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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于MSK-CNN和多源机电信息融合的同步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：CN114861710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210393744.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于MSK-CNN和多源机电信息融合的同步电机故障诊断方法是由李永刚;侯岳佳设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MSK-CNN和多源机电信息融合的同步电机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MSK‑CNN和多源机电信息融合的同步电机故障诊断方法，实时采集同步电机工作在正常以及不同转子绕组匝间短路工况下的相电压、转子振动和定子振动信号，划分为训练集和测试集；确定最优MSK‑CNN模型；将相电压、转子振动、定子振动的原始数据分别输入MSK‑CNN模型中进行训练，经过多尺度特征提取层，将多尺度核提取到的故障特征进行融合并作为各个MSK‑CNN子模型的输出；并将基于三种信号提取到的特征进行融合，实现诊断目的。本发明为同步发电机提供了端到端的故障诊断方案，无需额外的信号处理和专家经验，消除了人工提取特征的影响，同时避免了由于单一传感器故障时导致的漏判、误判等现象发生，同步发电机故障诊断准确率显著提升。

本发明授权一种基于MSK-CNN和多源机电信息融合的同步电机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MSK-CNN和多源机电信息融合的同步电机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，利用数据采集装置实时采集同步电机工作在正常、转子绕组匝间短路、定子匝间短路和静偏心不同运行工况下的相电压、转子振动和定子振动信号； S2，对采集到的相电压、转子振动和定子振动信号以设定单位长度进行切片处理，并按设定比例设置为训练集和测试集； S3，建立MSK-CNN模型，确定MSK-CNN模型的网络结构和卷积核大小，利用训练集进行训练，根据迭代过程中的损失函数及准确率变化情况，对MSK-CNN网络结构和超参数进行调整，再次训练，重复以上过程，确定最优MSK-CNN模型，所述最优MSK-CNN模型，具体包括：输入层、多尺度核特征提取层、全连接层、输出层；其中，多尺度核特征提取层由多个卷积核大小不同的CNN子块构成，CNN子块包括两个交替出现的卷积层CL、归一化批处理BN层、激活函数ReLu层、池化层PL，所述卷积层CL包括卷积层CL1-1、卷积层CL1-2、卷积层CL2-1、卷积层CL2-2、卷积层CL3-1、卷积层CL3-2，所述池化层PL包括池化层PL1-1、池化层PL1-2、池化层PL2-1、池化层PL2-2、池化层PL3-1、池化层PL3-2； S4，将相电压、转子振动、定子振动的原始数据分别输入最优MSK-CNN模型中，经过多尺度特征提取层，将多尺度核提取到的故障特征进行融合并作为各个MSK-CNN子模型的输出； S5，在最优MSK-CNN模型，将相电压、转子振动、定子振动各信号提取到的故障特征汇聚输入同一Flatten层压平，通过全连接层传递到Softmax输出层，最终得到每个运行工况的概率值，其中最大概率值对应的运行工况被视为最终的故障诊断结果。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市莲池区永华北大街619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”。