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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于阈不变多电流特征的电机机械缺陷分类诊断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：CN116502178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310436569.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于阈不变多电流特征的电机机械缺陷分类诊断方法是由马天雨;刘园园设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于阈不变多电流特征的电机机械缺陷分类诊断方法在说明书摘要公布了：电机机械缺陷预测可以大大降低工业生产中的非计划性停产事故。本申请针对大功率电机存在的电机卡阻、过载、定转子不对齐、转子不平衡及组合机械缺陷，提供一种基于域不变电流特征的跨工况机械缺陷分类诊断方法。该方法包括深入分析电机机械缺陷形成机理，采用机械缺陷类型分析法得到缺陷相关的特征，将特征值与电机正常阈值对比判断电机机械缺陷类型，获得第一诊断结果；采用区间异常频率特征诊断法，建立异常点分布形态拟合曲线判断电机机械缺陷类型，获得第二诊断结果；采用基于多分类器对齐的多源对抗域自适应机械缺陷方法判断机械缺陷类型获得第三诊断结果；融合三种诊断结果并依据实际工况建立机械缺陷决策方法。

本发明授权一种基于阈不变多电流特征的电机机械缺陷分类诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于阈不变多电流特征的电机机械缺陷分类诊断方法，其特征在于，包括：针对大功率电机的装配机械缺陷：电机卡阻、过载、定转子不对齐、转子不平衡及组合机械缺陷； 采用机械缺陷类型分析法得到机械缺陷相关的机械缺陷特征，包括时域、频域电信号特征，以及电流信号的调幅，调频特征，轴系特征，将特征值与电机正常工作时的数据比较判断电机机械缺陷类型，获得第一诊断结果； 采用区间异常频率特征诊断法，首先训练模型基线，在电机正常工作时积累固定时间段内的三相数据，以一定宽度和步长的滑动时间窗口计算该时间段的负载和工频，若负载和工频基本保持不变，则记录工频和负载的平均值以及范围，对积累的固定时间段内的数据进行Park矢量变换，再将该数据切分成多个等时长的数据，分别进行加窗傅里叶变换，接着对变换后的频谱数据进行降采样，以单位频率宽度为窗口宽度，取每个窗口内最大的频率幅值，再分别计算每个频率下频率幅值的平均值和标准差，将该平均值+2.5*标准差作为该频率下的基线，在模型运行的前几个小时，每个小时进行一次基线计算，得到至少三次基线，若三次基线的工频和负载均相近，则合并基线，否则继续计算基线，直到某工况下至少三条基线可合并，再合并基线，在电机发生机械故障时，提取其三相电流数据并进行同上的Park矢量变换、加窗傅里叶变换、降采样，将降采样后的频谱幅值数据分频率与对应的基线对比，若频谱幅值大于基线的比例高于一定程度，则记该频率为异常频率点，然后以一定频率为区间宽度，统计各区间内的异常点数量，最后使用高斯函数对异常点拟合，用拟合结果的均值、标准差和峰值高度综合判断机械缺陷类型，得到第二诊断结果； 构建深度学习框架，采用基于多分类器对齐的多源对抗域自适应机械缺陷方法判断电机机械缺陷类型，获得第三诊断结果； 对比第一诊断结果与第二诊断结果，结果一致则电机机械缺陷可以判定，若不一致则需与第三诊断结果对比，若三个诊断结果均不一致，则将三者机械缺陷特征组合起来，将组合特征再次利用深度学习法诊断电机机械缺陷。

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