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龙图腾网获悉云梦山(常州)科技有限公司申请的专利应用于三相电机的可靠性检测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：CN120597135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511086295.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权应用于三相电机的可靠性检测系统是由吴鹏;张一鹏;薛钢;范军设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于三相电机的可靠性检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了应用于三相电机的可靠性检测系统，涉及电机检测技术领域。本发明系统包括：数据采集与处理模块、数据分类与特征提取模块、特征分析与可靠性评估模块、实时数据采集与分析模块以及故障预测模块；通过采集三相电机历史运行参数与故障记录，划分历史时间序列并分类提取趋势特征向量，筛选关键特征向量计算可靠性评估指数，建立电机趋势预测模型；实时采集运行参数构建时间序列，提取特征向量并与历史向量对比，获取实时关键特征向量计算评估指数，输入模型生成通知。本发明通过多模块协同，融合历史与实时数据进行特征分析和趋势预测，实现三相电机潜在故障的早期识别与预警，有效提升电机运行可靠性与故障预判能力。

本发明授权应用于三相电机的可靠性检测系统在权利要求书中公布了：1.应用于三相电机的可靠性检测系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集与处理模块、数据分类与特征提取模块、特征分析与可靠性评估模块、实时数据采集与分析模块以及故障预测模块； 所述数据采集与处理模块获取待检测三相电机的历史运行参数和故障事件记录，根据故障事件记录对历史运行参数进行划分；对划分后的历史运行参数按照时间顺序进行处理，构建历史时间序列； 所述数据分类与特征提取模块基于故障事件记录的故障类型，对历史时间序列进行分类；针对同一故障类型的历史时间序列，根据设定的时间窗口，对历史运行参数进行分析，并提取历史运行参数的趋势特征，构建趋势特征向量； 所述特征分析与可靠性评估模块对历史时间序列的趋势特征向量进行分析，筛选出关键特征向量；根据关键特征向量，计算所有历史时间序列的可靠性评估指数；根据历史时间序列的可靠性评估指数和故障事件记录，建立电机趋势预测模型； 所述特征分析与可靠性评估模块包括特征分析单元、可靠性评估单元以及电机趋势预测模型构建单元； 所述特征分析单元对历史时间序列的趋势特征向量进行分析，筛选出关键特征，从而构成关键特征向量；所述可靠性评估单元根据关键特征向量，计算所有历史时间序列的可靠性评估指数；所述电机趋势预测模型构建单元根据历史时间序列的可靠性评估指数和故障事件记录，建立电机趋势预测模型； 所述特征分析单元对历史时间序列的趋势特征向量进行分析，筛选出关键特征，从而构成关键特征向量，且具体分析过程如下： 针对每个历史时间序列，汇总对应的趋势特征向量，对于每个维度的趋势特征值按照时间顺序，在平面直角坐标系中依次标记成若干个数据点，并按照时间顺序进行连接，依次计算每个数据点的切线斜率，从而构成切线斜率集，且表示为Kij，其中i表示故障类型编号；j表示特征维度，取1到n；根据切线斜率集，依次计算相邻两个数据点的差值，按照时间顺序进行排序并汇总，从而得到斜率差值集，且表示为ΔKij； 依次计算相同故障类型的不同历史时间序列每个维度特征的斜率差值集之间的欧式距离d，将计算得到的欧式距离与设定的阈值d0进行比较，将所有欧式距离d均小于阈值d0的斜率差值集对应的维度特征标记为待选特征，汇总所有待选特征，从而得到待选特征集D；将不同故障类型对应的待选特征集依次进行交集计算，若交集计算结果均为空集，则计算所有待选特征集D的并集，并将并集结果作为关键特征集G；若交集计算结果存在非空集，则计算所有待选特征集D的并集，并剔除非空集，将剔除后的结果作为关键特征集G；根据关键特征集G，构建对应的关键特征向量FG； 所述可靠性评估单元根据关键特征向量，计算所有历史时间序列的可靠性评估指数，具体分析过程如下： 针对每个历史时间序列，获取对应的关键特征向量FG，计算每个维度关键特征的变化率ΔfGj，基于每个维度关键特征的变化率来计算对应历史时间序列的总变化趋势Tj，且对应的计算公式为：Tj=Σt∈S|ΔfGjt|，其中，t表示时间序列中的每个时间点，ΔfGjt表示第j个关键特征在时间点t的变化率，S表示历史时间序列； 基于每个维度关键特征的历史时间序列的总变化趋势T，计算对应历史时间序列的可靠性评估指数R，且R=Σm j=1wj×Tj，其中wj表示第j个维度关键特征的权重，且w1+w2+...+wm=1； 所述实时数据采集与分析模块获取待检测三相电机中的实时运行参数，对实时运行参数按照时间顺序进行处理，构建实时时间序列；对实时时间序列按照历史时间序列进行分析，提取实时趋势特征，并构建实时趋势特征向量； 所述故障预测模块将实时趋势特征向量与历史时间序列的趋势特征向量进行分析，根据分析结果提取实时关键特征向量；根据实时关键特征向量计算对应的实时可靠性评估指数，将实时可靠性评估指数输入电机趋势预测模型中，生成通知信息给相关人员。

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