北京航空航天大学王少萍获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种永磁同步电机双闭环故障预测与健康管理方法及装置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：CN115993531B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310085346.5，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种永磁同步电机双闭环故障预测与健康管理方法及装置是由王少萍;郭浩宇;石健;马腾飞;张育玮设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种永磁同步电机双闭环故障预测与健康管理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种永磁同步电机双闭环故障预测与健康管理方法及装置，属于基于数字孪生技术的故障预测与健康管理领域。通过异常触发机制进行数字孪生模型的自我纠偏，实现数字孪生模型固有参数的动态自我矫正更新，保证数字孪生模型的运行状态与实际装备保持一致以及变换缓急程度不同的参数保持同步性；利用永磁同步电机的数字孪生模型的运行数据，取代实体采集数据信息，对监测设备进行故障预测与健康管理，提高了预测结果的精度。
本发明授权一种永磁同步电机双闭环故障预测与健康管理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种永磁同步电机双闭环故障预测与健康管理方法，其特征在于，双闭环是指包含动态自我矫正更新的数字孪生模型所形成的内闭环，以及包含基于数字孪生模型的故障预测与健康管理方法的外闭环；所述方法包括： 基于第一性原理建立永磁同步电机的数字孪生模型，并将用于诊断永磁同步电机故障的参数确定为数字孪生模型的固有参数，预设所述固有参数；所述固有参数包括转子磁链； 实时采集永磁同步电机的关键特征参数； 根据实时采集的关键特征参数，利用数字孪生模型的异常检测触发机制对当前数字孪生模型进行异常检测； 若检测到当前数字孪生模型异常，则根据实时采集的关键特征参数更新当前数字孪生模型的固有参数； 若检测到当前数字孪生模型无异常，则采用当前数字孪生模型的固有参数对永磁同步电机进行故障预测与健康管理；具体包括：选取固有参数中的转子磁链，以对永磁同步电机进行故障预测与健康管理；对所述转子磁链进行升降采样，获得矫正后的转子磁链；对矫正后的转子磁链进行数据拟合，获得转子磁链的退磁趋势曲线；在所述退磁趋势曲线中，若转子磁链小于或等于磁链阈值，则预测永磁同步电机即将或已经发生故障，并根据故障预测结果给出维护意见。
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