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文档简介

91.140.90CCS

78

DB50

50/T

1393—2023电梯永磁同步驱动主机故障诊断导则重庆市市场监督管理局发

布

13932023   II

DB50/T

2023  

GB/T

1.1－2020《标准化工作导则

第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定II

13932023

6.0

GB/T

10068—2020

56

GB/T

29716.3

GB/T

31821—2015

3.1

of

magnet

synchronous

lift

machine3.2

3.3

data

preparation3.4

training

4.1

DB50/T

1393——

振动信号：采集点应包括电梯永磁同步驱动主机主轴的轴向以及相互垂直的径向，具体位置可参照GB/T

10068—2020

7.2

4.2

30

dB；

16

100

5.1

4.1

4.1

动信号和电流信号，采取降噪、滤波、时频变换等措施对频谱、功率谱等进行分析，具体可参照GB/T29716.3

转子、轴承、转轴等。

139320235.2

表1

5.3

5.3.1.1

10

利用在试验台架上人为设置的故障数据，在符合

规定的神经网络模型上进行训练，当检测

80%5.3.1.2

在电梯永磁同步驱动主机现场采集符合

的振动信号和电流信号，通过适当的数据准备成为

5.3.3.1

5.3.3.2

DB50/T

1393

5.3.3.3

5.3.3.4

6.1

按GB/T

31821—2015

4.2

6.2

13932023

A.1

卷积神经网络（Convolutional

Neural

Network，CNN）是一种专门用来处理具有类似网络结构数据的神经网A.2

虑到梯永同步动主在处不同障模式下振动号产的低和高信息明显

图A.1

图A.2

DB50/T

1393图A.3

A.3

针对电梯永磁同步驱动主机故障特征，采用一次训练所抓取的数据样本数量宜设置为

32

0.001

95%构建域自适应结构的域分类器，将目标域与源域数据随机按

比例混合构建数据集，若目标域数据过少可适当提高源域数据比例至

1.3:1。添加源域数据标签为

B.1

——滚动体的直径，B.2

B.4

DB50/T

1393

k

13932023[1]

GB/T

7588.1-2020[2

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