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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海);威海顺意电机股份有限公司申请的专利一种基于数据驱动的外转子轮毂永磁电机混合偏心故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115616402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211302659.3，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种基于数据驱动的外转子轮毂永磁电机混合偏心故障诊断方法是由马琮淦;周生森;徐东升;王彦岩;何玉灵;王铭;赵宇通;冯其涛;庞弘翊设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的外转子轮毂永磁电机混合偏心故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于数据驱动的外转子轮毂永磁电机混合偏心故障诊断方法，涉及电机故障的诊断方法，包括以下步骤：1建立外转子轮毂永磁电机混合偏心开路反电势解析模型；2基于解析模型构建大样本的混合偏心故障信号数据库；3基于快速傅里叶变换提取混合偏心故障信号的特征；4基于BP神经网络建立混合偏心故障诊断模型；5排除干扰故障；6诊断待测外转子轮毂永磁电机的混合偏心故障参数。本发明所提方法基于数据驱动，利用参数化的解析模型高效构建大样本的混合偏心故障信号数据库，能够高精度和非侵入地诊断外转子轮毂永磁电机的混合偏心故障参数。

本发明授权一种基于数据驱动的外转子轮毂永磁电机混合偏心故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的外转子轮毂永磁电机混合偏心故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：建立外转子轮毂永磁电机混合偏心开路反电势解析模型； S2：基于解析模型构建大样本的混合偏心故障信号数据库； S3：基于快速傅里叶变换提取混合偏心故障信号的特征； S4：基于BP神经网络建立混合偏心故障诊断模型； S5：排除干扰故障； S6：诊断待测外转子轮毂永磁电机的混合偏心故障参数； S1中所述的建立外转子轮毂永磁电机混合偏心开路反电势解析模型的具体方法为： S1.1分别计算不考虑开槽的外转子轮毂永磁电机的永磁体径向磁场和切向磁场，乘上考虑外转子轮毂永磁电机定子开槽的复数相对磁导后线性叠加，得到外转子轮毂永磁电机的气隙径向磁密，表达式为： 式中，Bmr是外转子轮毂永磁电机的气隙径向磁密，BMr_slotless和BMt_slotless分别是不考虑开槽效应的外转子轮毂永磁电机永磁体径向磁场和切向磁场；λa和λb分别是考虑外转子轮毂永磁电机定子开槽效应的复数相对磁导实部和虚部；BPMrη和BPMtη分别是不考虑开槽效应的外转子轮毂永磁电机永磁体径向磁场和切向磁场的η次谐波幅值，η是奇数，表示外转子轮毂永磁电机永磁体磁场的空间阶数；p是永磁体极对数，ω是机械角速度，θ是空间角度，θ0是初始相位角；λaμ和λbμ分别是复数相对磁导实部和虚部的谐波幅值，μ是谐波阶数，Nλ是谐波最大阶数；Q是定子槽数，r是气隙平均半径，t是时间； S1.2利用磁导修正系数法计算混合偏心磁导修正系数εM，表达式为： 其中： 式中，es和ed分别为静态偏心距和动态偏心距，εs和εd分别代表静态偏心率和动态偏心率；δ是无偏心外转子轮毂永磁电机的气隙长度；γ0是静态偏心圆周角； S1.3计算外转子轮毂永磁电机的混合偏心气隙径向磁密BMmr，表达式如下： S1.4建立外转子轮毂永磁电机的混合偏心三相开路反电动势的解析模型，表达式如下： 式中，eA,eB,eC分别为外转子轮毂永磁电机的A、B、C三相开路反电动势；A、B、C分别代表外转子轮毂永磁电机的A相、B相和C相的槽矢量矩阵；NZ是外转子轮毂永磁电机的导体匝数，L是轴向长度，Rs是定子外径；当第i号槽中仅含A相或B相或C相的单一导体时，ki＝1；当第i号槽中包含A相或B相或C相的两个导体时，ki＝2；所述的槽都是指外转子轮毂永磁电机的定子上开的槽； S2中所述的基于解析模型构建大样本的混合偏心故障信号数据库的具体方法为： S2.1设置参数变化步长，罗列所有混合偏心故障参数γ0,εs,εd组合：γ0的取值范围为0°≤γ0≤360°，εs的取值范围为0％≤εs≤100％，εd的取值范围为0％≤εd≤100％；取步长|Δγ0|，令γ0＝{|Δγ0|,2|Δγ0|,3|Δγ0|,…,a|Δγ0|,…}，其中0°≤a|Δγ0|≤360°且a∈N*；取步长|Δεs|，令εs＝{|Δεs|,2|Δεs|,3|Δεs|,…,s|Δεs|,…}，其中0％≤s|Δεs|≤100％且s∈N*；取步长|Δεd|，令εd＝{|Δεd|,2|Δεd|,3|Δεd|,…,d|Δεd|,…}，其中0％≤d|Δεε|≤100％且d∈N*； S2.2剔除混合偏心率εm≥100％的混合偏心故障参数γ0,εs,εd组合；因为当εm大于100％时，定子和转子相互侵入； S2.3剔除静态偏心率εs＝0且γ0≠0的混合偏心故障参数γ0,εs,εd组合；因为当静态偏心率为0时，没有静态偏心故障，所以没有静态偏心圆周角； S2.4基于S1获得的外转子轮毂永磁电机的混合偏心三相开路反电动势解析模型，遍历混合偏心故障参数γ0,εs,εd组合，解析计算外转子轮毂永磁电机的三相开路反电动势的时域波形eA,eB,eC；由此，获得大样本的混合偏心故障信号数据库； 