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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种电机的负载径向电磁力谐波削弱效果评估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：CN119323151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411345227.X，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种电机的负载径向电磁力谐波削弱效果评估方法是由胡堃;王宏达设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电机的负载径向电磁力谐波削弱效果评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电机的负载径向电磁力谐波削弱效果评估方法，属于电磁力谐波技术领域，包括：首先采集电机的磁密、振动、电流和扭矩等传感器数据,构建测量向量,并根据滑动时间窗口进行分段处理。然后建立耦合的电磁场和机械结构模型,利用有限元法进行离散化,并使用测量数据校准模型参数。通过磁密数据计算出径向电磁力的谐波系数矩阵,并建立电机转子系统的动力学模型。将标准谐波系数和波动谐波系数分别输入动力学模型,得到相应的振动响应矩阵,并定义谐波削弱系数矩阵。最后,训练一个神经网络模型,能够快速预测标准谐波和波动谐波的削弱效果,并进行定量分析,并输出综合评估结果。解决了现有评估往往通过大量实验，耗时耗力的问题。

本发明授权一种电机的负载径向电磁力谐波削弱效果评估方法在权利要求书中公布了：1.一种电机的负载径向电磁力谐波削弱效果评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、采集包含磁密、振动、电流和扭矩的传感器数据，构建测量向量；根据预设的滑动时间窗口，对采集的数据进行分段处理；同时，建立电机电磁场和机械结构耦合模型的矩阵方程，并使用测量向量中的数据校准和更新模型参数； S20、利用有限元法对耦合模型进行离散化，获得电磁场分布矩阵，并用霍尔传感器测得的磁密数据验证和修正；基于麦克斯韦应力张量法和霍尔传感器测得的磁密数据，计算电机气隙中的径向电磁力向量； S30、对径向电磁力向量进行快速傅里叶变换，获得谐波系数矩阵，并将其分解为标准谐波系数矩阵和波动谐波系数矩阵；同时，建立电机转子系统的动力学模型矩阵方程： 其中，[M]为质量矩阵，[C]为阻尼矩阵，[K]为刚度矩阵，x为位移向量，Ft为外部力向量，ξt为随机扰动； 使用加速度传感器的测量数据校准和更新相关矩阵； S40、将标准谐波系数矩阵和波动谐波系数矩阵分别作为激励输入到动力学模型中，计算标准振动响应矩阵和波动振动响应矩阵；利用加速度传感器的实测数据验证和修正这些响应矩阵； S50、定义标准谐波削弱系数矩阵和波动谐波削弱系数矩阵，基于振动响应矩阵和未采取削弱措施时的振动响应矩阵；计算标准评估指数向量和波动评估指数向量，使用权重矩阵来反映不同谐波阶次的重要性； S60、建立包含多组历史数据的训练数据集，包括每个滑动时间窗口的测量向量、标准谐波系数矩阵、波动谐波系数矩阵、评估指数向量；训练一个神经网络模型，得到负载径向电磁力谐波削弱效果评估模型； S70、对新的电机负载工况，获取测量向量；利用训练好的负载径向电磁力谐波削弱效果评估模型，预测标准评估指数向量和波动评估指数向量，实现快速和准确的谐波削弱效果评估； S80、根据标准评估指数向量和波动评估指数向量的各分量，对电机负载径向电磁力谐波削弱效果进行定量分析；评估标准谐波和波动谐波的削弱程度，识别主要影响因素； S90、输出综合评估结果，包括标准谐波削弱效果和波动谐波削弱效果； 其中，校准和更新的步骤，具体是：根据预设的滑动时间窗口，对采集的数据进行分段处理；同时，建立电机电磁场和机械结构耦合模型的矩阵方程[A]{X}＝{B}，其中[A]为系统矩阵，{X}为状态向量，{B}为输入向量；系统矩阵[A]的更新公式为： 其中，k表示迭代次数，η为学习率。

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