买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于集成学习算法的机电作动器匝间短路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：CN115828745B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211513501.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于集成学习算法的机电作动器匝间短路故障诊断方法是由廉云霄;周勇;张超;马尚君;刘更设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集成学习算法的机电作动器匝间短路故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于集成学习算法的机电作动器匝间短路故障诊断方法，通过Simulink软件建立机电作动器的矢量控制模型和集中参数故障模型，确定用于诊断的故障特征；建立基于Stacking模型融合策略的集成学习故障诊断框架，并采用K折交叉验证对集成学习故障诊断框架所搭建的模型进行优化，搭建机电作动器实验台并对采集的输出数据进行处理，提取故障特征，利用集成学习故障诊断框架实现故障诊断。本发明实现了对匝间短路故障的精确建模；在机电作动器整体建模时考虑了机械部分，从而精确的提取故障特征，采用了K折交叉验证的方法在提高模型预测精度的同时，加快了模型的训练速度。

本发明授权基于集成学习算法的机电作动器匝间短路故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习算法的机电作动器匝间短路故障诊断方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：分析机电作动器的组成原理和可能发生的故障类型，推测机电作动器可能发生的故障为永磁同步电机匝间短路故障； 匝间短路故障指电机内部绕组由于潮湿、高温、过电流因素导致绝缘皮破损，电流在绕组间短路的现象，外部表现为电机三相电流不平衡，电机转速和电磁转矩波动变大； 步骤2：通过Simulink软件建立机电作动器的矢量控制模型和集中参数故障模型，确定用于诊断的故障特征； 步骤3：建立基于Stacking模型融合策略的集成学习故障诊断框架，并采用K折交叉验证对集成学习故障诊断框架所搭建的模型进行优化； 步骤3.1：对采集到的数据进行预处理，生成带有标签的可用数据集，之后根据需要进行特征提取或特征降维，最后将数据集按一定比例划分成训练集和测试集； 步骤3.2：采用K折交叉验证的方法，将训练集随机打乱并均分成5份，即train1、train2、train3、train4、train5，之后进行5轮迭代训练；进行第i轮训练时，使用traini之外的训练集数据对各初级学习器进行学习训练，并利用各训练好的初级学习器分别对traini进行预测，得到预测结果Yi；5轮迭代后，将每轮迭代获得的Y1、Y2、Y3、Y4、Y5结合作为新的训练集特征； 步骤3.3：分别创建XGBoost、LightGBM以及CatBoost共三个初级学习器，基于训练集对其进行训练，并使用训练后的模型分别对训练集和测试集进行预测，将结果作为新训练集和新测试集； 步骤3.4：创建SVM主学习器，基于新训练集对其进行训练，并使用训练后的SVM模型对新测试集进行预测，将结果作为框架最终诊断结果； 步骤4：搭建机电作动器实验台并对采集的输出数据进行处理，提取故障特征，利用集成学习故障诊断框架实现故障诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。