摘要
本发明提供一种电动机保护器及其控制方法,通过知识图谱构建电动机故障知识库,为神经网络模型的预测和优化提供数据参考。并构建多类神经网络分别对电动机不同类型的故障进行评估与预测,且将各分类神经网络输出的同一故障类别的概率值乘以对应的权重系数后进行相加,得到融合后的故障类别概率值,选取概率值最大的故障类别作为预测结果,充分利用了各类神经网络在处理不同类型数据的优势。综合知识图谱数据库的准确性和神经网络处理高维复杂数据的能力,保证了电动机故障诊断和保护的全面性、准确性。基于融合分析诊断结果生成自适应的控制策略指令,实现对电动机运行的控制,并实时监测控制指令执行后的效果,确保执行策略的灵活性和有效性。