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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种水下推进电机故障诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN118837737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410848639.9，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种水下推进电机故障诊断方法、装置、设备及存储介质是由朱永生;薛怡然;韩仡;李奉奇;张栩华;任智军;高大为;闫柯;洪军设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水下推进电机故障诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水下推进电机故障诊断方法、装置、设备及存储介质，涉及水下推进电机故障诊断技术领域，包括以下步骤：对多个振动信号和电流信号进行预处理得到有标签频段特征集合和无标签频段特征集合；对马尔科夫决策框架进行训练，得到最优的故障频段选择策略，根据最优的故障频段选择策略得到有标签最优特征子集和无标签最优特征子集；将最优的故障频段选择策略应用于预处理后的待诊断的水下推进电机的振动信号和电流信号，得到对应的有标签最优特征子集和无标签最优特征子集，输入至故障诊断模型，得到对应的故障类型。本发明通过马尔科夫决策过程进行的故障频段选择，实现了故障特征的降噪。

本发明授权一种水下推进电机故障诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水下推进电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集水下推进电机在不同环境工况下的多个振动信号和电流信号，包括有标签信号和无标签信号，其中有标签信号表示该信号为已知故障类型信号，无标签表示该信号为未知故障类型信号； 对多个振动信号和电流信号进行预处理得到有标签频段特征集合和无标签频段特征集合； 通过有标签频段特征集合对马尔科夫决策框架进行训练，得到最优的故障频段选择策略，根据最优的故障频段选择策略从有标签频段特征集合和无标签频段特征集合中选择有标签最优特征子集和无标签最优特征子集； 通过有标签最优特征子集和无标签最优特征子集对半监督特征生成对抗网络进行训练，得到故障诊断模型； 将最优的故障频段选择策略应用于预处理后的待诊断的水下推进电机的振动信号和电流信号，得到待诊断的水下推进电机的振动信号和电流信号的有标签最优特征子集和无标签最优特征子集，并将待诊断的水下推进电机的振动信号和电流信号的有标签最优特征子集和无标签最优特征子集输入至故障诊断模型，得到对应的故障类型。

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