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文档简介
业集中区白云大道1088号一号厂房二本发明公开了一种电机生产线缺陷检测诊2对生产线中的电机进行负载检测,采集电机运转时的转速,并记将电机所负载的物体的重量划分为若干个等级,分别对不同等级将每台电机测试出的最大负载和最大转速与设定值进行对比建立直角坐标系,分别以转速的对数或负载的对数作为自变量,噪;重量等级中拟合度Ra2和拟合度Rb2的差值大于预设阈值A小于预设阈值B时,则再次对该重量等级进行划分为若干子重量等级,重新对不同子重量等级下电机噪音随转速变化关系、基于深度学习模型,通过训练模型识别和分离电机运转噪音与环境3音与转速的拟合度Ra2,以及噪音和负载的拟合度Rb2均小于预设拟合度时,对电机进行检对合格电机进行所述重点缺陷的检测,每台合格电机只每经过m个固定周期,m为正整数,统计仍然存在重点缺陷的合0>αK4[0001]本发明涉及生产质量优化技术领域,具体涉及一种电机生产线缺陷检测诊断方当处于噪音与负载的拟合度Rb2大于噪音与转速的拟合度Ra2的重量等级时,逐渐当处于噪音与转速的拟合度Ra2大于噪音与负载的拟合度Rb2的重量等级时,逐渐5;[0008]作为本发明进一步的方案:当存在任一重量等级中拟合度Ra2和拟合度Rb2的差值对合格电机进行所述重点缺陷的检测,每台合格电机只进行一种重点缺陷的检67;[0023]在本发明的另一种优选实施例中,当存在任一重量等级中拟合度Ra2和拟合度Rb2那些在初步分析中可能被忽略的细微问题,进一步提升了检测诊断方法的有效性和可靠由于该负载物体的特殊性质或者电机在特定提高了电机生产线上的缺陷检测效率,还进一步增强了电机使用过程中的安全性和可靠8[0032]在本发明的另一种优选实施例中,为了更高效地监控和管理电机生产线上的质[0038]这个比例K是根据重点缺陷的不合格率之和来确定的,以确保抽检的针对性和有9值αK(其中α为预先设定的一个阈值则意味着当前采取的抽检策略可能还不够严格或
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