技術名稱 基於深度學習之馬達失效診斷技術開發
計畫單位 國立中山大學
計畫主持人
技術簡介
本系統提出一個有效的馬達診斷方法,可以在大範圍的轉速下,診斷不同故障種類、不同故障程度的永磁同步馬達。
科學突破性
與傳統的小波包轉換(wavelet packet transform, WPT)作為馬達定子電流特徵提取的工具相比較,並說明深度學習對於傳統特徵提取方法的優勢。
本系統不只提出1D卷積神經網路一種網路架構,還另外提出了堆疊自編碼器的架構對此進行比較。
產業應用性
故障診斷系統可以應用於工業工廠中。透過工業4.0的工廠網路,我們可以即時的收集任何故障馬達的定子電流數據,並透過診斷系統不斷更新預測模型,達到即時監控馬達的運行狀態。
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