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龙图腾网获悉江苏中车电机有限公司申请的专利一种电机故障特征提取及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：CN119884712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411951975.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种电机故障特征提取及故障诊断方法是由赵震;车三宏;唐向华;李华;李如海;刘立;王晓慧;丰帆设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电机故障特征提取及故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电机故障特征提取及故障诊断方法。该方法包括以下步骤：步骤1，采集MCAVFCNN训练数据集，其中电机故障种类包含机械故障和电气故障2大类共9小类；步骤2，搭建MCAVFCNN模型，其中提出动态随机擦除层、自适应加权声振融合层和自适应POOLING层，利用步骤1采集的数据集进行模型训练直至收敛；步骤3，在线使用已训练模型，将训练好的MCAVFCNN模型在线应用。本发明所述方法可以实时准确的对运行中的电机进行状态监测和故障检测，在保障电机安全运行的同时减少了不必要的损失。

本发明授权一种电机故障特征提取及故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种电机故障特征提取及故障诊断方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1，采集MCAVFCNN训练数据集，其中电机故障种类包含机械故障和电气故障2大类共9小类，其中机械故障有局部过热、振动故障和气隙偏心故障；电气故障有匝间短路、断条、端环开裂、内部放电、绝缘局部破损和绕组开路；接着对所采集的数据制作相应的类别标签； 步骤2，搭建MCAVFCNN模型，其中提出动态随机擦除层、自适应加权声振融合层和自适应POOLING层，利用步骤1采集的数据集进行模型训练直至收敛； 步骤2的MCAVFCNN模型离线训练的具体步骤为： 步骤2.1.提出动态随机擦除算法，对采集的声音和振动信号做擦除处理以提升模型的鲁棒性，其中擦除规则为：若数据被选中擦除，则与数据对应值会被置为0，一组采样数据，其中N表示采集数据的维度，对第i个数据进行擦除计算，其中对应的擦除概率表达式设计为： ； 其中表示满足均匀分布的随机数，即，和分别表示数据的最大值和平均值； 步骤2.2.利用FFT算法对步骤2.1处理后的信号进行计算，其中声振多通道数据的排序为：x方向振动信号、x方向声音信号、y方向振动信号、y方向声音信号、z方向振动信号和z方向声音信号，在获得6通道的声振信号后，利用提出的自适应加权声振融合算法对声振信号进行融合，融合计算的过程如下： 步骤2.2.1.对第j类故障对应的多通道声振信号矩阵，其可表示为： ； 式中，q表示通道总数，在本专利中q的值为6； 步骤2.2.2.求取单个通道数据的信息熵，其中计算公式为： ； 式中，表示第k类故障下第l个通道的采集数据对应的信息熵，表示第k类故障的第l个通道的第i个数据点； 步骤2.2.3.考虑到X、Y和Z三个方向上故障特征敏感程度存在差异，因此提出加权权重算法对各通道数据进行加权处理，以尽可能的突出特征明显的信号，而抑制有干扰的信号，具体计算公式如下： ； 式中，表示第k类故障的第l个通道数据对应的融合权重； 步骤2.2.4.根据计算出各通道对应的权值系数，求解第k类故障数据的融合结果，其计算公式为： ； 步骤2.3.搭建卷积神经网络对步骤2.2的数据进行特征提取和分类，具体的模型架构为：卷积层1—自适应POOLING层1—卷积层2—dropout层—卷积层3—自适应POOLING层2—全连接层—SOFTMAX层，其中提出的自适应POOLING层的算法计算公式如下： ； 式中，表示以第k类故障的第l个通道的第i个数据点的起始点计算得到的池化值，表示池化调节因子，t表示第t个池化核，v表示卷积核长度，b表示偏置系数； 其中，池化调节因子的计算公式为： ； 式中，表示特征系数，表示纠正系数，取值范围为0,1，c和分别表示卷积核所在池化域内剔除最大值后计算得到的平均值和池化域内的最大值； 特征系数的表达式如下： ； 其中表示网络训练的轮数； 步骤2.4.选用交叉熵损失函数和Adam参数优化算法对本专利提出的MCAVFCNN模型进行训练直至模型收敛，其中迭代终止条件设置为损失函数小于0.001； 步骤3，在线使用已训练模型，将训练好的MCAVFCNN模型在线应用，实时对运行中的电机进行状态监测和早期故障识别。

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