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摘 要:本发明公开了一种应用于新能源汽车的电机声纹故障诊断方法,预先获取新能源车辆电机在正常和不同故障状态下的声纹信号,采用改进的辛几何模态分解ASGMD对故障数据进行去噪分解;提取多尺度散布熵特征,提取声纹信号的ASGMD特征能量熵特征和多尺度散布熵特征构建混合特征向量集,并划分训练集和测试集;在战争策略算法WSO中引入Tent混沌映射和非线性自适应权重策略,得到改进的战争策略算法AWSO;构建Flowformer‑CNN模型,并采用AWSO对Flowformer‑CNN进行参数寻优;所述Flowformer模型为将标准的Transformer中的二次复杂度Attention替换为Flow‑Attention;将优化的Flowformer‑CNN模型与Softmax分类器结合,输入测试集,得到电机的声纹故障诊断结果。本发明实现对电机不同故障的精准判断,进一步保证车辆的正常运行。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311808882.X | 专利名称: | 一种应用于新能源汽车的电机声纹故障诊断方法 |
申请日: | 2023-12-26 | 申请/专利权人 | 淮阴工学院 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2431搜分类 新能源汽车搜索 |
公开/公告日: | 2024-07-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN117786554B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |