一种高效电机的智能运行方法及装置与流程

1.本发明涉及电机运行技术领域，尤其涉及一种高效电机的智能运行方法及装置。


背景技术：

2.如今，电厂的机电设备及技术在不新的提高，为保证安全生产，加强企业中电动机设备的管理与检修，是每一个企业都必须要做好的，要想在竞争力巨大的市场上站稳脚，就要加强对机电设备的检修与技术进行改造。
3.但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：由于在电机工作过程中，因未及时发现电机故障并及时检修，使得对电机造成更大的损伤。


技术实现要素：

4.本申请实施例通过提供一种高效电机的智能运行方法及装置，解决了因未及时发现电机故障并及时检修，对电机造成更大损伤的技术问题，达到了通过对电机工作时各项工作参数及性能进行适时监控，使得及时发现电机工作时的异常情况，便于查找故障并检修，避免对电机造成更大损伤，同时确保电机智能平稳运行的技术效果。
5.本申请实施例提供了一种高效电机的智能运行方法，其中，所述方法应用于一种高效电机的智能运行装置，所述装置包括一图像采集装置，所述方法包括：获得第一轴承的第一振幅；获得第二轴承的第二振幅；根据所述第一振幅和所述第二振幅，其中，所述第一振幅大于所述第二振幅，获得振幅差；判断所述振幅差是否在预定振幅阈值之内；如果所述振幅差不在所述预定振幅阈值之内，获得第一位置，所述第一位置为第一轴承的位置；将所述振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，获得第一故障信息；根据所述第一故障信息，获得第一提醒信息；根据所述第一提醒信息，提醒第一电机出现故障。
6.另一方面，本申请还提供了一种高效电机的智能运行装置，其中，所述装置包括：第一获得单元：所述第一获得单元用于获得第一轴承的第一振幅；第二获得单元：所述第二获得单元用于获得第二轴承的第二振幅；第三获得单元：所述第三获得单元用于根据所述第一振幅和所述第二振幅，其中，所述第一振幅大于所述第二振幅，获得振幅差；第一判断单元：所述第一判断单元用于判断所述振幅差是否在预定振幅阈值之内；第四获得单元：所述第四获得单元用于如果所述振幅差不在所述预定振幅阈值之内，获得第一位置，所述第一位置为第一轴承的位置；第一输入单元：所述第一输入单元用于将所述振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，获得第一故障信息；第五获得单元：所述第五获得单元用于根据所述第一故障信息，获得第一提醒信息；第一提醒单元：所述第一提醒单元用于根据所述第一提醒信息，提醒第一电机出现故障。
7.本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过根据电机的每个轴承的振幅不同，进而根据振幅差的大小和位置来判断电机
是否故障，从而当出现故障时可以对电机采取紧急制动处理，还可进一步根据轴承的振动幅度差和轴承位置判断电机故障，达到了使得判断结果更加准确，确保电机高效智能运行的技术效果。
8.上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
9.图1为本申请实施例一种高效电机的智能运行方法的流程示意图；图2为本申请实施例一种高效电机的智能运行系统的结构示意图；图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
10.附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第一判断单元14，第四获得单元15，第一输入单元16，第五获得单元17，第一提醒单元18，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。
具体实施方式
11.本申请实施例通过提供一种高效电机的智能运行方法及装置，解决了因未及时发现电机故障并及时检修，对电机造成更大损伤的技术问题，达到了通过对电机工作时各项工作参数及性能进行适时监控，使得及时发现电机工作时的异常情况，便于查找故障并检修，避免对电机造成更大损伤，同时确保电机智能平稳运行的技术效果。
12.下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
