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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利基于MDFSDP和MobileViT的永磁电机多故障诊断方法和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：CN121276331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511852199.5，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权基于MDFSDP和MobileViT的永磁电机多故障诊断方法和装置是由李祥林;王昌;田雪江;王松文;李英龙;郝维岩设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MDFSDP和MobileViT的永磁电机多故障诊断方法和装置在说明书摘要公布了：本发明属于永磁电机故障诊断的技术领域，更具体地，涉及基于MDFSDP和MobileViT的永磁电机多故障诊断方法和装置，包括：采集不同转速下永磁电机处于正常状态、匝间短路故障、局部退磁故障、匝间短路和局部退磁复合故障四种状态下的三相感应电动势信号；将采集到的三相感应电动势信号进行分段处理，生成多维特征对称点阵图；整合所述各状态下的多维特征对称点阵图，构建特征图像数据集；构建轻量化MobileViT故障诊断网络模型；将特征图像数据集输入至模型，输出故障诊断结果。本发明通过融合图像多维信息增强故障特征的区分度，并利用故障诊断网络模型特征提取与分类方面的能力，实现了永磁电机多故障的精准诊断。

本发明授权基于MDFSDP和MobileViT的永磁电机多故障诊断方法和装置在权利要求书中公布了：1.基于MDFSDP和MobileViT的永磁电机多故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集不同转速下永磁电机处于正常状态、匝间短路故障、局部退磁故障、匝间短路和局部退磁复合故障四种状态下的三相感应电动势信号； S2、将采集到的三相感应电动势信号进行分段处理，通过优化的对称点阵图生成算法生成融合形状、颜色及纹理特征的多维特征对称点阵图； S3、整合各状态下的多维特征对称点阵图，构建特征图像数据集，并按预设比例划分为训练集、验证集与测试集； S4、构建轻量化MobileViT故障诊断网络模型； S5、将特征图像数据集输入至轻量化MobileViT故障诊断网络模型，输出故障诊断结果； 所述优化的对称点阵图生成算法具体包括： S2.1：将输入扩展为三通道，并将三相感应电动势的三相时序数据分别对应至三个通道，构建数据矩阵S；该矩阵的行对应n个采样点，列对应3个通道，元素Si,j表示第i个采样点在第j个通道上的信号幅值，其中i=1,2,…,n，j=1,2,3； S2.2：计算矩阵S每个元素Si,j在极坐标空间中的极径Ri,j、逆时针偏转角度φ+i,j及顺时针偏转角度φ-i,j，具体为： 1； 2； 3； 4； 公式1-4中，Smax表示矩阵S中所有正数元素中的最大值；Scolumn为矩阵的总列数；δ为旋转范围参数；为时滞系数；φj为第j列对应的初始旋转角； 将所述每个元素Si,j映射至极坐标空间中两个对称点：P1Ri,j,φ+i,j和P2Ri,j,φ-i,j，经上述映射后，所述三相时序数据在极坐标空间中形成更具区分度的花瓣形状特征； S2.3：定义一个新的极径R'i,j，并复用所述逆时针偏转角度φ+i,j及顺时针偏转角度φ-i,j，将所述矩阵S每个元素Si,j再次映射至极坐标空间两个新的对称点：P3R'i,j,φ+i,j和P4R'i,j,φ-i,j；在所述花瓣形状内部，生成一个与之同心嵌套的新花瓣形状，二者叠加构成具有层次感的纹理特征，极径R'i,j表达式为： 5； 公式5中，γ为缩放因子，用于调整幅度；λ为指数因子，用于控制非线性变换； S2.4：将Jet颜色映射表分别应用于两组对称点，以生成对应极径大小的颜色梯度； 同时，将图像背景设置为黑色，最终完成融合形状、颜色及纹理特征的多维特征对称点阵图的构建。

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