基本信息:
- 专利标题： 一种基于多模态特征学习的线圈故障智能诊断方法及装置
- 申请号：CN202110980867.8 申请日：2021-08-25
- 公开(公告)号：CN113656977A 公开(公告)日：2021-11-16
- 发明人： 郭丽 , 张锐 , 李杰 , 刘胜涛 , 李长春 , 王钤
- 申请人： 绵阳市维博电子有限责任公司
- 申请人地址： 四川省绵阳市游仙区游仙东路98号
- 专利权人： 绵阳市维博电子有限责任公司
- 当前专利权人： 绵阳市维博电子有限责任公司
- 当前专利权人地址： 四川省绵阳市游仙区游仙东路98号
- 代理机构： 成都行之专利代理事务所
- 代理人： 史丽红
- 主分类号： G06F30/20
- IPC分类号： G06F30/20 ; G06F17/16 ; G06F111/04
摘要：
本发明公开了一种基于多模态特征学习的线圈故障智能诊断方法及装置，该方法包括：获取线圈的多种特征数据信息，每种特征数据作为一个模态的数据；根据线圈的多种特征数据信息，构建线圈的多特征数据稀疏约束模型；根据线圈的多种特征数据信息，对线圈故障进行建模，得到线圈的重构故障模型；根据线圈的多特征数据稀疏约束模型和线圈的重构故障模型，融合各模态处理后的数据，得到基于多模态特征学习的线圈故障诊断模型，并对其进行求解，得到线圈某个模态信号下，线圈的故障E；根据E的大小判断线圈的故障原因。本发明提高了线圈故障的诊断准确性，且不限于传感器线圈故障诊断，可推广应用于电机线圈，发动机线圈等。
公开/授权文献:
- CN113656977B 一种基于多模态特征学习的线圈故障智能诊断方法及装置 公开/授权日：2023-07-07
IPC结构图谱:
| G06F30/20 | 设计优化、验证或模拟 |