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龙图腾网获悉中国科学院光电技术研究所;四川大学申请的专利一种有限标签样本下的双三相永磁同步电机驱动系统开路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：CN116609657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310625270.0，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种有限标签样本下的双三相永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法是由毛耀;靳路晗;鲁琳琳;王学庆设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有限标签样本下的双三相永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种有限标签样本下的双三相永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法，包括：首先，对系统故障后的特征进行电气特性分析，结合位置角和谐波平面电流轨迹作为输入故障特征，采集特定位置角下的谐波平面电流信号并归一化至[‑1,1]；其次，本发明设计了一种基于聚类的半监督学习算法，能够自动地计算出数据集中所含有的故障类别数。算法的最终输出为每个故障类别下的最优关键特征点以及相应的安全半径；最后，本发明通过特征匹配的方式来确定最终的故障类别。相较于同类数据驱动方法通过大量有标签数据训练大规模神经网络，本发明能够在有限标签样本下利用小的计算量实现高精度的诊断效果和对未知故障的检测，更适合于实际工程应用。

本发明授权一种有限标签样本下的双三相永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种有限标签样本下的双三相永磁同步电机驱动系统开路故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集特定位置角下的谐波平面电流，归一化至[-1,1]，构建原始数据集； 步骤2、将原始数据集中的有标签样本随机分为训练集和验证集，训练集中的数据用于初始化每个已知故障类别的关键特征点，验证集中的数据用于初始化每个已知故障类别的安全半径； 步骤3、在安全半径的限制下，迭代地将原始数据集中的无标签样本分配给距离最近的故障类别，从而确定出数据集中含有的故障类别数； 步骤4、通过定义聚类目标函数，迭代地更新各个故障类别下的最优关键特征点，根据各个故障类别的最优关键特征点，更新相应的安全半径； 步骤5、在安全半径的限制下，基于特征匹配距离最近的原则来确定最终故障类别； 步骤2所述的初始化每个已知故障类别的安全半径是通过如下公式实现： 其中，SMi是第i个已知故障类别的安全半径，是验证集中第j个属于第i个故障类别的样本特征，是验证集中第j个属于剩余故障类别即除了故障类别i的样本特征，ci代表第i个已知故障类别的关键特征点，是验证集中样本属于第i个已知故障类别的个数，是验证集中样本属于其余故障类别的个数，max和min分别代表求最大值和最小值的函数； 步骤4所述的聚类目标函数J可以表达为如下形式： 其中，J为所定义的聚类目标函数，a是数据集中含有的故障类别数量，nul是数据集中无标签样本的数量，是数据集中第j个无标签样本，zji是一个二值化变量用来确定无标签样本是否属于第i个故障类别，ci是第i个已知故障类别的关键特征点，z和c分别为元素zji和ci的符号统称。

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