电梯驱动主机故障诊断方法、装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电梯驱动主机故障诊断方法，该方法包括：采集若干个正常电机的第一工作信息、若干个故障电机的第二工作信息以及待识别电机的第三工作信息；对若干个第一工作信息进行处理和训练得到第一神经网络模型；基于第二工作信息对第一神经网络模型进行优化训练，得到故障识别模型；对第三工作信息进行处理，并将处理后的第三工作信息输入到故障识别模型中，得到电机诊断结果。本发明专利技术还公开了一种电梯驱动主机故障诊断装置和一种可读存储介质。本发明专利技术能够识别出电机的故障类型，能够保证电机安全稳定地运行。通过电机诊断结果可以判断电机的故障类型，其中电机的故障类型可以是机械系统故障或者是电磁系统退磁故障。

【技术实现步骤摘要】
电梯驱动主机故障诊断方法、装置及可读存储介质
本专利技术涉及机械制造
，尤其涉及电梯驱动主机故障诊断方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
目前，在现代化生产中，电机有着不可替代的作用，电机若发生故障将造成停产，甚至危及人的生命安全。滚动轴承作为电机最重要的组成部分，它的运行正常与否对电机的机械性能有着重要的影响。目前电机故障的诊断方法主要是振动法，振动法可以有效地检测到电机的各类故障，且操作简便，但是振动法只能检测到信号，不能准确地识别出故障类型。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种电梯驱动主机故障诊断方法、装置及可读存储介质，旨在如何识别出电机的故障类型，保证电机安全稳定地运行。为实现上述目的，本专利技术提供一种电梯驱动主机故障诊断方法，所述电梯驱动主机故障诊断方法包括如下步骤：采集若干个正常电机的第一工作信息、若干个故障电机的第二工作信息以及待识别电机的第三工作信息；对若干个所述第一工作信息进行处理和训练得到第一神经网络模型；基于若干个所述第二工作信息对所述第一神经网络模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电梯驱动主机故障诊断方法，其特征在于：所述电梯驱动主机故障诊断方法包括如下步骤：/n采集若干个正常电机的第一工作信息、若干个故障电机的第二工作信息以及待识别电机的第三工作信息；/n对若干个所述第一工作信息进行处理和训练得到第一神经网络模型；/n基于若干个所述第二工作信息对所述第一神经网络模型进行优化训练，得到故障识别模型；/n对所述第三工作信息进行处理，并将处理后的所述第三工作信息输入到所述故障识别模型中，得到电机诊断结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种电梯驱动主机故障诊断方法，其特征在于：所述电梯驱动主机故障诊断方法包括如下步骤：
采集若干个正常电机的第一工作信息、若干个故障电机的第二工作信息以及待识别电机的第三工作信息；
对若干个所述第一工作信息进行处理和训练得到第一神经网络模型；
基于若干个所述第二工作信息对所述第一神经网络模型进行优化训练，得到故障识别模型；
对所述第三工作信息进行处理，并将处理后的所述第三工作信息输入到所述故障识别模型中，得到电机诊断结果。


2.根据权利要求1所述的电梯驱动主机故障诊断方法，其特征在于：所述对若干个所述第一工作信息进行处理和训练得到第一神经网络模型的步骤，包括：
基于递归图算法和图像处理技术将若干个所述第一工作信息进行处理得到第一训练集和第一测试集；
将所述第一训练集和所述第一测试集先后输入到多层卷积神经网络模型进行训练得到第一神经网络模型。


3.根据权利要求2所述的电梯驱动主机故障诊断方法，其特征在于：所述基于递归图算法和图像处理技术将所述第一工作信息进行处理得到第一训练集和第一测试集的步骤，包括：
采用递归图算法将若干个所述第一工作信息转换为第一递归图；
通过图像处理技术，将所述第一递归图进行剪切、缩略预处理；
对预处理后的所述第一递归图进行分类，得到第一训练集和第一测试集。


4.根据权利要求2任一项所述的电梯驱动主机故障诊断方法，其特征在于：所述将所述第一训练集和所述第一测试集先后输入到多层卷积神经网络模型进行训练得到第一神经网络模型的步骤包括：
将所述第一训练集输入到多层卷积神经网络模型进行训练得到收敛的所述多层卷积神经网络模型；
将所述第一测试集输入到收敛的所述多层卷积神经网络模型中进行测试得到第一神经网络模型。


5.根据权利要求1至4中任一项所述的电梯驱动主机故障诊断方法，其特征在于：所述基于若干个所述第二工作信息对所述第一神经网络模型进行优化训练，得到故障识别模型的步骤，包括：
基于递归图算法和图像处理技术将若干个...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨震立，邹瑜，张雷，唐跃林，邹同锋，吕潇，邱勇军，
申请(专利权)人：重庆市特种设备检测研究院，重庆市质量和标准化研究院，
类型：发明
国别省市：重庆;50