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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于人工智能的电机异常检测方法与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：CN120046078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510457554.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于人工智能的电机异常检测方法与系统是由赵慧奇;类砚语;范方;姚喜;钟祉晴;杨阔;范培舜设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的电机异常检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电机检测技术领域，具体为一种基于人工智能的电机异常检测方法与系统，所述方法通过传感器采集电机运行的信号数据建立数据集；通过变分模式提取获取预处理后的数据集的初步模态分量；通过深度残差网络提取各初步模态分量的残差特征得到增强模态分量；对增强模态分量进行稀疏收缩重新代入目标函数，输出迭代更新后的模态分量集合；构建电机异常检测模型，基于训练集对电机异常检测模型进行训练；通过电机异常检测模型对工业控制系统中电机运行的不同类别的攻击进行检测分类。将变分模式提取和深度残差网络相结合，更准确地提取出电机运行状态中的微小变化，提高电机异常检测模型的精度，实现了对不同类型的攻击进行分类。

本发明授权一种基于人工智能的电机异常检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电机异常检测方法，其特征在于，包括： S1、通过传感器采集电机运行的信号数据建立数据集，并对数据集进行预处理； S2、通过变分模式提取获取预处理后的数据集的初步模态分量； S2.1、初始化变分模式提取的模态分量数K，以线性平均分布方式初始化各模态分量的中心频率参数ω k 和惩罚系数α k ； S2.2、构建含二次惩罚项和带宽约束的变分模式提取的目标函数； S2.3、基于目标函数，对数据集使用交替方向乘子法迭代优化获取初步模态分量； S3、通过深度残差网络提取各初步模态分量的残差特征，将残差特征与初步模态分量进行叠加，得到增强模态分量； 对每一模态分量ukt提取残差特征，所述提取残差特征的计算公式为： , 其中，为深度残差网络的非线性映射函数，Rukt表示模态分量提取的残差特征； S4、对增强模态分量进行稀疏收缩，将稀疏收缩后的模态分量重新代入S2的目标函数，通过自适应梯度下降迭代更新所述模态分量与模态分量的中心频率，直至目标函数收敛至预设阈值，输出迭代更新后的模态分量集合作为变分模式提取最终的分解结果； 所述对增强模态分量进行稀疏收缩，所述稀疏收缩公式为： ， 其中，表示第k个增强模态分量，表示返回模态分量的符号；λk表示稀疏收缩阈值； 输出收缩后的模态分量： ； S5、构建电机异常检测模型，并构建焦点损失函数作为所述电机异常检测模型的损失函数；将数据集经变分模式提取的分解结果分为训练集与测试集，基于训练集对电机异常检测模型进行训练，并通过测试集进行训练评估，得到训练好的电机异常检测模型； S6、通过电机异常检测模型对工业控制系统中电机运行的不同类别的攻击进行检测分类。

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