買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜合肥工業大學申請的專利基于變分模態分解融合深度學習的電機匝間短路故障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：CN117572300B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202311800445.3，技術領域涉及：G01R31/72；該發明授權基于變分模態分解融合深度學習的電機匝間短路故障檢測方法是由常九健;丁宇浩;黃睿設計研發完成，并于2023-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于變分模態分解融合深度學習的電機匝間短路故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于變分模態分解融合深度學習的電機匝間短路故障檢測方法，與現有技術相比解決了匝間短路故障診斷精度低、效率慢的缺陷。本發明包括以下步驟：建立永磁同步電機故障模型；變分模態分解算法提取故障特征；麻雀搜索算法優化變分模態分解參數；建立深度金字塔池化殘差卷積神經網絡模型；SPP?ResCNN網絡的訓練；永磁同步電機匝間短路故障的實時診斷。本發明采用麻雀搜索算法優化變分模態分解算法，剔除故障特征中其他諧波分量，提取特定頻率故障特征，顯著提高了故障特征的精度，同時采用金字塔池化網絡和殘差網絡優化卷積神經網絡，提高了故障診斷的精度和效率。

本發明授權基于變分模態分解融合深度學習的電機匝間短路故障檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于變分模態分解融合深度學習的電機匝間短路故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：11建立永磁同步電機故障模型：根據永磁同步電機自然坐標系下電壓電流方程建立旋轉坐標系d軸、q軸電壓與d軸、q軸電流的方程，以此作為模擬故障相匝間短路的永磁同步電機故障模型；12變分模態分解算法提取故障特征：根據永磁同步電機故障模型的仿真結果得到電機故障相電流與零序電壓，分別輸入變分模態分解算法中進行自適應模態分解，獲取故障相電流三次諧波與零序電壓基波作為匝間短路故障特征；13麻雀搜索算法優化變分模態分解參數：通過麻雀搜索算法在既定的范圍對變分模態分解過程中的懲罰因子α與分解層數K進行優化，得到故障相電流三次諧波與零序電壓基波的最佳分解結果；14建立深度金字塔池化殘差卷積神經網絡模型：建立深度金字塔池化網絡、殘差卷積神經網絡，采用深度金字塔池化網絡優化殘差卷積神經網絡模型，即SPP-ResCNN網絡，通過消融試驗調整融合后SPP-ResCNN網絡的結構和參數；15SPP-ResCNN網絡的訓練：將經麻雀搜索算法優化變分模態分解得到的故障相電流三次諧波與零序電壓基波最佳分解結果制作成訓練集與測試集，輸入SPP-ResCNN網絡中進行訓練，通過消融試驗調整學習率、最大訓練輪數、最小訓練批次，使網絡損失函數降至最低；16永磁同步電機匝間短路故障的實時診斷：實時監測永磁同步電機電流與零序電壓，將其輸入麻雀搜索算法優化的變分模態分解算法中提取故障相電流三次諧波與零序電壓基波最佳分解結果，并將其制作成待檢測數據集，輸入訓練好的SPP-ResCNN網絡中進行匝間短路故障程度的診斷。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。