诊断精度 98.6%
一种基于支路电流与级联卷积神经网络的故障诊断装置，实现了退磁与偏心故障的精准识别。
王志强 · Shangru, Shi · 谷鑫 · Zhezhun, Xu · 王慧敏 · Zhen, Zhang
World Electric Vehicle Journal 2025
用支路电流代替三相电流，故障特征更强，诊断信号的信噪比更高。
通过时频域特征的非线性耦合，提取的特征在不同故障间无重叠，分类边界清晰。
级联 CNN 结合空洞卷积与多尺度卷积，能同时捕捉局部细节和全局模式，提高识别准确率。