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龍圖騰網恭喜浙江優奈特電機有限公司申請的專利一種電動三輪車用牽引電機及其檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119483128B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510056977.3，技術領域涉及：H02K11/21；該發明授權一種電動三輪車用牽引電機及其檢測方法是由王汝龍;周驕;鄭俏茜;段玲玲設計研發完成，并于2025-01-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電動三輪車用牽引電機及其檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及電機技術領域，特別是一種電動三輪車用牽引電機及其檢測方法。在電機結構方面，其內部合理布局各部件，通過液冷通道、滾動軸承等設計保障電機運行的穩定性和高效性。在檢測方面，通過索引配對獲取穩定性系數并構建動態變化曲線，與預設曲線對比來標定電機為合格品或不合格品，對于不合格品進一步分析實際工作參數找出異常參數，最后通過構建的工作狀態異常類型預測模型預測異常類型。整體上，本發明所公開的牽引電機及其檢測方法有助于提高電機質量控制水平，準確評估電機性能，降低不合格品率，為電機故障診斷和修復提供依據，從而提升電動三輪車的可靠性和安全性。

本發明授權一種電動三輪車用牽引電機及其檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種電動三輪車用牽引電機的檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：構建牽引電機的穩定性系數索引庫，并對所述牽引電機進行模擬工作測試，基于物聯網方式在若干個預設時間節點采集所述牽引電機的實際工作參數組合；將在若干個預設時間節點所采集得到的實際工作參數組合導入所述穩定性系數索引庫中進行索引配對，獲取牽引電機在若干個預設時間節點所對應的穩定性系數；根據牽引電機在若干個預設時間節點所對應的穩定性系數構建牽引電機在測試時間段內的穩定性系數動態變化曲線；分析所述穩定性系數動態變化曲線與預設曲線之間的重合度；若所述重合度大于預設重合度，則將所述牽引電機標定為一類品；若所述重合度不大于預設重合度，則將所述牽引電機標定為二類品；其中，所述一類品即為合格品，二類品即為不合格品；若所述牽引電機被標定為二類品，則將在若干個預設時間節點所采集得到的實際工作參數組合進行特征分類處理，獲取被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的各種實際工作參數；將被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的各種實際工作參數進行特征分析處理，獲取該被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的異常實際工作參數；構建牽引電機的工作狀態異常類型預測模型，將被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的異常實際工作參數導入所述工作狀態異常類型預測模型中進行預測，獲取所述被標定為二類品牽引電機的工作狀態異常類型；構建牽引電機的穩定性系數索引庫，具體為：通過大數據網絡獲取牽引電機在各種預設工作參數組合條件之下的穩定性系數；構建一個數據庫空間，統計各種預設工作參數組合的數量，根據各種預設工作參數組合的數量在所述數據庫空間中劃分出對應數量的子庫；以及將各種預設工作參數組合條件之下的穩定性系數蝕刻在對應子庫的元數據區域上，然后將各種預設工作參數組合存儲在對應子庫的索引結構區域上，得到穩定性系數索引庫；將在若干個預設時間節點所采集得到的實際工作參數組合導入所述穩定性系數索引庫中進行索引配對，獲取牽引電機在若干個預設時間節點所對應的穩定性系數，具體為：按照時間戳依次將在各個預設時間節點所采集得到的實際工作參數組合導入所述穩定性系數索引庫中；計算所述實際工作參數組合與各子庫中預設工作參數組合之間的杰卡德相似系數，并在所計算得到的各個杰卡德相似系數中排序出最大杰卡德相似系數；標記與最大杰卡德相似系數所對應的預設工作參數組合的子庫，并在所被標記子庫的元數據區域中提取出對應穩定性系數，得到牽引電機在相應預設時間節點所對應的穩定性系數；直至將各個預設時間節點所采集得到的實際工作參數組合均導入所述穩定性系數索引庫中進行索引配對后，得到牽引電機在各個預設時間節點所對應的穩定性系數；分析所述穩定性系數動態變化曲線與預設曲線之間的重合度，具體為：獲取牽引電機的工作性能要求信息，根據所述工作性能要求信息確定出牽引電機在若干個預設時間節點所對應的標準穩定性系數；根據牽引電機在若干個預設時間節點所對應的標準穩定性系數繪制預設曲線；引入歐幾里得距離算法，基于歐幾里得距離算法計算所述穩定性系數動態變化曲線與預設曲線之間的歐幾里得距離值；根據所述歐幾里得距離值確定出所述穩定性系數動態變化曲線與預設曲線之間的重合度；將被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的各種實際工作參數進行特征分析處理，獲取該被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的異常實際工作參數，具體為：分別根據被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的各種實際工作參數構建被標定為二類品牽引電機在測試時間段內的各種實際工作參數的動態變化曲線圖；獲取牽引電機在測試時間段內的各種實際工作參數的標準范圍值，根據各種實際工作參數的標準范圍值在相應動態變化曲線圖中確定出上界限與下界限，從而得到各動態變化曲線圖的界限區域；分別分析各動態變化曲線圖中線段處于界限區域內的總長度以及處于界限區域外的總長度，將各動態變化曲線圖中線段處于界限區域內的總長度以及處于界限區域外的總長度相除，得到各動態變化曲線圖中曲線的偏移系數；分別將各動態變化曲線圖中曲線的偏移系數與預設系數閾值進行比較；若某一動態變化曲線圖中曲線的偏移系數大于預設系數閾值，則將與該動態變化曲線圖相應的實際工作參數標定為異常實際工作參數；若某一動態變化曲線圖中曲線的偏移系數不大于預設系數閾值，則將與該動態變化曲線圖相應的實際工作參數標定為正常實際工作參數；構建牽引電機的工作狀態異常類型預測模型，具體為：通過大數據網絡獲取牽引電機的各種工作狀態異常類型，以及獲取發生各種工作狀態異常類型所對應的異常特征參數，得到各種工作狀態異常類型與其所對應異常特征參數；基于灰色關聯分析法將各種工作狀態異常類型與其所對應異常特征參數進行關聯分析，獲取各種工作狀態異常類型與其所對應異常特征參數之間的關聯性文本；引入隱馬爾科夫隨機場，將所述工作狀態異常類型作為條件節點，將所述異常特征參數作為變量節點；根據各種工作狀態異常類型與其所對應異常特征參數之間的關聯性文本將所述條件節點與變量節點進行關聯連接，獲取各種工作狀態異常類型與其所對應異常特征參數之間的拓撲結構圖；基于圖概網絡構建預測模型，將所述拓撲結構圖嵌入所述預測模型中，得到牽引電機的工作狀態異常類型預測模型。

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