本发明涉及使用机器学习进行的感应电机状况监视。本技术的各种实施方式总体上涉及工业环境中的状况监视。更具体地，一些实施方式涉及用于电机驱动器的嵌入式分析引擎，其监视感应电机状况以检测包括转子故障和定子故障的潜在失效。在一个实施方式中，状况监视模块被配置成：从驱动器内的控制器获得运行时间信号数据；基于感应电机故障状况从运行时间信号数据得出运行时间度量；将运行时间度量作为输入提供给机器学习模型，机器学习模型被构造成基于运行时间度量来识别感应电机的状态并且输出该状态；以及基于由机器学习模型输出的感应电机的状态来监视感应电机故障状况。
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“使用机器学习进行的感应电机状况监视” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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