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龙图腾网恭喜浙江优奈特电机有限公司申请的专利一种电动三轮车用牵引电机及其检测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：CN119483128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510056977.3，技术领域涉及：H02K11/21；该发明授权一种电动三轮车用牵引电机及其检测方法是由王汝龙;周骄;郑俏茜;段玲玲设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动三轮车用牵引电机及其检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电机技术领域，特别是一种电动三轮车用牵引电机及其检测方法。在电机结构方面，其内部合理布局各部件，通过液冷通道、滚动轴承等设计保障电机运行的稳定性和高效性。在检测方面，通过索引配对获取稳定性系数并构建动态变化曲线，与预设曲线对比来标定电机为合格品或不合格品，对于不合格品进一步分析实际工作参数找出异常参数，最后通过构建的工作状态异常类型预测模型预测异常类型。整体上，本发明所公开的牵引电机及其检测方法有助于提高电机质量控制水平，准确评估电机性能，降低不合格品率，为电机故障诊断和修复提供依据，从而提升电动三轮车的可靠性和安全性。

本发明授权一种电动三轮车用牵引电机及其检测方法在权利要求书中公布了：1.一种电动三轮车用牵引电机的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建牵引电机的稳定性系数索引库，并对所述牵引电机进行模拟工作测试，基于物联网方式在若干个预设时间节点采集所述牵引电机的实际工作参数组合；将在若干个预设时间节点所采集得到的实际工作参数组合导入所述稳定性系数索引库中进行索引配对，获取牵引电机在若干个预设时间节点所对应的稳定性系数；根据牵引电机在若干个预设时间节点所对应的稳定性系数构建牵引电机在测试时间段内的稳定性系数动态变化曲线；分析所述稳定性系数动态变化曲线与预设曲线之间的重合度；若所述重合度大于预设重合度，则将所述牵引电机标定为一类品；若所述重合度不大于预设重合度，则将所述牵引电机标定为二类品；其中，所述一类品即为合格品，二类品即为不合格品；若所述牵引电机被标定为二类品，则将在若干个预设时间节点所采集得到的实际工作参数组合进行特征分类处理，获取被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的各种实际工作参数；将被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的各种实际工作参数进行特征分析处理，获取该被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的异常实际工作参数；构建牵引电机的工作状态异常类型预测模型，将被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的异常实际工作参数导入所述工作状态异常类型预测模型中进行预测，获取所述被标定为二类品牵引电机的工作状态异常类型；构建牵引电机的稳定性系数索引库，具体为：通过大数据网络获取牵引电机在各种预设工作参数组合条件之下的稳定性系数；构建一个数据库空间，统计各种预设工作参数组合的数量，根据各种预设工作参数组合的数量在所述数据库空间中划分出对应数量的子库；以及将各种预设工作参数组合条件之下的稳定性系数蚀刻在对应子库的元数据区域上，然后将各种预设工作参数组合存储在对应子库的索引结构区域上，得到稳定性系数索引库；将在若干个预设时间节点所采集得到的实际工作参数组合导入所述稳定性系数索引库中进行索引配对，获取牵引电机在若干个预设时间节点所对应的稳定性系数，具体为：按照时间戳依次将在各个预设时间节点所采集得到的实际工作参数组合导入所述稳定性系数索引库中；计算所述实际工作参数组合与各子库中预设工作参数组合之间的杰卡德相似系数，并在所计算得到的各个杰卡德相似系数中排序出最大杰卡德相似系数；标记与最大杰卡德相似系数所对应的预设工作参数组合的子库，并在所被标记子库的元数据区域中提取出对应稳定性系数，得到牵引电机在相应预设时间节点所对应的稳定性系数；直至将各个预设时间节点所采集得到的实际工作参数组合均导入所述稳定性系数索引库中进行索引配对后，得到牵引电机在各个预设时间节点所对应的稳定性系数；分析所述稳定性系数动态变化曲线与预设曲线之间的重合度，具体为：获取牵引电机的工作性能要求信息，根据所述工作性能要求信息确定出牵引电机在若干个预设时间节点所对应的标准稳定性系数；根据牵引电机在若干个预设时间节点所对应的标准稳定性系数绘制预设曲线；引入欧几里得距离算法，基于欧几里得距离算法计算所述稳定性系数动态变化曲线与预设曲线之间的欧几里得距离值；根据所述欧几里得距离值确定出所述稳定性系数动态变化曲线与预设曲线之间的重合度；将被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的各种实际工作参数进行特征分析处理，获取该被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的异常实际工作参数，具体为：分别根据被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的各种实际工作参数构建被标定为二类品牵引电机在测试时间段内的各种实际工作参数的动态变化曲线图；获取牵引电机在测试时间段内的各种实际工作参数的标准范围值，根据各种实际工作参数的标准范围值在相应动态变化曲线图中确定出上界限与下界限，从而得到各动态变化曲线图的界限区域；分别分析各动态变化曲线图中线段处于界限区域内的总长度以及处于界限区域外的总长度，将各动态变化曲线图中线段处于界限区域内的总长度以及处于界限区域外的总长度相除，得到各动态变化曲线图中曲线的偏移系数；分别将各动态变化曲线图中曲线的偏移系数与预设系数阈值进行比较；若某一动态变化曲线图中曲线的偏移系数大于预设系数阈值，则将与该动态变化曲线图相应的实际工作参数标定为异常实际工作参数；若某一动态变化曲线图中曲线的偏移系数不大于预设系数阈值，则将与该动态变化曲线图相应的实际工作参数标定为正常实际工作参数；构建牵引电机的工作状态异常类型预测模型，具体为：通过大数据网络获取牵引电机的各种工作状态异常类型，以及获取发生各种工作状态异常类型所对应的异常特征参数，得到各种工作状态异常类型与其所对应异常特征参数；基于灰色关联分析法将各种工作状态异常类型与其所对应异常特征参数进行关联分析，获取各种工作状态异常类型与其所对应异常特征参数之间的关联性文本；引入隐马尔科夫随机场，将所述工作状态异常类型作为条件节点，将所述异常特征参数作为变量节点；根据各种工作状态异常类型与其所对应异常特征参数之间的关联性文本将所述条件节点与变量节点进行关联连接，获取各种工作状态异常类型与其所对应异常特征参数之间的拓扑结构图；基于图概网络构建预测模型，将所述拓扑结构图嵌入所述预测模型中，得到牵引电机的工作状态异常类型预测模型。

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