13.申请概述如今，电厂的机电设备及技术在不新的提高，为保证安全生产，加强企业中电动机设备的管理与检修，是每一个企业都必须要做好的，要想在竞争力巨大的市场上站稳脚，就要加强对机电设备的检修与技术进行改造。由于在电机工作过程中，因未及时发现电机故障并及时检修，使得对电机造成更大的损伤。
14.针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：本申请实施例提供了一种高效电机的智能运行方法，其中，所述方法应用于一种高效电机的智能运行装置，所述装置包括一图像采集装置，所述方法包括：获得第一轴承的第一振幅；获得第二轴承的第二振幅；根据所述第一振幅和所述第二振幅，其中，所述第一振幅大于所述第二振幅，获得振幅差；判断所述振幅差是否在预定振幅阈值之内；如果所述振幅差不在所述预定振幅阈值之内，获得第一位置，所述第一位置为第一轴承的位置；将所述振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，获得第一故障信息；根据所述第一故障信息，获得第一提醒信息；根据所述第一提醒信息，提醒第一电机出现故障。
15.为了更好地理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
16.实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了一种高效电机的智能运行方法，其中，所述方法应用于一种高效电机的智能运行装置，所述装置包括一图像采集装置，所述方法包括：步骤s100：获得第一轴承的第一振幅；步骤s200：获得第二轴承的第二振幅；具体而言，电机（英文：electric machinery，俗称“马达”）是指依据电磁感应定律实现电能转换或传递的一种电磁装置，它的主要作用是产生驱动转矩，作为用电器或各种机械的动力源。电机由定子、转子、轴承和其它附件组成。其中，轴承（bearing）是当代机械设备中一种重要零部件，它的主要功能是支撑机械旋转体，降低其运动过程中的摩擦系数，并保证其回转精度。因一般电机有两个轴承，可通过对轴承的振动幅度进行分析，进而对电机进行状态监测以及故障诊断，以便于更加准确的判断故障部位。可分别获得第一轴承的第一振幅，所述第一振幅为所述第一轴承的振动幅度，同理，获得第二轴承的第二振幅。
17.步骤s300：根据所述第一振幅和所述第二振幅，其中，所述第一振幅大于所述第二振幅，获得振幅差；具体而言，已知获得所述第一振幅和所述第二振幅，可根据所述第一振幅和所述第二振幅获得振幅差，其中，所述第一振幅大于所述第二振幅，通过获得所述第一振幅和所述第二振幅的振幅差，可监测电机是否发生故障。
18.步骤s400：判断所述振幅差是否在预定振幅阈值之内；步骤s500：如果所述振幅差不在所述预定振幅阈值之内，获得第一位置，所述第一位置为第一轴承的位置；具体而言，已知获得所述振幅差，可通过判断所述振幅差是否在预定振幅阈值之内，所述预定振幅阈值为预设的允许振幅差存在的阈值范围，若超出所述预定振幅阈值，则电机很有可能发生故障，如果所述振幅差不在所述预定振幅阈值之内，则获得第一位置，所述第一位置为第一轴承的位置，通过确定轴承的位置进行一步判断电机的故障点位置。
19.步骤s600：将所述振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，获得第一故障信息；具体而言，已知所述振幅差和所述第一位置，可通过将其输入神经网络模型进行训练，所述神经网络模型为一数据训练模型，即对输入的数据进行不断训练，使得输出的训练结果更加精确，在此，通过对所述振幅差和所述第一位置进行不断训练，使得输出的第一故障现象更加精确，所述第一故障信息为电机的故障信息。
20.步骤s700：根据所述第一故障信息，获得第一提醒信息；步骤s800：根据所述第一提醒信息，提醒第一电机出现故障。
21.具体而言，在获得所述第一故障信息后，可获得第一提醒信息，所述第一提醒信息为提醒相关工作人员电机发生故障。通过根据轴承的振幅差和轴承位置对电机故障进行精确判断，进而使得电机故障得以技术维修，达到了避免对电机造成更大损伤的技术效果。
22.进一步，所述获得第一轴承的第一振幅之前，本申请实施例还包括：步骤s910：获得第一控制指令；步骤s920：根据所述第一控制指令，转动第一电机的转子；步骤s930：根据所述图像采集装置，获得第一视频信息；步骤s940：根据所述第一视频信息判断所述第一电机的转子是否开始转动；步骤s950：当所述第一电机的转子开始转动后，判断所述转子是否与定子产生摩
