一种基于迁移学习和时间序列的电机故障预测方法及系统

所属分类：电子信息产业

所属单位：江苏大学

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成果简介

本发明提供一种基于迁移学习和时间序列的电机故障预测方法及系统，包括以下步骤：分别采集多台电机振动的试验信号、实况信号和应用验证信号；将采集到的试验信号、实况信号和应用验证信号进行预处理；搭建LSTM-DaNN网络，使用预处理后的试验信号作为源领域数据训练LSTM-DaNN网络，得到适用于试验的源网络；输入源领域和目标领域的特征及源领域的RUL值，对源网络构进行重新训练，得到目标网络；将预处理后的应用验证信号输入训练好的目标网络中，得到的剩余使用寿命RUL预测值。本发明采用LSTM-DaNN网络模型对电机进行故障预测，采用迁移学习思想，使用试验信号和实况信号再次训练模型，得到适用于实际工况的目标领域，以此提高故障预测在实际生产中应用的适应性。

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