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龙图腾网恭喜南京丰瑞新能源科技有限公司申请的专利电机使用寿命的测试系统及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：CN118604608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202410677695.0，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权电机使用寿命的测试系统及方法是由古永锋设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本电机使用寿命的测试系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了电机使用寿命的测试系统及方法，属于数据分析技术领域。本发明利用数据传感采集设备对电机进行运行数据采集，设置周期时长获取电机周期各属性运转数据，并进行封装传输；通过可视化端口将各周期属性数据进行曲线拟合获取对应电机周期内属性数据曲线集合；通过调取对应各属性数据的历史周期数据与当前周期数据进行曲线融合处理；对融合处理后的实测曲线数据与历史曲线数据进行离散化处理并针对各属性数据进行差异分析，构建对应属性数据的差异特征矩阵；根据差异特征矩阵生成对应差异特征向量并结合周期运行数据进行电机状态分析；将当前电机的运行状态分析通过三维可视化进行综合反馈，并对当前电机的使用寿命进行数据显示。

本发明授权电机使用寿命的测试系统及方法在权利要求书中公布了：1.电机使用寿命的测试方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S100、利用数据传感采集设备对电机进行运行数据采集，设置周期时长获取电机对应周期各属性运转数据，对各属性数据进行封装传输；S200、通过可视化端口将各周期属性数据进行曲线拟合获取对应电机周期内属性数据曲线集合；通过调取对应各属性数据的历史周期数据与当前周期数据进行曲线融合处理；所述S200具体步骤如下：S201、在监控端对采集数据根据其对应属性进行数据分类，将分类后数据导入可视化端口，将各属性对应数据与采集周期构建关联曲线；所述关联曲线以采集周期为发展自变因素，以对应属性数据为发展因变因素构建；将可视化完成的数据关联曲线进行统筹生成当前周期的电机实测数据关联曲线集合H＝[H1,H2,H3...Hn]；其中Hn为对应各属性数据的关联曲线；n为采集的各属性数据类型数量；S202、在数据库中对当前电机的出厂测试各属性数据进行调取，并将调取数据导入可视化端口中，通过端口输出对应各属性数据的测试数据关联曲线；将测试数据关联曲线以当前电机的实测数据关联曲线集合进行对照，构建测试数据关联曲线集合L＝[L1,L2,L3...Ln]；结合电机当前周期的实测数据关联曲线集合和测试关联曲线集合，对各属性数据关联曲线进行融合处理；分别将对应各属性数据的实测关联曲线与测试关联曲线通过投影映射至同一坐标系中；S300、对融合处理后的实测曲线数据与历史曲线数据进行离散化处理并针对各属性数据进行差异分析，构建对应属性数据的差异特征矩阵；根据差异特征矩阵生成对应差异特征向量并结合周期运行数据进行电机状态分析；所述S300具体步骤如下：S301、在坐标系中，分别对融合处理后的实测关联曲线和测试关联曲线进行曲线差异分析；针对各属性数据融合处理坐标系中，以坐标原点为曲线遍历起点，对实测关联曲线与测试关联曲线的非重合部分曲线进行标注，以T0为时间阈值，对异常非重合曲线部分进行筛选分析，其计算公式为Ta-Tb≥T0；其中Ta和Tb为实测关联曲线与测试关联曲线的非重合部分曲线对应的时间区间[Ta,Tb]端点值；对各属性数据下的实测关联曲线与测试关联曲线的非重合部分曲线进行离散化处理，将非重合部分曲线进行数据点量化，针对区间原非重合部分曲线的时间区间[Ta,Tb]内，各时间点处的实测数据与测试数据进行分析，获取对应各时间点处的各属性数据的差异值，并构建对应的差异特征矩阵其中DFn为对应各属性数据的实测数据与测试数据的差异特征矩阵；Tm∈[Ta,Tb]；Km为对应各Tm时间点处的实测数据与测试数据的差值，其计算公式为Km＝|kmdTm-kteTm|；其中kmdTm为对应时间点Tm处的对应属性数据的实测值；kteTm为对应时间点Tm处的对应属性数据的测试值；m为时间点数量，且m≥2；S302、根据各属性数据的实测数据与测试数据的差异特征矩阵，分别对各属性数据差异特征向量进行构建；通过将差异特征矩阵映射至坐标系中，通过将矩阵中各时间点与对应数据值以坐标形式Tm,Km，在坐标系统进行坐标点定位；将各坐标点进行邻接相连获取对应差异特征矩阵的坐标系映射折线；则以前一时间点对应的坐标点为向量起点指向下一邻接坐标点构建对应时间区间[Tm-1,Tm]的差异特征向量通过以上方式获取时间区间[Ta,Tb]上的m-1个子区间差异特征向量；将各子区间差异特征向量进行融合计算，获取时间区间[Ta,Tb]上的综合差异特征向量，其计算公式为其中为时间区间[Ta,Tb]上的综合差异特征向量；其中，则针对各属性数据的实测数据与测试数据的差异特征矩阵所转化构建的各属性数据的综合差异特征向量集合为S303、依照各属性数据的综合差异特征向量对电机运转的各属性数据进行运行差异分析，其计算公式为其中ATVn为对应各属性数据的实测数据与测试数据之间的差异值；PmdT和PteT分别对应采集周期内各时间点对应的各属性数据的实测数据值和测试数据值；根据各属性数据的差异分析对当前周期内电机的综合运行状态差异进行分析，其计算公式为其中，ATVQ为当前周期内电机的综合运行状态差异值；δn为对应各属性数据对电机的综合状态影响系数；根据当前周期的电机运行状态对电机的运行寿命进行阶段分析，其分析公式为其中Sta为当前电机的运行状态比；ATVte为电机出厂状态平均运行状态差异值；通过电机出厂时分析对应的寿命使用阶段区间[Stamid,Stamax]；若StaStamid，则判断当前电机的工作周期处于运转寿命阶段初期；若Sta∈[Stamid,Stamax]，则判断当前电机的工作周期处于运转寿命阶段中期；若StaStamax，则判断当前电机的工作周期处于运转寿命阶段后期；S400、将当前电机的运行状态分析通过三维可视化进行综合反馈，并对当前电机的使用寿命进行数据显示。

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