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龙图腾网获悉云南电力试验研究院(集团)有限公司;云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种永磁同步电机故障识别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：CN121348085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511909704.5，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种永磁同步电机故障识别方法是由邢超;孙建华;王朋林;刘凡;宋国雄;杨态刚;杨建彪;孙继启设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种永磁同步电机故障识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电机故障识别领域，公开了一种永磁同步电机故障识别方法，包括：通过预设永磁同步电机故障预测模型包括依次连接的量子启发式神经网络模块、双流卷积神经网络模块和SVM分类器，通过这种量子启发式神经网络的方式，能够有效挖掘永磁同步电机早期故障的微弱特征，利用量子启发式神经网络独特的旋转和纠缠操作增强特征表达能力，结合双流卷积神经网络模块的特征提取与融合能力以及SVM分类器的精准分类能力，显著提高了早期微弱故障的检测灵敏度，实现了对永磁同步电机故障程度更准确的区分以及故障类型的有效识别，为永磁同步电机的稳定运行提供了可靠保障。

本发明授权一种永磁同步电机故障识别方法在权利要求书中公布了：1.一种永磁同步电机故障识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取永磁同步电机的振动信号； 对所述振动信号进行短时傅里叶变换，得到第一时频图，以及对所述振动信号进行同步压缩小波变换，得到第二时频图； 对所述第一时频图进行映射编码，得到第一全局量子态张量，以及对所述第二时频图进行映射编码，得到第二全局量子态张量； 将所述第一全局量子态张量和所述第二全局量子态张量输入至预设永磁同步电机故障预测模型中，得到故障分类识别结果； 其中，所述预设永磁同步电机故障预测模型包括依次连接的量子启发式神经网络模块、双流卷积神经网络模块和SVM分类器； 所述量子启发式神经网络模块用于对所述第一全局量子态张量和所述第二全局量子态张量均进行旋转操作及纠缠操作，得到第一增强特征向量和第二增强特征向量； 所述双流卷积神经网络模块用于对所述第一增强特征向量和所述第二增强特征向量进行特征提取及融合，得到双流融合特征向量； 所述SVM分类器用于对所述双流融合特征向量进行类别划分，得到所述故障分类识别结果； 其中，所述对所述第一全局量子态张量和所述第二全局量子态张量均进行旋转操作及纠缠操作，得到第一增强特征向量和第二增强特征向量，包括： 获取所述第一时频图中每个像素点所对应的旋转矩阵，以及所述第二时频图中每个像素点所对应的旋转矩阵； 采用所述第一时频图中第n个像素点所对应的旋转矩阵，对所述第一全局量子态张量中第n个量子态进行旋转处理，得到第三全局量子态张量中第n个旋转后的量子态，以及采用所述第二时频图中第m个像素点所对应的旋转矩阵，对所述第二全局量子态张量中第m个量子态进行旋转处理，得到第四全局量子态张量中第m个旋转后的量子态；采用卷积操作模拟纠缠操作，对所述第三全局量子态张量中第n个旋转后的量子态与其余旋转后的量子态进行跨时间和频率的纠缠操作，得到所述第三全局量子态张量中第n个旋转后的量子态与其余旋转后的量子态之间的第一相关性，以及对所述第四全局量子态张量中第m个旋转后的量子态与其余旋转后的量子态进行跨时间和频率的纠缠操作，得到所述第四全局量子态张量中第m个旋转后的量子态与其余旋转后的量子态之间的第二相关性；其中，n依次取值大于0的整数，直至等于所述第一时频图的像素点总数，得到所述第三全局量子态张量和由所有第一相关性组成的第一相关性向量，以及m依次取值大于0的整数，直至等于所述第二时频图的像素点总数，得到所述第四全局量子态张量和由所有第二相关性组成的第二相关性向量； 将所述第三全局量子态张量和所述第一相关性向量进行融合拼接，得到第一拼接特征向量，以及将所述第四全局量子态张量和所述第二相关性向量进行融合拼接，得到第二拼接特征向量； 将所述第一拼接特征向量进行映射解码，得到所述第一增强特征向量，以及将所述第二拼接特征向量进行映射解码，得到所述第二增强特征向量。

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云南电力试验研究院(集团)有限公司;云南电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：650000 云南省昆明市官渡区云大西路105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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