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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利一种基于TAEB模型的工程车辆电机故障诊断方法与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：CN121350504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511912795.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于TAEB模型的工程车辆电机故障诊断方法与系统是由张细政;廖俊羽;卢张宇;曾力京;周海彬;谢泓宇;刘若源;王清;金圣炜;何海华;邹嘉怡;蒋卓林设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TAEB模型的工程车辆电机故障诊断方法与系统在说明书摘要公布了：一种基于TAEB模型的工程车辆电机故障诊断方法与系统，工程车辆电机故障诊断方法包括如下步骤：构建电机故障数据集；构建用于特征分类的TAEB模型，TAEB模型包括特征提取网络、特征提纯模块、特征融合模块以及分类预测模块；采用电机故障数据集对TAEB模型进行训练；利用轻量化知识蒸馏技术优化已训练后的TAEB模型，并部署在工程车的嵌入式设备上；利用优化后的TAEB模型进行工程车辆电机故障预测，然后将优化后的TAEB模型的预测结果与传感器测量得到的真实值进行比较，得到工程车辆电机故障诊断结果。本发明可以及时发现矿车的潜在问题，便于操作人员提前采取相应的补救措施，避免了故障的发生，保障了工程车的安全。

本发明授权一种基于TAEB模型的工程车辆电机故障诊断方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于TAEB模型的工程车辆电机故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采用多个不同传感器采集工程车辆多个不同维度的运行状态数据，并对运行状态数据进行处理，得到电机故障数据集； S2、构建用于特征分类的TAEB模型，TAEB模型包括特征提取网络、特征提纯模块、特征融合模块以及分类预测模块，其中特征提取网络包括并联的基于Transformer模型的特征提取模块以及基于BiLSTM模型的特征提取模块；基于Transformer模型的特征提取模块与特征提纯模块连接，特征提纯模块和基于BiLSTM模型的特征提取模块的输出端均与特征融合模块的输入端连接；特征融合模块的输出端与分类预测模块连接； S3、采用电机故障数据集对所述TAEB模型进行训练，得到训练后的TAEB模型； S4、利用轻量化知识蒸馏技术优化已训练后的TAEB模型，并将优化后的TAEB模型量化后部署在工程车的嵌入式设备上； S5、利用嵌入式设备上的量化后的TAEB模型进行工程车辆电机故障预测，然后将量化后的TAEB模型的预测结果与传感器测量得到的真实值进行比较，得到工程车辆电机故障诊断结果； 所述特征提纯模块包括相互连接的自编码器MEQAE以及解码器； 所述S4具体包括如下步骤： S41、对训练后的TAEB模型进行轻量化设计，包括：降低其中长短期记忆网络以及双向长短期记忆网络的隐藏层大小和层数，并简化分类预测模块中全连接层的结构与维度，得到轻量化设计的TAEB模型； S42、将轻量化设计的TAEB模型作为学生模型，将没有进行轻量化设计的训练后的TAEB模型作为教师模型； S43、对学生模型进行训练，并且在每次训练中将教师模型的输出作为监督信息，引导学生模型学习，并且在每次训练中，构建总损失函数，依据总损失函数动态调整学生模型，训练之后，得到优化后的TAEB模型； S44、将优化后的TAEB模型量化后部署在工程车的嵌入式设备上。

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