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本发明涉及机器学习技术领域,尤其是涉及一种三相全波无刷电机的状态评估方法。所述方法包括以下步骤:获取三相全波无刷电机运行数据,并对三相全波无刷电机运行数据进行频谱声波采样及熵驱动重构处理,以生成电机重塑声波数据,获取三相全波无刷电机的实时电流和电压数据,并结合电机重塑声波数据进行微粒度数据融合处理及非线性电磁力场构建,以生成电机电磁力场图,通过深度神经网络对电机电磁力场图进行微变异检测扫描及状态因果链解析,以生成电机状态因果关系数据,根据电机状态因果关系数据进行状态预测评估处理,以生成电机状态预
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117607680A
(43)申请公布日2024.02.27
(21)申请号202311111138.4
(22)申请日2023.08.30
(71)申请人天津诺信鑫达科技有限公司
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