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龙图腾网获悉深圳市高精电机有限公司申请的专利基于神经网络的无刷直流电机传感器故障检测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：CN120313654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202510455709.9，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权基于神经网络的无刷直流电机传感器故障检测方法及系统是由吴海明;梁戈;周大林设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的无刷直流电机传感器故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及传感器故障检测技术领域，尤其涉及基于神经网络的无刷直流电机传感器故障检测方法及系统。包括：设置各传感器的检测优先级，并在预设时间段内进行故障检测；结合前一时刻的感测信息、位置信息、设备控制信息及神经网络路径预测模型，预测下一时刻设备的路径范围，并通过实际路径与预测范围的偏差获取路径偏差；基于控制信息、路径偏差及电机属性信息模拟电机参数，计算模拟参数与实时感测信息的偏差度，识别故障传感器；根据偏差度动态调整检测优先级，并在故障发生时进入无故障传感器模式。本发明解决了电机动态检测的问题，提升检测效率与精度，保障电机控制的实时性和可靠性。

本发明授权基于神经网络的无刷直流电机传感器故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的无刷直流电机传感器故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：设置感测信息对应传感器的检测优先级，基于所述检测优先级在预设时间内对每一所述传感器进行故障检测； 步骤S2：基于前一时刻的感测信息和位置信息、目标电机对应设备的控制信息和路径预测模型，获取下一时刻所述设备的预测路径范围，根据所述设备的下一时刻的实际路径和所述预测路径范围，获取路径偏差，所述路径预测模型为神经网络模型； 步骤S3：通过模拟单元根据所述控制信息、所述路径偏差和所述目标电机属性信息获取所述目标电机的模拟参数，计算所述模拟参数与实时感测信息的偏差度，根据所述偏差度识别故障传感器，其中，所述模拟参数为目标电机的理论参数；具体包括：计算所述目标电机对应传感器的所述模拟参数与实时感测信息的差异值，并将所述差异值的平方与对应所述模拟参数的平方的比值作为所述偏差度，将所述偏差度与预设数值进行比较，在所述偏差度小于等于所述预设数值时，所述偏差度对应的传感器正常，反之，在所述偏差度大于所述预设数值时，所述传感器异常； 在所述传感器异常时，通过统计未来设定时间段内所述传感器发生异常的次数，在所述次数超过设定次数时，所述传感器故障，否则，所述传感器正常； 步骤S4：根据所述传感器对应的所述偏差度调整对应的检测优先级，在出现故障传感器时，进入无故障传感器模式；具体包括：在出现故障传感器时，通过所述设备的每一动作节拍对应历史感测数据组合时序集，并将所述历史感测数据组合时序集中所述故障传感器对应的感测数据作为目标数据，将所述历史感测数据组合时序集中的其他感测数据作为变量数据，基于所述目标数据和所述变量数据训练参数预测模型； 实时采集除所述故障传感器之外的其他传感器的实时感测数据，并将所述实时感测数据和所述设备对应的动作节拍输入所述参数预测模型，获取所述故障传感器的预测感测数据。

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