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工程技术论坛Engineering Technology Forum

收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

ISSN:3079-9023(Print)
ISSN:3080-1508 (Online)
DOI:10.64216/3080-1508.25.10.088出版频率:月刊
语言:中文
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      《工程技术论坛》是一本关注工程技术最新研究进展的国际开源中文期刊,刊登的内容主要面向工程管理跟工程技术,反映国内外工程建设领域的高新技术应用模式和工程管理的新理论、新方法,服务于工程建设各阶段的管理工作,提升工程建设管理水平和从业人员素质。
      期刊范围:建设经济与管理、城乡建设管理、项目管理、技术创新、施工技术、电力技术、工程技术、预算与造价,房地产经济与管理、建设工程研究施工组织与管理,工程项目招投标与合同管理,工程建设监理等。
      本刊是一本由同行评审的高要求、高水准的学术期刊出版物,编者鼓励与本刊相关的、有理论和实践贡献的来稿
      文稿严禁抄袭,一律文责自负。

基于深度学习的电机故障诊断技术研究
关泰林

广州融捷能源科技有限公司,广东省广州市,511464;

摘要:随着智能制造的快速发展,电机故障诊断技术越来越重要。随着电机种类的不断增多,传统故障诊断技术越来越难以满足工业现场应用需求。深度学习算法在处理大规模数据、非线性、非平稳问题上具有明显优势,本文基于深度学习算法设计了一种电机故障诊断系统,该系统可实现电机状态数据的采集、标注、预处理和分类识别等功能。首先进行了深度学习基本原理分析,接着进行了深度神经网络模型设计,最后对电机故障诊断系统进行了实验验证。结果表明:该系统能实现电机不同故障类型的精准识别,不仅可提升电机故障诊断技术水平,也对其他领域的智能化发展具有重要意义。

关键词:深度学习;电机故障;诊断技术

参考文献

[1]陈子琪,周小杰,孙雯,等.基于深度学习的永磁同步电机匝间短路故障研究[J].兰州工业学院学报,2025,32(04):82-88.

[2]许伯强,熊鹏,尹彦博,等。傅里叶正则化格拉姆矩阵:面向深度学习的电机故障诊断二维表征方法[J/OL]。中国电机工程学报,1-9[2025-09-20].

[3]王家寿,李忠态,杨传真,等.基于深度学习的卷烟机轴承故障诊断[J].包装工程,2025,46(S1):176-180.

[4]王焘.基于异步电机的自动导引车驱动系统故障诊断方法研究[J].自动化应用,2025,66(10):99-101+104.

[5]耿冰.基于深度学习和多源信息融合的电机轴承故障诊断研究[D].湖北民族大学,2025.

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