断方法及系统，涉及电机分析相关领域，该方法包括：对运行传感数据集进行特征提取，生成多个传感数据特征对运行传感数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果生成数据分布图对目标伺服电机进行故障诊断，生成故障诊断数据，基于故障诊断数据生成故障信号，根据故障信号对目标伺服电机进行智能处理。解决传统电机的故障诊断需要停机检查，影响生产效率，且基于人工经验缺乏智能化和自动化程度，导致故障检测和处理不及时和准确的技术问题，达到通过对电机运行数据实时监测、特征提取，智能学习等实现对伺服电机故障进行准确诊断和预测的技术效果。

主权项：1.伺服电机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：通过多个传感装置对目标伺服电机进行数据传感，生成运行传感数据集；对所述运行传感数据集进行特征提取，生成多个传感数据特征，根据所述多个传感数据特征确定所述运行传感数据集的多个关联系数；按照所述多个关联系数对所述运行传感数据集进行聚类分析，根据聚类分析结果生成数据分布图；结合所述数据分布图对目标伺服电机进行故障诊断，生成故障诊断数据；基于所述故障诊断数据生成故障信号，根据所述故障信号对目标伺服电机进行智能处理；按照传感时长对所述运行传感数据集进行特征分析，生成传感数据时域特征；通过小波变换对所述运行传感数据集进行特征分析，生成传感数据频域特征；基于信息增益对所述传感数据时域特征、所述传感数据频域特征进行特征选择，生成所述多个传感数据特征；基于所述多个传感数据特征确定多个特征序列，所述多个特征序列包含参考序列、比较序列；根据所述参考序列、所述比较序列对每个时间节点进行计算，生成多个绝对差，所述多个绝对差内的每个绝对差均对应一个时间节点；基于所述多个绝对差进行极值筛选，生成极值差；设置传感数据分辨率，基于所述绝对差、所述极值差、所述传感数据分辨率进行关联计算，生成所述多个关联系数；基于所述多个关联系数构建特征矩阵；根据所述特征矩阵对所述运行传感数据集执行聚类，获得聚类分析结果，所述聚类分析结果包含多个数据簇，所述多个数据簇内的每个数据簇均具有簇标签；按照所述簇标签，通过所述多个数据簇按照数据分布规律构建所述数据分布图。

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