擦；步骤s960：如果所述转子与所述定子未产生摩擦，获得第二提醒信息；步骤s970：根据所述第二提醒信息，提醒所述第一电机可进行安全运行，获得第一轴承的第一振幅。
23.具体而言，在获得第一轴承的第一振幅之前，可先判断电机的定子与转子之间是否正常。定子是电动机静止不动的部分，定子由定子铁芯、定子绕组和机座三部分组成。定子的主要作用是产生旋转磁场，而转子的主要作用是在旋转磁场中被磁力线切割进而产生(输出)电流。由轴承支撑的旋转体称为转子，转子多为动力机械和工作机械中的主要旋转部件。因电机的定子与转子之间没有摩擦，然而旧电机由于轴承老化，所以会发生摩擦，这种现象叫扫膛。有摩擦了就会发热，使得电机更快报废。因此，可先获得第一控制指令，所述第一控制指令为转动第一电机的转子，进而根据所述图像采集装置，获得第一视频信息，所述第一视频信息为第一电机的转子的视频信息，可根据所述第一视频信息判断所述第一电机的转子是否开始转动，当转动后，可判断所述转子是否与定子产生摩擦，若产生摩擦，则说明电机有报废的风险，若没有，则说明电机工作正常，获得第二提醒信息，所述第二提醒信息为提醒相关工作人员所述第一电机可进行安全运行，继而获得第一轴承的第一振幅。通过根据视频信息实时监控电机的定子与转子之间是否产生摩擦，达到了确保电机正常工作的技术效果。
24.进一步，所述将所述振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，获得第一故障信息，步骤s600还包括：步骤s610：将振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，其中，所述神经网络模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述振幅差、所述第一位置和标识第一故障的标识信息；步骤s620：获得所述神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一故障信息。
25.具体而言，为了获得更加准确的第一故障信息，可通过将振幅差和所述第一位置输入神经网络模型进行不断训练，可以使得输出的训练结果更加精确。所述神经网络模型即机器学习中的数据训练模型，神经网络(neural networks，nn)是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络（artificial neural networks），是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。在本申请实施例中，将振幅差和所述第一位置输入神经网络模型进行不断训练，用标识的第一故障信息对所述神经网络模型进行训练。
26.进一步来说，所述训练神经网络模型的过程实质为监督学习的过程。所述多组训练数据具体为：所述振幅差、所述第一位置和标识第一故障的标识信息。通过输入所述振幅差和所述第一位置，神经网络模型会输出第一训练结果，所述第一训练结果为第一故障信息，通过将所述输出信息与所述起标识作用的第一故障信息进行校验，如果所述输出信息与所述起标识作用的第一故障信息要求相一致，则本数据监督学习完成，则进行下一组数据监督学习；如果所述输出信息与所述起标识作用的第一故障信息要求不一致，则神经网
络学习模型自身进行调整，直到神经网络学习模型输出结果与所述起标识作用的第一故障信息要求相一致，进行下一组数据的监督学习。通过训练数据使神经网络学习模型自身不断地修正、优化，通过监督学习的过程来提高神经网络学习模型处理所述信息的准确性，进而达到使得第一故障信息更加精确的技术效果。
27.进一步，本申请实施例还包括：步骤s1010：获得所述第一电机的整体振动幅值；步骤s1020：获得预定振动幅值阈值；步骤s1030：当所述整体振动幅值超过所述预定振动幅值阈值时，获得第一记录信息，所述第一记录信息用于记录超过所述预定振动幅值阈值的所述整体振动幅值。
28.具体而言，为了确保电机工作正常，还可获得所述第一电机的整体振动幅值，即电机工作过程中的整体的振幅大小，同时获得预定振动幅度阈值，所述预定振动幅度阈值为预设的电机正常工作时的振动幅度大小，现有的电机振动值合格标准为：额定转速750r/min以下的转机，轴承振动值不超过0.12mm；额定转速1000r/min的转机，轴承振动值不超过0.10mm；额定转速1500r/min的转机，轴承振动值不超过0.085mm；额定转速3000r/min的转机，轴承振动值不超过0.05mm。可对所述第一电机的整体振动幅值进行实时监控，当所述整体振动幅值超过所述预定振动幅值阈值时，获得第一记录信息，所述第一记录信息用于记录超过所述预定振动幅值阈值的所述整体振动幅值。通过获得电机的整体振动幅值，进而与预定振动幅值阈值进行对比，达到了判断电机是否工作正常的技术效果。
