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龙图腾网获悉江苏远驱科技有限公司;深圳大学申请的专利一种电机电流精确检测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：CN120102963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510372546.8，技术领域涉及：G01R19/25；该发明授权一种电机电流精确检测方法是由邱洪;黎亚平;李玲珑设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电机电流精确检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电机电流精确检测方法，涉及电机控制技术领域，包括：获取目标电机的预设位置处的实时电流采样信号；对所述实时电流采样信号进行去噪处理，得到去噪信号；将所述去噪信号输入至FPGA模块中进行多通道数据并行处理，得到频域信号和滤波信号；所述行多通道数据并行处理包括快速傅里叶变换和卡尔曼滤波；基于构建好的电流预测模型，根据所述频域信号和所述滤波信号进行未来电流波动预测，得到预测结果；根据所述预测结果调整所述实时电流采样信号的采样点频率和采样点数量。通过本发明所述的方法，显著减少了电流检测的时间延迟，提高了检测的实时性和精度，增强了系统对电机运行状态的监控能力，具备广泛的应用前景。

本发明授权一种电机电流精确检测方法在权利要求书中公布了：1.一种电机电流精确检测方法，其特征在于，包括： 获取目标电机的预设位置处的实时电流采样信号； 对所述实时电流采样信号进行去噪处理，得到去噪信号； 将所述去噪信号输入至FPGA模块中进行多通道数据并行处理，得到频域信号和滤波信号；所述行多通道数据并行处理包括快速傅里叶变换和卡尔曼滤波； 基于构建好的电流预测模型，根据所述频域信号和所述滤波信号进行未来电流波动预测，得到预测结果； 根据所述预测结果调整所述实时电流采样信号的采样点频率和采样点数量； 根据所述频域信号和所述滤波信号进行未来电流波动预测，得到预测结果，包括： 根据所述滤波信号构建自回归预测模型；所述自回归预测模型的公式为：；其中，为预测的未来信号值，为常数项，为模型的自回归系数，为输入的滤波数据，p为自回归阶数，为误差项，'表示时间变量，表示相对于当前时间点的某个相对位置；所述自回归阶数是通过所述频域信号进行确定的； 以滤波信号的序列作为输入训练LSTM模型；所述LSTM模型；其中，为LSTM单元的隐藏状态，LSTM·表示LSTM操作的非线性变换，为过去的信号数据，为先前隐藏状态，为通过Dense层对LSTM输出作线性变换，得到的预测值； 使用预测误差优化自回归预测模型和LSTM模型的参数；优化的目标公式为：；其中，为代价函数，为数据点的总数，为模型预测输出，为真正的目标信号值，为正则化参数，为模型可训练参数集合； 基于融合策略得到所述预测结果；所述预测结果的公式为：；其中，'和'分别为自回归预测模型的预测权重和LSTM模型的预测权重； 根据所述预测结果调整所述实时电流采样信号的采样点频率和采样点数量，包括： 根据所述预测结果和实际值确定均方误差；所述均方误差的公式为：；其中，为所述均方误差，为实时电流采样信号的实际值； 判断所述均方误差预设的，若是，则按照公式调整所述实时电流采样信号的采样点频率，并增加所述采样点数量；其中，为调整后的采样点频率，为原始的采样点频率，为预设的增量因子； 判断均方误差预设的误差下限阈值，若是，则按照公式调整所述实时电流采样信号的采样点频率，并减小所述采样点数量；其中，为预设的减量因子。

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