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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种电机转子偏心定量表征模型的构建方法及其应用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：CN115833665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211459747.4，技术领域涉及：H02P6/34；该发明授权一种电机转子偏心定量表征模型的构建方法及其应用是由孙伟;王昊文设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电机转子偏心定量表征模型的构建方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明属于旋转机械偏心故障定量表征领域，具体涉及一种电机转子偏心定量表征模型的构建方法及其应用，包括：建立电机数学模型，生成不同电机偏心度下的电机数据，得到模型有标签样本集；采样构建实际电机的实际无标签样本集；在有标签样本集上训练得到近似表征模型；采用无标签样本集以及有标签样本集中模型表征电机正常情况时所对应的电机数据，对近似表征模型和数据鉴别器进行对抗训练，修正近似表征模型；其中，当构建静偏心定量表征模型时，电机数据为各相绕组的反电势基波幅值，当构建动偏心定量表征模型时，电机数据为各相绕组的反电势谐波幅值。本发明方法能在缺少偏心故障情况下的数据时也能利用神经网络对电机转子偏心度实现定量表征。

本发明授权一种电机转子偏心定量表征模型的构建方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种电机转子偏心定量表征模型的构建方法，其特征在于，包括： 建立电机数学模型，生成不同电机偏心度下的电机数据，得到模型有标签样本集；对实际电机的正常情况下的电机数据进行采样，构建电机的实际无标签样本集；在所述模型有标签样本集上训练得到近似表征模型； 采用所述实际无标签样本集以及所述模型有标签样本集中模型表征电机正常情况时所对应的电机数据，对所述近似表征模型和数据鉴别器进行对抗训练，实现对所述近似表征模型的修正，得到偏心定量表征模型，其中，将所述近似表征模型中特征提取器的输出作为所述数据鉴别器的输入； 其中，当预构建用于表征静偏心度的静偏心定量表征模型时，所述电机数据为各相绕组的反电势基波幅值，当预构建用于表征动偏心度的动偏心定量表征模型时，所述电机数据为各相绕组的反电势谐波幅值， 所述电机数据为空载感应电动势，则所述电机数学模型为： 式中，N为绕组匝数，l为电机深度，ωr为转子机械角速度，θw+和θw-分别为绕组正、负极的空间位置，R为定子内径，r为转子外径，θe为偏心角度，Os和Or分别为定、转子几何中心，δ0为电机正常情况下气隙长度，为偏心度，h为永磁体高度，B0为正常情况下气隙磁密幅值，p为转子极对数，ɑ为转子磁极位置，B·为气隙磁密。

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