[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

本發明公開了一種電梯驅動主機故障診斷方法，該方法包括：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；基于第二工作信息對第一神經網絡模型進行優化訓練，得到故障識別模型；對第三工作信息進行處理，并將處理后的第三工作信息輸入到故障識別模型中，得到電機診斷結果。本發明還公開了一種電梯驅動主機故障診斷裝置和一種可讀存儲介質。本發明能夠識別出電機的故障類型，能夠保證電機安全穩定地運行。通過電機診斷結果可以判斷電機的故障類型，其中電機的故障類型可以是機械系統故障或者是電磁系統退磁故障。

技術領域

本發明涉及機械制造技術領域，尤其涉及電梯驅動主機故障診斷方法、裝置及可讀存儲介質。

背景技術

目前，在現代化生產中，電機有著不可替代的作用，電機若發生故障將造成停產，甚至危及人的生命安全。滾動軸承作為電機最重要的組成部分，它的運行正常與否對電機的機械性能有著重要的影響。目前電機故障的診斷方法主要是振動法，振動法可以有效地檢測到電機的各類故障，且操作簡便，但是振動法只能檢測到信號，不能準確地識別出故障類型。

發明內容

本發明的主要目的在于提出一種電梯驅動主機故障診斷方法、裝置及可讀存儲介質，旨在如何識別出電機的故障類型，保證電機安全穩定地運行。

為實現上述目的，本發明提供一種電梯驅動主機故障診斷方法，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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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。

可選地，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。