29.进一步，所述获得第一记录信息之后，本申请实施例还包括：步骤s1040：获得所述第一记录信息的数量；步骤s1050：获得预定数量阈值；步骤s1060：当所述第一记录信息的数量超过所述预定数量阈值，获得第三提醒信息；步骤s1070：根据所述第三提醒信息，提醒所述第一电机出现故障。
30.具体而言，已知所述第一记录信息，为了对判断结果进行准确评估，还可获得所述第一记录信息的数量，即所述整体振动幅值超过所述预定振动幅值阈值的次数，同时获得预定数量阈值，所述预定数量阈值为在确保电机正常工作的前提下，允许所述整体振动幅值超过所述预定振动幅值阈值的最多次数，若只是突发情况，偶尔超过一次可忽略不计，然而当所述第一记录信息的数量超过所述预定数量阈值，即所述第一电机很有可能出现故障，获得第三提醒信息，用于提醒相关工作人员所述第一电机出现故障，便于及时进行故障维修，达到了避免造成电机更大损伤的技术效果。
31.进一步，本申请实施例还包括：步骤s1110：判断所述第一轴承是否为滑动轴承；步骤s1120：如果所述第一轴承为所述滑动轴承，获得第一预定温度阈值；步骤s1130：根据所述第一预定温度阈值，获得第一温控指令；步骤s1140：根据所述第一温控指令，控制所述第一轴承的温度不超过所述第一预定温度阈值。
32.具体而言，还可通过控制工作温度来确保电机正常工作，按照摩擦性质的不同，轴承可分为滚动（摩擦）轴承和滑动（摩擦）轴承，显而易见的是滚动轴承比滑动轴承摩擦阻力
小、起动快、效率高，这就是滚动轴承的优点，与滑动轴承比较，滚动轴承的径向尺寸较大，减振能力较差，高速时寿命低，声响较大，这是它的缺点，二者的工作温度也不尽相同。可先判断所述第一轴承是否为滑动轴承，如果是，则获得第一预定温度阈值，所述第一预定温度阈值为预设的滑动轴承最高可接受的温度值，一般不得超过80℃，进而根据所述第一预定温度阈值，获得第一温控指令，所述第一温控指令为控制所述第一轴承的温度不超过所述第一预定温度阈值80℃，通过控制滑动轴承的温度在正常工作温度之内，达到了确保电机正常工作的技术效果。
33.进一步，所述判断所述第一轴承是否为滑动轴承之后，本申请实施例还包括：步骤s1150：如果所述第一轴承为滚动轴承，获得第二预定温度阈值；步骤s1160：根据所述第二预定温度阈值，获得第二温控指令；步骤s1170：根据所述第二温控指令，控制所述第一轴承的温度不超过所述第二预定温度阈值，其中，所述第一预定温度阈值的最大值小于所述第二预定温度阈值的最大值。
34.具体而言，判断所述第一轴承是否为滑动轴承，若不是，则所述第一轴承为滚动轴承，进而获得第二预定温度阈值，所述第二预定温度阈值为预设的滚动轴承最高可接受的温度值，一般不得超过100℃，进而根据所述第二预定温度阈值，获得第二温控指令，所述第二温控指令为控制所述第一轴承的温度不超过所述第二预定温度阈值100℃，其中，所述第一预定温度阈值的最大值小于所述第二预定温度阈值的最大值，即滑动轴承最高可接受的温度值80℃低于滚动轴承最高可接受的温度值100℃，通过控制滚动轴承的温度在正常工作温度之内，达到了确保电机正常工作的技术效果。
35.为了确保对所述第一电机的故障信息进行安全的记录并保存，可对其进行基于区块链的加密处理，本申请实施例还包括：步骤s1210：根据所述第一电机的第一故障信息生成第一验证码，其中，所述第一验证码是与所述第一电机的第一故障信息一一对应的；步骤s1220：根据所述第一电机的第二故障信息生成第二验证码，其中，所述第二验证码是与所述第一电机的第二故障信息一一对应的，以此类推，根据所述第一电机的第n故障信息和第n
‑
1验证码生成第n验证码，其中，n为大于1的自然数；步骤s1230：将所述第一电机的所有故障信息和验证码分别复制保存在m台设备上，其中，m为大于1的自然数。
36.具体而言，为了确保对所述第一电机的故障信息进行安全的记录并保存，确保其不被篡改，可进行基于区块链的加密操作。区块链技术是一项具有普适性的底层技术架构，它通过共识机制在分布式节点上生成和同步数据、借助可编程脚本实现合约条款的自动执行和数据操作。区块链被定义为一种按时间顺序来组织数据区块，不同区块之间按序形成链条状连接的数据结构，借助这种数据结构来构建数字账本。
