摘要
本发明公开了基于多模态融合列车牵引电机缺陷智能诊断方法,涉及预诊断与健康管理领域,解决了列车牵引电机缺陷诊断准确性不足的问题,包括:步骤S1:获取电机的运行状态数据;步骤S2:获取基准数据列表与缺陷数据列表;对基准数据列表与缺陷数据列表进行计算,得到缺陷数据差值,对缺陷数据差值进行数据映射,得到映射值;步骤S3:进行特征计算,得到电机缺陷的特征值,根据特征值对电机各项运行数据进行排序;获取映射值的映射区间,结合映射值与排序结果,构建极坐标图像;步骤S4:获取电机的实时数据;将实时数据图像与缺陷电机的特征图像进行相似度检验;本发明能够有效提高电机缺陷诊断的准确性。