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龙图腾网获悉安徽大学;安徽江淮汽车集团股份有限公司申请的专利一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法及系统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：CN121350893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511925279.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法及系统是由丁石川;任安阳;杭俊;邵文彬;宋华;徐晓龙;王润宇;李伟;李亚设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法及系统，涉及电机故障诊断领域，解决了现有故障诊断方法需为每种工作模式单独构建深度学习模型，导致模型冗余、计算量大、训练耗时长且占用存储空间高的技术问题。该方法包括：构建多相永磁电机系统在多种工作模式下的单个开关管开路故障样本库，每个样本均设置标签；将样本按照标签进行分组，并整合为CNN模型的训练数据集，对CNN模型进行训练，并计算CNN模型的损失函数；基于损失函数，通过反向传播算法迭代优化CNN模型的全局参数，完成CNN模型训练；通过CNN模型分析待诊断的多相永磁电机系统的故障类型。本申请用于多相永磁电机故障诊断过程中。

本发明授权一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨工作模式的多相永磁电机故障诊断方法，其特征在于，包括： 构建多相永磁电机系统在多种工作模式下的单个开关管开路故障样本库，每个样本均设置标签；所述标签包括故障类型标签和工作模式标签； 将样本按照标签进行分组，并整合为CNN模型的训练数据集，对CNN模型进行训练，并计算CNN模型的损失函数；基于损失函数，通过反向传播算法迭代优化CNN模型的全局参数，完成CNN模型训练；其中，CNN模型包括共享特征提取层和多个与工作模式一一对应的输出分支，每个输出分支用于对各工作模式下的多种故障类型进行分类； 获取待诊断的多相永磁电机系统的运行数据和当前所处的工作模式，将运行数据和工作模式标签输入至训练完成的CNN模型中，CNN模型根据工作模式标签激活对应的输出分支，输出分支输出当前工作模式下的单个开关管开路的故障类型标签； 其中，所述计算CNN模型的损失函数，包括： 将共享特征提取层输出的特征向量与输入的工作模式信息进行拼接，得到融合后的特征向量； ； 工作模式k对应的输出分支输出为；其中，为工作模式标签，，为缺一相的容错工作模式的数量，为缺两相的容错工作模式的数量，为工作模式k对应的GAP层的权重矩阵，为工作模式k的偏置向量； 计算工作模式k下的分类损失函数： ； 其中，为工作模式k的样本数量，为掩码向量的第j个样本元素，用于标识样本j是否属于工作模式k；是，则；否，则，为指示函数；r为工作模式k中的故障类型标签，为工作模式k下的故障类型总数，为样本j的真实故障类型标签； 基于工作模式k下的分类损失函数，通过公式计算得到CNN模型的损失函数。

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