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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利一种基于数字孪生和改进随机森林的电机故障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：CN115481756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211013665.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于数字孪生和改进随机森林的电机故障诊断方法是由徐善永;袁标;黄友锐;韩涛;凌六一;荣雪设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生和改进随机森林的电机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生和改进随机森林的电机故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1、获取永磁同步电机实时工作参数和历史数据作为原始数据集；步骤2、构建随机森林故障诊断模型，并采用改进的麻雀搜索算法对所述随机森林故障诊断模型进行改进得到改进的随机森林故障诊断模型；步骤3、对改进的随机森林故障诊断模型训练，得到永磁同步电机故障诊断模型；步骤4、采用永磁同步电机故障诊断模型对永磁同步电机故障进行诊断。本发明能够准确的识别永磁同步电机的匝间短路和退磁故障诊断，有利于对永磁同步电机的日常维护，增加了电机工作时安全性。

本发明授权一种基于数字孪生和改进随机森林的电机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生和改进随机森林的电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取永磁同步电机实时工作参数和历史数据作为原始数据集； 步骤2、构建随机森林故障诊断模型，并采用改进的麻雀搜索算法对所述随机森林故障诊断模型进行改进，得到改进的随机森林故障诊断模型； 步骤3、将步骤1的原始数据集划分为测试集和训练集，采用训练集对改进的随机森林故障诊断模型训练，并用测试集验证改进随机森林的准确性，得到永磁同步电机故障诊断模型； 步骤4、采用步骤3得到的永磁同步电机故障诊断模型对永磁同步电机故障进行诊断； 步骤2中，所述随机森林故障诊断模型包括数据采集模块、数据处理模块、诊断模块，其中采集模块是采集永磁同步电机的定子电流并传输至数据处理模块，数据处理模块对输入的数据进行VMD分解得到定子电流的故障特征后输入诊断模块，诊断模块根据定子电流分解的特征进行判断永磁同步电机的健康状态； 步骤2中，在随机森林的诊断模块中采用改进的麻雀搜索算法，以随机森林故障诊断的错误率为改进麻雀搜索算法的适应度函数，用改进的麻雀搜索算法找到全局最优解，输出随机森林中决策树数量ntree和每一个节点处的特征个数mtry两个参数，此时根据随机森林ntree和mtry的最佳参数，获得最优的随机森林故障诊断模型作为改进的随机森林故障诊断模型；改进麻雀搜索算法过程如下： S21、设定算法初始参数，种群规模、发现者比例、侦查预警者比例和迭代次数； S22、引入Tent混沌映射初始化麻雀种群，其特征为Tent混沌映射，如公式1、2所示： 1， 公式1中，xt和xt+1分别表示当前时刻和下一时刻麻雀的位置 2， 公式2中，xnew为使用Tent混沌映射得到的新种群，ub、lb为变量x的上下界，xd为Tent混沌序列； S23、根据麻雀加入者、发现者和侦查预警者的位置更新公式更新麻雀的位置，以随机森林的错误率为适应度函数，计算适应度函数，获得最优的种群X； S24、根据改进策略遗传思想交叉变异获得种群pop1，其中交叉概率Pc=0.8，变异概率Pm=0.1； S25、根据改进策略T分布获得种群pop2，如公式3所示： 3， 公式3中，xinew、xiold分别为第i只麻雀在变异后的新位置和变异前的原来位置，titer代表与迭代次数有关的T分布； S26、根据改进策略模拟退火获得种群pop3，如公式4所示： 4， 公式4中T表示退火温度，决定麻雀接收新位置的概率，λ为退火系数且；当新位置的适应度值fnew优于当前最优适应度值fo时，会直接替换掉原来的适应度值，反之需要遵循Metropolis准则，按照公式5进行判断：5， 若公式5成立，则接受新位置，反之不接受； S27、对种群[Xpop1pop2pop3]按照适应度进行排序，保留较优的个体，得到最优位置及其适应度值，然后进行迭代运行寻找全局最优解。

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