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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种永磁同步电机多故障智能诊断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：CN119986363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510051757.1，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种永磁同步电机多故障智能诊断方法及系统是由徐帅;吕文采;马光同;朱韬宁;吴思佳;陈俩;谢鸿设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种永磁同步电机多故障智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种永磁同步电机多故障智能诊断方法及系统，涉及电机故障识别领域，解决现有技术无法精准诊断永磁同步电机的匝间短路故障与高阻连接故障复合故障的问题；本发明包括基于电机的仿真模型获取模拟电机运行参数，输入预测模型得到预测三相定子电流，将预测三相定子电流与永磁同步电机实际三相定子电流输入到分类网络中诊断和辨别匝间短路故障以及高阻连接故障的种类以及发生位置，所述电机运行参数包括Ud、Uq信号、转子的电角速度信号ωe；本发明基于通道注意力机制的预测网络，提高了网络训练的速度以及泛化能力，分类网络能够精确诊断和辨别出匝间短路故障以及高阻连接故障的种类以及发生位置。

本发明授权一种永磁同步电机多故障智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种永磁同步电机多故障智能诊断方法，其特征在于，包括： 基于电机的仿真模型获取模拟电机运行参数，将其输入预测模型得到预测三相定子电流，将预测三相定子电流与永磁同步电机实际三相定子电流输入到分类网络中诊断和辨别匝间短路故障以及高阻连接故障的种类以及发生位置，所述电机运行参数包括U d 、U q 信号、转子的电角速度信号ω e ； 所述预测模型由第一数据集训练验证得到，所述分类网络由第二数据集训练验证得到，所述第一数据集包括驱动系统仿真模型中获取的电机运行参数以及对应的三相定子电流，所述第二数据集包括不同工况下的健康状态和故障状态下的三相电流信号及故障标签； 预测模型包含数据输入模块、数据预处理模块以及预测网络，预测网络包括卷积模块、注意力机制模块、扁平层和全连接层，所述卷积模块包括卷积层、批量归一化层以及激活函数层和池化层； 所述预测模型获取t时刻模拟电机运行参数输出t+1时刻的三相定子电流。

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