一种C语言实现递归神经网络（RNN）对电机异常进行实时监控的方法

专利申请号：CN202011604057.4

公 开 号：CN112581031A

发 明 人：郎翊东 卢龙飞 

代 理 人：金杭

代理机构：33100 浙江杭州金通专利事务所有限公司

专利类型：发明申请

申 请 日：20210330

公 开 日：20201230

专利主分类号：G06Q10/06(20120101)

关 键 词：云端 物联网终端 推理 电机 递归神经网络 信息技术领域 在线学习算法 电机类型 多传感器 实时监控 实用数据 异常检测 创新性 新颖性 自学习 产能 标注 搭配 终端 融合 优化 

摘      要：本发明涉及信息技术领域，且公开了一种C语言实现递归神经网络(RNN)对电机异常进行实时监控的方法，解决了现有的异常检测方案、云端训练和终端推理中存在的问题；本发明提出面向多传感器数据的实用数据融合方案，并搭配优化后的RNN在线学习算法，目的是让每个物联网终端在不依赖云端和没有标注数据的情况下而具备对不同数据的，实时的自学习和推理能力，完成对电机异常的甄别，同时可以跟云端技术相结合，来提高物联网终端对不同环境，不同电机类型的适用性，最终达到降低成本，提高产能的目的，方法简单实用，具有较强的创新性和新颖性。