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2023-07-02 发布于四川
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一种基于深度学习的关键电能设备故障诊断方法.pdf

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本发明公开了一种基于深度学习的关键电能设备故障诊断方法，一种基于深度学习的关键电能设备故障诊断方法包括：数据采集；云计算平台分割任务；故障特征提取、筛选，然后进行故障诊断分析；生产诊断结果；监控端作出应对措施。本发明中经验模态分解具有较好的时频聚集性，变分模态分解(VMD)在获取固有模态函数(IMF)时，能有效避免模态混叠和噪声干扰，通过这两种振动信号特征提取方法的配合，实现断路器的故障特征提取，采用云计算技术，根据实际需要的计算资源增加或减少硬件节点，缩减设备维护和数据备份的成本，用以实现节电

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113743246 A (43)申请公布日 2021.12.03 (21)申请号 202110934484.7 G06Q 10/00 (2012.01)

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