37.根据所述第一电机的第一故障信息生成第一验证码，其中，所述第一验证码是与所述第一电机的第一故障信息一一对应的；根据所述第一电机的第二故障信息生成第二验证码，其中，所述第二验证码是与所述第一电机的第二故障信息一一对应的，以此类推，根据所述第一电机的第n故障信息和第n
‑
1验证码生成第n验证码，其中，n为大于1的自然数；将所述第一电机的所有故障信息和验证码分别复制保存在m台设备上，其中，m为大于1的自然数。对所述第一电机的所有故障信息进行加密存储，其中，每个设备对应于一个节点，所
有节点组合起来形成了区块链，这样的区块链就构成了一个便于验证（只要验证最后一个区块的hash值就相当于验证了整个版本），不可更改（任何一个交易信息的更改，会让所有之后的区块的hash值发生变化，这样在验证时就无法通过）的总账本。
38.区块链系统采用分布式数据形式，让每一个参与节点都能够获得一份完整的数据库备份，除非能够同时控制整个系统中51%的节点，否则单个节点对数据库的修改是无效的，也无法影响其他节点上的数据内容。因此，参与系统中的节点越多，算力越强，系统中的数据安全性也就越高。对所述第一用户的个人信息基于区块链的加密处理，有效保证了所述第一用户的个人信息的存储安全，达到了对所述第一用户的个人信息进行安全的记录并保存的技术效果。
39.综上所述，本申请实施例所提供的一种高效电机的智能运行方法及装置具有如下技术效果：1、通过根据电机的每个轴承的振幅不同，进而根据振幅差的大小和位置来判断电机是否故障，从而当出现故障时可以对电机采取紧急制动处理，还可进一步根据轴承的振动幅度差和轴承位置判断电机故障，达到了使得判断结果更加准确，确保电机高效智能运行的技术效果。
40.2、通过确保电机的转子与定子不产生摩擦、电机的整体振幅处在正常振幅区间值以及电机的滑动轴承和滚动轴承分别在正常工作温度内等，达到了确保电机工作正常，进而提高了电机的智能运行效率的技术效果。
41.实施例二基于与前述实施例中一种高效电机的智能运行方法同样发明构思，本发明还提供了一种高效电机的智能运行装置，如图2所示，所述装置包括：第一获得单元11：所述第一获得单元11用于获得第一轴承的第一振幅；第二获得单元12：所述第二获得单元12用于获得第二轴承的第二振幅；第三获得单元13：所述第三获得单元13用于根据所述第一振幅和所述第二振幅，其中，所述第一振幅大于所述第二振幅，获得振幅差；第一判断单元14：所述第一判断单元14用于判断所述振幅差是否在预定振幅阈值之内；第四获得单元15：所述第四获得单元15用于如果所述振幅差不在所述预定振幅阈值之内，获得第一位置，所述第一位置为第一轴承的位置；第一输入单元16：所述第一输入单元16用于将所述振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，获得第一故障信息；第五获得单元17：所述第五获得单元17用于根据所述第一故障信息，获得第一提醒信息；第一提醒单元18：所述第一提醒单元18用于根据所述第一提醒信息，提醒第一电机出现故障。
42.进一步的，所述系统还包括：第六获得单元：所述第六获得单元用于获得第一控制指令；第一转动单元：所述第一转动单元用于根据所述第一控制指令，转动第一电机的转子；
第七获得单元：所述第七获得单元用于根据所述图像采集装置，获得第一视频信息；第二判断单元：所述第二判断单元用于根据所述第一视频信息判断所述第一电机的转子是否开始转动；第三判断单元：所述第三判断单元用于当所述第一电机的转子开始转动后，判断所述转子是否与定子产生摩擦；第八获得单元：所述第八获得单元用于如果所述转子与所述定子未产生摩擦，获得第二提醒信息；第二提醒单元：所述第二提醒单元用于根据所述第二提醒信息，提醒所述第一电机可进行安全运行，获得第一轴承的第一振幅。
43.进一步的，所述系统还包括：第二输入单元：所述第二输入单元用于将振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，其中，所述神经网络模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述振幅差、所述第一位置和标识第一故障的标识信息；第九获得单元：所述第九获得单元用于获得所述神经网络模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括所述第一故障信息。
