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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种电机转子偏心表征方法及系统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：CN116070478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211643491.2，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种电机转子偏心表征方法及系统是由孙伟;王昊文设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电机转子偏心表征方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电机转子偏心表征方法及系统，属于旋转机械偏心故障定量表征领域。在数据获取阶段，先利用已知物理信息建立电机转子偏心情况下的数学模型，获得由数学模型生成的电机数据与相应的转子偏心信息构成的模型数据集；再通过对实际电机的数据进行采样，获得实际数据集。在训练阶段，首先利用模型数据集对生成器进行预训练；再结合实际数据集对生成器和判别器进行对抗训练实现对生成器的修正；最后利用修正后的生成器，生成电机数据对表征器进行训练。从而，解决了在缺少不同偏心的数据的情况下难以对网络进行训练的问题，并且训练后的生成器生成的电机数据与实际数据接近，能够获得高精度的偏心表征。

本发明授权一种电机转子偏心表征方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电机转子偏心表征方法，其特征在于，包括： 建立电机转子偏心情况下的数学模型，以获得由所述数学模型生成的电机数据X1与相应的转子偏心信息Y1；对实际电机的数据进行采样，获取电机在正常情况下的电机数据X2h； 构建包括生成器、判别器和表征器的神经网络模型；其中，生成器的输入为转子偏心信息，输出为电机数据；判别器的输入为电机数据，输出为表征输入的电机数据来自数学模型或实际电机的量；表征器的输入为电机数据，输出为偏心表征量； 利用转子偏心信息Y1和电机数据X1，对生成器进行预训练；再利用转子偏心信息Y1h和电机数据X2h，对判别器和预训练后的生成器进行对抗训练，其中，Y1h∈Y1代表电机在正常情况下的转子偏心信息；最终利用转子偏心信息Y1和对抗训练后的生成器生成的电机数据，对表征器进行训练，训练后的表征器用于进行转子偏心表征； 其中，所述电机数据为空载感应电动势，则所述数学模型为： 式中，B·为气隙磁密，θw+和θw-分别为绕组正、负极的空间位置，N为绕组匝数，l为电机深度，ωr为转子机械角速度，R为定子内径，h为永磁体高度，δ0为电机正常情况下气隙长度，B0为正常情况下气隙磁密幅值，ɑ为转子磁极位置，p为转子极对数，为偏心度，Os和Or分别为定、转子几何中心，θe为偏心角度。

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