[發明專利]電梯驅動主機故障診斷方法、裝置及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110282644.4
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN113060614A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 楊震立;鄒瑜;張雷;唐躍林;鄒同鋒;呂瀟;邱勇軍
• 申請（專利權）人: 重慶市特種設備檢測研究院;重慶市質量和標準化研究院
• 主分類號: B66B5/02
• 分類號: B66B5/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 張晨

1.一種電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述電梯驅動主機故障診斷方法包括如下步驟：

采集若干個正常電機的第一工作信息、若干個故障電機的第二工作信息以及待識別電機的第三工作信息；

對若干個所述第一工作信息進行處理和訓練得到第一神經網絡模型；

基于若干個所述第二工作信息對所述第一神經網絡模型進行優化訓練，得到故障識別模型；

對所述第三工作信息進行處理，并將處理后的所述第三工作信息輸入到所述故障識別模型中，得到電機診斷結果。

2.根據權利要求1所述的電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述對若干個所述第一工作信息進行處理和訓練得到第一神經網絡模型的步驟，包括：

基于遞歸圖算法和圖像處理技術將若干個所述第一工作信息進行處理得到第一訓練集和第一測試集；

將所述第一訓練集和所述第一測試集先后輸入到多層卷積神經網絡模型進行訓練得到第一神經網絡模型。

3.根據權利要求2所述的電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述基于遞歸圖算法和圖像處理技術將所述第一工作信息進行處理得到第一訓練集和第一測試集的步驟，包括：

采用遞歸圖算法將若干個所述第一工作信息轉換為第一遞歸圖；

通過圖像處理技術，將所述第一遞歸圖進行剪切、縮略預處理；

對預處理后的所述第一遞歸圖進行分類，得到第一訓練集和第一測試集。

4.根據權利要求2任一項所述的電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述將所述第一訓練集和所述第一測試集先后輸入到多層卷積神經網絡模型進行訓練得到第一神經網絡模型的步驟包括：

將所述第一訓練集輸入到多層卷積神經網絡模型進行訓練得到收斂的所述多層卷積神經網絡模型；

將所述第一測試集輸入到收斂的所述多層卷積神經網絡模型中進行測試得到第一神經網絡模型。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述基于若干個所述第二工作信息對所述第一神經網絡模型進行優化訓練，得到故障識別模型的步驟，包括：

基于遞歸圖算法和圖像處理技術將若干個所述第二工作信息進行處理得到第二訓練集和第二測試集；

將所述第二訓練集和所述第二測試集先后輸入到第一神經網絡模型進行訓練得到故障識別模型。

6.根據權利要求5所述的電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述基于遞歸圖算法和圖像處理技術將若干個所述第二工作信息進行處理得到第二訓練集和第二測試集的步驟，包括：

采用遞歸圖算法將若干個所述第二工作信息轉換為第二遞歸圖；

通過圖像處理技術，將所述第二遞歸圖進行剪切、縮略預處理；

對預處理后的所述第二遞歸圖進行分類，得到第二訓練集和第二測試集。

7.根據權利要求5所述的電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述將所述第二訓練集和所述第二測試集先后輸入到第一神經網絡模型進行訓練得到故障識別模型的步驟包括：

將所述第二訓練集輸入到第一神經網絡模型進行訓練得到收斂的所述第一神經網絡模型；

將所述第一測試集輸入到收斂的所述第一神經網絡模型中進行測試得到故障識別模型。

8.根據權利要求1至4中任一項所述的電梯驅動主機故障診斷方法，其特征在于：所述對所述第三工作信息進行處理，并將處理后的所述第三工作信息輸入到所述故障識別模型中，得到電機診斷結果的步驟，包括：

采用遞歸圖算法將所述第三工作信息轉換為第三遞歸圖；

通過圖像處理技術，將所述第三遞歸圖進行剪切、縮略預處理；

將處理后的所述第三遞歸圖輸入到所述故障識別模型中，得到電機診斷結果。