包含混合偏心率εm的定义：εm＝εs+εd； S3中所述的基于快速傅里叶变换提取混合偏心故障信号的特征的具体方法为： S3.1通过快速傅里叶变换FFT，对每个混合偏心故障参数组合的外转子轮毂永磁电机三相开路反电动势的时域波形eA,eB,eC做幅频特性分析，提取A、B、C三相的基波幅值eA_c、eB_c和eC_c，A、B、C三相左、右边带谐波幅值的平均值eA_s、eB_s和eC_s，得到eA_c,eB_c,eC_c,eA_s,eB_s,eC_s； S3.2依据开路反电势和转速成正比的关系，排除转速n的影响，如下面两式所示，得到混合偏心故障指标eA_cn,eB_cn,eC_cn,eA_sn,eB_sn,eC_sn： ei_cn＝ei_c ei_sn＝ei_sei_c 式中，ei_c代表外转子轮毂永磁电机A、B、C三相开路反电势的基波幅值，ei_cn代表排除转速影响后的外转子轮毂永磁电机A、B、C三相开路反电势基波幅值，i＝A，B，C；ei_s代表外转子轮毂永磁电机A、B、C三相开路反电势左、右边带谐波幅值的平均值，ei_cn代表排除转速影响后的外转子轮毂永磁电机A、B、C三相开路反电势左、右边带谐波幅值的平均值，i＝A，B，C； 所述的S3.1和S3.2中，基波幅值是指开路反电势在频率为基波频率fc处的幅值，左、右边带谐波幅值分别是指开路反电势在频率为左、右边带谐波频率fl、fy处的幅值；基波频率fc、机械频率fr和左边带谐波频率fl、右边带谐波频率fy的定义如下： 当转速为n时，将一个机械周期内的开路反电动势时域信号做快速傅里叶变换后，得到开路反电动势的频域分布；其中，基波频率fc＝np60，p为外转子轮毂永磁电机极对数；机械频率fr＝n60；左边带谐波频率fl＝fc-fr，右边带谐波频率fy＝fc+fr； S3.3构建包含所有混合偏心故障参数组合的混合偏心故障指标数据库I和混合偏心故障参数数据库O；数据库维度Nc＝dmax×[smax–1×amax2+1]，式中，amax、smax和dmax分别代表混合偏心故障参数γ0、εs和εd的取值步数；将数据库以矩阵形式表示如下： 对应的混合偏心故障参数数据库O表示如下： S4中所述的基于BP神经网络建立混合偏心故障诊断模型的具体方法为： S4.1构建BP神经网络模型：以混合偏心故障指标数据库I为输入，以混合偏心故障参数库O为输出，建立具有ni个输入，no个输出，Nh个隐含层，每个隐含层节点数分别为Nh1、Nh2、……、NNh的BP神经网络模型，其总体结构为：ni-Ny1-Ny2-……-NNy–no；各隐含层的传递函数为tansig，输出层的传递函数为purelin，反向传播时的训练函数为trainlm； S4.2数据归一化：随机选取数据库I和O中相对应的Nt组数据为训练集，并将其标准归一化； S4.3训练BP神经网络模型：设置训练次数为nt、学习速率为nl、训练目标最小误差为ne、最高失败次数为nf，训练神经网络；当误差小于ne时，停止训练； S4.4验证BP神经网络模型；将数据库I和O中剩余的Nc-Nt组数据做为验证集，验证训练好BP神经网络的诊断精度，若诊断误差在et以下，则满足使用要求； S5中所述的排除干扰故障的具体方法为： S5.1测试并判断待测外转子轮毂永磁电机的三相绕组的电阻是否相等，若不等，则被测电机存在绕组不平衡故障，诊断流程结束；若相等，则被测电机无绕组故障，执行下一步； S5.2采集待测外转子轮毂永磁电机单元电机的开路反电动势； S5.3利用S3的傅里叶变换方法，提取S5.2步骤中所采集的待测外转子轮毂永磁电机三相开路反电势的频谱信息；首先，诊断是否存在频率不等于fc±fr的不均匀磁化谐波成分fc±kfr，k＝1,2,3…；然后，为了容忍测试噪声引起的干扰，当频率为fc±kfr谐波的幅值大于或等于混合偏心谐波fc±fr一半幅度时，判断为不均匀磁化谐波；如果不均匀磁化谐波成分存在，被测电机有不均匀磁化故障，诊断流程结束；如果不存在，则被测电机具有均匀磁化，执行下一步； S5.4利用S3的方法提取待测外转子轮毂永磁电机的故障指标 IT＝[eAT_cn,eBT_cn,eCT_cn,eAT_sn,eBT_sn,eCT_sn]； 式中，eiT_cn代表测试得到的，排除了转速影响的外转子轮毂永磁电机A、B、C三相开路反电势的基波幅值；eiT_sn代表测试得到的，排除了转速影响的外转子轮毂永磁电机A、B、C三相开路反电势左、右边带谐波幅值的平均值，i＝A，B，C； S6中所述的诊断待测外转子轮毂永磁电机的混合偏心故障参数的具体方法如下： 将IT带入S4建立的BP神经网络模型，诊断得到混合偏心参数ME’γ0,εs,εd。

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