一种评估新能源汽车电机健康状态的方法与仪器

本发明属于电机健康评估分析技术领域，具体涉及一种评估新能源汽车电机健康状态的方法与仪器，包括如下步骤：采集并同步多模态电机信号，以及根据电机信号变化生成的触发事件；构建四维张量数据集，通过图神经网络融合电机信号数据，基于电机信号数据提取跨域故障特征；应用改进型小波包分解对跨域故障信号进行多分辨率分析，识别隐性谐波与瞬态冲击；通过边缘计算节点提取跨域故障特征，采用联邦学习框架聚合多设备数据训练全局诊断模型，以及动态工况下的故障分类方法；基于全局诊断模型及动态工况下的故障类型。本发明，能够实现在评估电机健康状态的情况下，实现数据的多源同步，突破单模态数据的限制，提升电机健康评估的精度。