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本實驗室積極建立分析能力，應用人工智慧，從馬達驅動中收集之訊號分析馬達的健康狀況，找出潛在或正在發生的損壞狀況。目前也嘗試將分析結果拓展到更多應用，以及將分析能力回饋至設計與驅動系統中進行參數最佳化
馬達故障分析範例：
[應用機器學習於馬達匝間短路及轉子退磁混合故障偵測]
建立數種程度之匝間短路馬達樣本，與各類轉子退磁故障馬達樣本。取得獨立及複合故障之特徵信號，進行整合與深度學習模擬。學習完成之系統可分類複雜混合故障，實測案例分辨準確率可達97%以上。
以及其他正在開發中之技術
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