44.进一步的，所述系统还包括：第十获得单元：所述第十获得单元用于获得所述第一电机的整体振动幅值；第十一获得单元：所述第十一获得单元用于获得预定振动幅值阈值；第十二获得单元：所述第十二获得单元用于当所述整体振动幅值超过所述预定振动幅值阈值时，获得第一记录信息，所述第一记录信息用于记录超过所述预定振动幅值阈值的所述整体振动幅值。
45.进一步的，所述系统还包括：第十三获得单元：所述第十三获得单元用于获得所述第一记录信息的数量；第十四获得单元：所述第十四获得单元用于获得预定数量阈值；第十五获得单元：所述第十五获得单元用于当所述第一记录信息的数量超过所述预定数量阈值，获得第三提醒信息；第三提醒单元：所述第三提醒单元用于根据所述第三提醒信息，提醒所述第一电机出现故障。
46.进一步的，所述系统还包括：第四判断单元：所述第四判断单元用于判断所述第一轴承是否为滑动轴承；第十六获得单元：所述第十六获得单元用于如果所述第一轴承为所述滑动轴承，获得第一预定温度阈值；第十七获得单元：所述第十七获得单元用于根据所述第一预定温度阈值，获得第一温控指令；第一控制单元：所述第一控制单元用于根据所述第一温控指令，控制所述第一轴承的温度不超过所述第一预定温度阈值。
47.进一步的，所述系统还包括：第十八获得单元：所述第十八获得单元用于如果所述第一轴承为滚动轴承，获得
第二预定温度阈值；第十九获得单元：所述第十九获得单元用于根据所述第二预定温度阈值，获得第二温控指令；第二控制单元：所述第二控制单元用于根据所述第二温控指令，控制所述第一轴承的温度不超过所述第二预定温度阈值，其中，所述第一预定温度阈值的最大值小于所述第二预定温度阈值的最大值。
48.前述图1实施例一中的一种高效电机的智能运行方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种高效电机的智能运行装置，通过前述对一种高效电机的智能运行方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种高效电机的智能运行装置的实施方法，所以为了说明书的简洁，再次不再详述。
49.实施例三下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。
50.图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
51.基于与前述实例施中一种高效电机的智能运行方法的发明构思，本发明还提供一种高效电机的智能运行装置，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种高效电机的智能运行方法的任一方法的步骤。
52.其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
53.本申请实施例提供了一种高效电机的智能运行方法，其中，所述方法应用于一种高效电机的智能运行装置，所述装置包括一图像采集装置，所述方法包括：获得第一轴承的第一振幅；获得第二轴承的第二振幅；根据所述第一振幅和所述第二振幅，其中，所述第一振幅大于所述第二振幅，获得振幅差；判断所述振幅差是否在预定振幅阈值之内；如果所述振幅差不在所述预定振幅阈值之内，获得第一位置，所述第一位置为第一轴承的位置；将所述振幅差和所述第一位置输入神经网络模型，获得第一故障信息；根据所述第一故障信息，获得第一提醒信息；根据所述第一提醒信息，提醒第一电机出现故障。
54.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、cd
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rom、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
55.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
56.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
57.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
58.尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
59.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。