电机转子故障诊断LMCNN模型

混合工况诊断精度98.5%

采用自适应激活函数和多尺度特征提取的轻量级卷积网络，在变工况下对电机转子-轴承单元实现高效、准确的智能故障诊断。

樊红卫 · Zhongfu, Ren · 曹现刚 · 张旭辉 · Jiexiang, Huang

IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 2024

参数信息

故障诊断准确率

98.5 %

模型参数

0.2 M

浮点运算数

91.8 M

模型大小

0.9 MB

技术优势

模型轻量化

模型参数仅0.2M，计算量91.8M FLOPs，模型大小0.9MB，便于部署在资源受限的边缘设备上。

跨工况准确

在加速、加速负载及混合工况下均表现良好，混合工况下诊断准确率达98.5%，证明其变工况泛化能力。

应用场景

• 电机故障诊断：部署轻量模型于电机控制器，在变工况下实时诊断转子-轴承故障，避免意外停机。
• 旋转机械健康监测：集成到健康监测系统，以低计算成本实现多工况下旋转机械的连续状态评估。
• 轴承故障诊断：用于轴承诊断，在变转速和负载下准确识别故障类型，辅助预测性维护。