公开(公告)号：CN113075469A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202010010025.5

申请日：2020-01-06

Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司

Inventor： 江平 ,  李珊 ,  刘勇 ,  戴计生 ,  詹彦豪 ,  唐黎哲 ,  张红光 ,  刘子牛

IPC: G01R31/00

Abstract: 本发明提供了一种逆变过流故障诊断方法、装置及系统，其中方法包括：确定逆变电路数据集；其中所述逆变电路数据集包括多个时刻对应的多个逆变电路数据，且，所述多个时刻包括发生逆变过流故障的故障时刻；对所述逆变电路数据集执行特征提取操作获得特征向量；输入所述特征向量至深度信念网络模型，获得所述深度信念网络模型计算后输出的多个故障原因标签对应的概率；基于所述多个故障原因标签对应的概率确定故障原因标签；其中所述深度信念网络模型为：依据多个特征向量样本以及对应的故障原因标签进行有监督训练后、得到的能够识别特征向量对应故障原因标签的网络模型。本发明可以高效准确地确定故障原因，进而提高列车检修和维护效率。

公开(公告)号：CN109238698A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201811197326.2

申请日：2018-10-15

Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司

Inventor： 刘勇 ,  戴计生 ,  朱文龙 ,  许为 ,  江平 ,  杨家伟 ,  徐勇 ,  詹彦豪 ,  张红光 ,  唐黎哲 ,  刘子牛

IPC: G01M13/04 ,  G01R23/16

Abstract: 本发明公开了一种基于电流信号的电机轴承故障诊断方法，在模型训练阶段，获取不同轴承故障状态下的电机电流历史信号；对电流历史信号进行谐波信号提取，从原始电流历史信号中消除基频和谐波，获得残差信号；对残差信号进行时、频域分析，提取轴承故障特征指标；基于轴承故障特征指标并结合轴承故障类型进行训练，得到轴承故障诊断模型；在故障诊断阶段，对待诊断的电机电流实时信号进行与模型训练阶段相同的处理得到轴承故障特征指标，将轴承故障特征指标输入训练好的轴承故障诊断模型进行模式识别，诊断轴承故障状态。本发明能够解决现有电机轴承故障诊断方法难以有效地从低信噪比的电流信号中提取出故障特征信号，从而导致误、漏报的技术问题。