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龍圖騰網恭喜三菱電機株式會社申請的專利機器學習裝置及機器學習方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114902060B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-07-04發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202080091768.8，技術領域涉及：G01R31/34；該發(fā)明授權機器學習裝置及機器學習方法是由久保匠;稻垣貴信設計研發(fā)完成，并于2020-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本機器學習裝置及機器學習方法在說明書摘要公布了：機器學習裝置1對電動機驅動裝置2的警報原因進行學習，該機器學習裝置1具有：狀態(tài)觀測部10，其取得包含從電動機驅動裝置2取得的從電動機檢測出的電流檢測值、對電動機的轉速進行指定的速度指令值、輸出至電動機的輸出電壓值、電動機的速度推定值及電動機的速度檢測值中的至少1者在內的特征量而作為狀態(tài)變量，取得與特征量對應的警報原因而作為標簽數(shù)據(jù)；以及學習部11，其生成學習模型，該學習模型用于根據(jù)基于狀態(tài)變量及標簽數(shù)據(jù)的組合創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集對與新的特征量對應的新的警報原因進行推定。

本發(fā)明授權機器學習裝置及機器學習方法在權利要求書中公布了：1.一種機器學習裝置，其對驅動電動機的電動機驅動裝置的警報原因進行學習， 其中，該機器學習裝置具有： 狀態(tài)觀測部，其取得包含從所述電動機驅動裝置取得的從所述電動機檢測出的電流檢測值、對所述電動機的轉速進行指定的速度指令值、輸出至所述電動機的輸出電壓值、表示所述電動機的推定出的轉速的速度推定值及表示所述電動機的檢測出的轉速的速度檢測值中的至少1者在內的特征量而作為狀態(tài)變量，取得與所述特征量對應的警報原因而作為標簽數(shù)據(jù)； 學習部，其生成學習模型，該學習模型用于根據(jù)基于所述狀態(tài)變量及所述標簽數(shù)據(jù)的組合創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集對與新的特征量對應的新的警報原因進行推定； 警報推定部，如果取得了新的特征量，則該警報推定部對所述新的特征量應用所述學習模型，對與所述新的特征量對應的新的警報原因進行推定；以及 校正部，其基于包含設定于所述電動機驅動裝置的參數(shù)設定值、所述電動機驅動裝置的驅動狀況及將從所述電動機驅動裝置輸出的電力放大的放大器的內部數(shù)據(jù)中的至少1者在內的設計內數(shù)據(jù)，對由所述警報推定部推定出的警報原因進行校正， 在所述設計內數(shù)據(jù)中包含表示所述參數(shù)設定值中的在異常運轉前被變更的參數(shù)設定值的變更信息， 所述校正部基于所述變更信息對由所述警報推定部推定出的警報原因進行校正， 所述狀態(tài)觀測部取得與所述電動機的控制方式對應的特征量， 所述狀態(tài)觀測部在所述電動機的控制方式為矢量控制或無傳感器矢量控制的情況下，取得包含所述速度檢測值、所述速度推定值及所述速度指令值中的至少1者在內的特征量， 在所述電動機的控制方式既不是所述矢量控制也不是所述無傳感器矢量控制的情況下，取得包含所述輸出電壓值及所述電流檢測值中的至少1者在內的特征量。

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