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龙图腾网获悉浙江舜云互联技术有限公司申请的专利一种变工况下多特征融合的电机小样本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：CN115859077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211405623.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种变工况下多特征融合的电机小样本故障诊断方法是由臧廷朋;杜学明;黄科;潘晓明;李志华;李江鹏设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变工况下多特征融合的电机小样本故障诊断方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种变工况下多特征融合的电机小样本故障诊断方法，其包括：获取电机运行状态下的振动信号数据和转速数据，得到待识别数据样本；获取同型号电机的历史故障振动信号数据及其对应的转速数据，根据待识别数据样本对应的转速，对历史故障振动信号数据进行数据增强，得到故障数据样本集；基于待识别数据样本与故障数据样本集构造数据样本对，输入预先训练的电机故障识别模型，得到样本对特征的欧式距离，根据样本对特征的欧式距离确定电机故障类型；其中，电机故障识别模型采用孪生网络，利用基于小样本的元学习策略训练得到。

本发明授权一种变工况下多特征融合的电机小样本故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种变工况下多特征融合的电机小样本故障诊断方法，其特征是，包括： 获取电机运行状态下的振动信号数据和转速数据，将所述振动信号数据作为待识别数据样本； 获取同型号电机的历史故障振动信号数据及其对应的转速数据，根据所述待识别数据样本对应的转速，对所述历史故障振动信号数据进行数据增强处理，得到所述对应转速的故障数据样本集； 将所述待识别数据样本与所述故障数据样本集中的故障数据样本作为数据样本对； 将所述数据样本对输入预先训练的电机故障识别模型，得到所述数据样本对特征的欧式距离； 根据所述数据样本对特征的欧式距离确定电机故障类型； 其中，所述电机故障识别模型通过对预先构建的孪生网络模型输入训练数据样本对训练得到；所述训练数据样本对通过如下步骤得到： 获取同型号电机的历史故障振动信号数据及对应的转速数据，对获取到的历史故障振动信号数据进行数据增强处理，得到至少一个故障数据样本集，各故障数据样本集分别对应一种转速，且包括对应多种故障类型的多个故障数据样本； 对于任意故障数据样本集，从中随机选取第一预设数量种故障类型，对于所选取的每种故障类型，随机抽取第二预设数量个故障数据样本； 从所抽取的故障数据样本中划分支持集和查询集，利用支持集中的故障数据样本构造所述训练数据样本对。

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