申请/专利权人：通用电器技术有限公司

申请日：2022-03-14

公开（公告）日：2022-09-20

公开（公告）号：CN115078828A

主分类号：G01R23/16

分类号：G01R23/16

优先权：["20210315 US 17/201563"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.02#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要：公开用于增强的电特征分析（ESA）的系统、方法和计算机可读介质，所述增强的电特征分析用于电机器中的故障检测。增强的ESA使用一种算法，所述算法能够自适应地学习特定电机器的行为并且自动建立用于电机器的故障阈值，而不需要来自操作者的手动输入。本文描述的用于实现这点的特定算法可以使用机器学习，所述机器学习可用于实时地并且基于特定于电机器的任何性质对电机器的行为进行建模。

主权项：1.一种系统，包括：电机器；以及计算机处理器，其可操作以执行一组计算机可读指令；以及存储器，其可操作以存储所述一组计算机可读指令，所述一组计算机可读指令可操作以：在基线模式期间捕获与所述电机器相关联的实时电信号数据和热数据；将所述实时电信号数据转换为频域数据；实时地并且使用所述频域数据和自适应或递增机器学习算法来确定所捕获的电和热数据以及和带内所包括的所述频域数据的一部分的一个或多个峰值分贝值和一个或多个均方根分贝值的基线聚类；将一个或多个故障阈值确定为距所述一个或多个峰值分贝值和所述一个或多个均方根分贝值的基线数据聚类的聚类距离与相关联的电和热数据的组合;在监测模式期间捕获所述实时电信号和热数据；基于所述实时电信号，热数据，来自频域数据的所述一个或多个峰值分贝值以及所述一个或多个均方根分贝值，将所述电机器的故障指标确定为电、热和频域数据聚类距离的组合；确定所述电机器的故障指标高于在所述基线化模式期间建立的一个或多个故障阈值；生成所述电机器的所述故障指标高于所述一个或多个故障阈值的警告；以及基于所述电机器的所述故障指标高于所述一个或多个故障阈值的所述确定来执行控制动作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 通用电器技术有限公司 用于故障检测的增强的电特征分析

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