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龙图腾网获悉四川吉利学院申请的专利基于多传感器网络的无刷直流电机热管理控制优化方法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：CN121124627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511675999.4，技术领域涉及：H02P6/08；该发明授权基于多传感器网络的无刷直流电机热管理控制优化方法是由郑涛;王茜;李伟;李刚设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器网络的无刷直流电机热管理控制优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多传感器网络的无刷直流电机热管理控制优化方法，该方法包括：基于电机各位置温度数据分别与定子相电流、电机转速的异常特征关联性，构建每种温度数据的关联特征因子，结合各时刻各种温度数据的异常得分，构建各时刻的第一特征系数，结合每种温度数据与其他所有种类的温度数据之间的相关性，以及所有时刻的第一特征系数与温度数据异常特征之间的相似性，构建各种温度数据的综合特征值，确定各种温度预测时的衰减参数，结合预测算法，对各种温度进行预测，以进行电机热管理控制。提高对无刷直流电机热管理过程中的温度控制，进行精准实施电机热管理处理，进而提高无刷直流电机运行的稳定性。

本发明授权基于多传感器网络的无刷直流电机热管理控制优化方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器网络的无刷直流电机热管理控制优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 实时采集无刷直流电机的定子相电流、电机转速及电机各位置的温度数据； 通过异常检测算法获取各时刻每种数据的异常得分，构建每种数据的异常得分序列；将定子相电流与电机转速作为特征参数；基于每种温度数据与所有种类的特征参数的异常得分序列之间的差异，以及对应的所有异常得分的整体分布大小，构建每种温度数据的电机热状态异常的关联特征因子，结合各时刻各种温度数据的异常得分，构建各时刻的第一特征系数； 基于所述第一特征系数对时间进行划分，在划分的各时间段中，根据每种温度数据与其他所有种类的温度数据的时序序列之间的相关性，以及所有时刻的第一特征系数与每种温度数据的所有异常得分之间的相似性，构建各时间段中每种温度数据的温度动态关联特征值； 基于所述温度动态关联特征值及所述关联特征因子构建各种温度数据的综合特征值，确定各种温度预测时的衰减参数，结合预测算法，对各种温度进行预测，以进行电机热管理控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川吉利学院，其通讯地址为：641423 四川省成都市东部新区成简大道二段123号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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