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龙图腾网获悉江西五十铃汽车有限公司申请的专利一种基于人工智能技术的驱动电机故障诊断方法及装置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：CN120408155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510897151.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于人工智能技术的驱动电机故障诊断方法及装置是由龚循飞;邓建明;廖程亮设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能技术的驱动电机故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能技术的驱动电机故障诊断方法及装置，涉及故障诊断技术领域，所述方法包括：分别在驱动电机的预设部位布设多模态的传感器，并获取多模态的传感器采集到的多维数据信号；分别对多维数据信号进行实时滤波、放大及降噪处理，后利用特征提取算法对多维数据信号进行特征提取得到多个关键特征参数；基于预设的动态加权融合算法，对多个关键特征参数进行融合得到融合关键特征参数；建立长短时记忆网络和卷积神经网络组成的混合深度网络架构，并将融合关键特征参数输入至预训练好的混合深度网络架构当中得到对应的驱动电机的故障信息。本发明解决了现有技术中驱动电机故障诊断准确性低的问题。

本发明授权一种基于人工智能技术的驱动电机故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能技术的驱动电机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 分别在驱动电机的预设部位布设多模态的传感器，其中，在驱动电机的定子、转子及轴承均布置超声波探头，同时在驱动电机外部与内部安装振动及温度传感器，并获取多模态的传感器采集到的与驱动电机故障诊断相关的多维数据信号； 分别对多维数据信号进行实时滤波、放大及降噪处理，后利用特征提取算法对多维数据信号进行特征提取得到多个关键特征参数； 基于预设的动态加权融合算法，根据多模态的传感器采集到的信号质量与当前工况信息，对多模态的传感器当中的不同传感器通道获取的关键特征参数赋予不同权重，以对多个关键特征参数进行融合得到融合关键特征参数； 建立长短时记忆网络和卷积神经网络组成的混合深度网络架构，并将融合关键特征参数输入至预训练好的混合深度网络架构当中得到对应的驱动电机的故障信息； 其中，所述基于预设的动态加权融合算法，根据多模态的传感器采集到的信号质量与当前工况信息，对多模态的传感器当中的不同传感器通道获取的关键特征参数赋予不同权重，以对多个关键特征参数进行融合得到融合关键特征参数的步骤包括； 分别获取多模态的传感器采集到的数据信号的信噪比以及信号方差，将信噪比以及信号方差线性映射至预设区间后加权融合得到对应的传感器单通道信号质量评分； 根据当前工况信息在预设的基础权重映射表当中查找与当前工况信息对应的各传感器通道的基础权重系数； 结合传感器单通道信号质量评分与对应的工况下的基础权重系数计算不同传感器通道的初始权重； 对传输滞后的传感器通道的初始权重引入惩罚因子并采用指数移动平均滤波进行平滑处理； 其中，初始权重处理过程的表达式为： ； ； ； 其中，第个传感器通道的初始权重引入惩罚因子调整后的权重，为第个传感器通道的初始权重，为惩罚因子，为自然对数，为衰减系数，控制延迟对权重的影响强度，为第个传感器通道的传输延迟时间，为第个传感器通道的最终的平滑后权重，为平滑系数，为上一时刻第个传感器通道最终的平滑权重； 根据不同传感器通道的初始权重对对应的关键特征参数进行加权求和得到融合关键特征参数。

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