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龙图腾网获悉七腾机器人有限公司申请的专利一种基于电机设备的异常数据检测方法、装置及终端设备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：CN116188865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310205491.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于电机设备的异常数据检测方法、装置及终端设备是由朱冬;陈吉;唐国梅;胡江;陈小龙;陈人和设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电机设备的异常数据检测方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本发明适用于故障诊断技术领域，提供了一种基于电机设备的异常数据检测方法、装置及终端设备，方法包括获取电机设备的初始振动数据；通过短时傅里叶变化分别对每个维度的初始振动数据进行时频分析，构建三个维度的时频图；将三个维度的时频图融合为三通道图片输入改进的U‑Net模型；改进的U‑Net模型将三通道图片编码为第一特征向量，并基于第一特征向量解码重构获得伪图像；获取改进的U‑Net模型基于伪图像再次编码输出的第二特征向量，并计算第一特征向量与第二特征向量的均方根误差；若均方根误差在预设范围外，则电机设备的初始振动数据异常。本发明可在少负样本或没有负样本的情况下诊断出电机设备的异常振动情况，且充分考虑了振动数据的时频特征。

本发明授权一种基于电机设备的异常数据检测方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于电机设备的异常数据检测方法，其特征在于，包括： 获取电机设备的基于空间坐标维度的初始振动数据； 通过短时傅里叶变化分别对每个维度的所述初始振动数据进行时频分析，构建三个维度的时频图； 将三个维度的时频图融合为三通道图片输入改进的U-Net模型；所述改进的U-Net模型用于将所述三通道图片编码为第一特征向量，并基于所述第一特征向量解码重构获得伪图像； 获取所述改进的U-Net模型基于所述伪图像再次编码输出的第二特征向量，并计算所述第一特征向量与所述第二特征向量的均方根误差； 若所述均方根误差在预设范围外，则所述电机设备的初始振动数据异常； 将三个维度的时频图融合为三通道图片输入改进的U-Net模型之前，包括： 根据重构损失和编码器损失，使用训练集对生成器模型进行训练，获得所述改进的U-Net模型； 所述生成器模型的目标函数为： ； 其中，为重构损失，为编码器损失，λ1和λ2为调整个体损失对目标函数的影响的加权参数； 所述生成器模型包括解除跳连接的U-Net模型和编码器； 所述解除跳连接的U-Net模型用于将所述三通道图片编码为第一特征向量，并基于所述第一特征向量解码重构获得伪图像； 所述编码器用于将所述伪图像再次编码为第二特征向量，并计算所述第一特征向量与所述第二特征向量的均方根误差； 对于所述解除跳连接的U-Net模型的部分，使用所述重构损失恢复编码的特征生成伪图，所述重构损失表示历史输入图像和历史生成图像之间的欧式距离；所述历史输入图像为训练集中的数据；所述历史生成图像为第一特征向量解码重构获得的伪图像； 所述重构损失的计算公式为： 其中，x为历史输入图像，为历史生成图像，为约束函数，用于约束所述历史输入图像和所述历史生成图像的相似度，和历史输入图像和历史生成图像的平均值，是的方差，是的方差。

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