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龙图腾网获悉天津市产品质量监督检测技术研究院自行车研究中心申请的专利一种电动自行车用电动机综合检测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：CN121500102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610043162.6，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种电动自行车用电动机综合检测系统及方法是由张彤;田雨禾;郝鹏;冯浩征;刘巧巧;李轶;郑钧设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电动自行车用电动机综合检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电动自行车用电动机综合检测系统及方法，通过获取电动自行车用电动机在运行及测试状态下的实时时序数据，提取表征电动自行车用电动机性能状态的多维度特征向量，构建以多维度特征向量为输入的第一预测评估模型，得到电动自行车用电动机的实时健康状态量化评分及故障风险分类，为电动自行车用电动机设计的最优方案提供参考，同时基于多维度特征向量及历史状态序列构建第二预测评估模型，预测电动自行车用电动机的剩余使用寿命，为电动自行车用电动机的最佳使用年限设计提供依据。两个模型综合输出，实现对电动自行车用电动机的综合性能预测，使企业生产的电动自行车用电动机既满足检测标准，又降低生产成本，达到最佳性价比。

本发明授权一种电动自行车用电动机综合检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种电动自行车用电动机综合检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电动自行车用电动机在运行及测试状态下的实时时序数据；对所述实时时序数据进行处理，提取表征电动自行车用电动机性能状态的多维度特征向量；将所述多维度特征向量输入至第一预测评估模型，得到电动自行车用电动机的实时健康状态量化评分及故障风险分类；基于所述多维度特征向量及历史状态序列构建第二预测评估模型，估算电动自行车用电动机的剩余使用寿命；基于所述第一预测评估模型和第二预测评估模型的综合结果，得到电动自行车用电动机的综合性能预测； 所述实时时序数据包括建立第一、第二预测评估模型所需的电气运行参数、热力学状态参数以及外部工况与环境参数的原始数据； 所述多维度特征向量包括从所述原始数据中提取的数据特征； 所述第一预测评估模型包括健康基准建模模型和基于监督学习的分类模型； 所述第二预测评估模型包括健康指标轨迹匹配寿命预测模型和退化状态滤波预测模型； 所述的第一预测评估模型通过以下方法进行构建： 首先通过健康基准建模模型，利用电动自行车用电动机在已知健康状态下的历史特征向量构建正常工况基准； 随后基于监督学习的分类模型基于所述特征向量及其对应的状态标签，采用多层非线性变换模型进行训练，得到一个能够将输入特征向量映射为具体健康状态或故障类型的分类器； 所述第二预测评估模型包括健康指标轨迹匹配寿命预测模型和退化状态滤波寿命预测模型； 所述健康指标轨迹匹配寿命预测模型包括：健康指标提取单元，用于基于多维度特征向量生成一维健康指标；轨迹匹配单元，用于计算所述一维健康指标的实时序列与历史退化曲线库中曲线的相似性距离；寿命预测单元，用于基于相似性匹配结果，通过加权计算预估电动自行车用电动机的剩余有用寿命； 所述退化状态滤波寿命预测模型包括：状态空间模型构建单元，用于建立包含状态方程与观测方程的电动自行车用电动机退化概率模型；在线状态估计单元，用于基于卡尔曼滤波或粒子滤波算法递推估计健康状态的后验分布；寿命预测单元，用于基于状态方程与失效阈值，模拟未来退化路径并输出电动自行车用电动机剩余寿命的概率分布； 所述方法还包括： 接收来自维修终端的维修结果反馈数据，将故障特征向量与确认的故障类别作为新增标注样本，对所述基于监督学习的分类模型进行增量学习与优化； 所述方法还包括： 对同一生产批次或型号的多个电动自行车用电动机的出厂检测特征向量进行聚类分析，生成质量分布报告，识别偏离标准族群的异常个体； 聚合同型号电动自行车用电动机全生命周期的特征数据，拟合其关键特征的共性退化轨迹，建立该型号电动自行车用电动机的标准健康退化基线。

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