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自主研发的新能源汽车的电机故障诊断及寿命预测系统，能够实现对新能源汽车电机及关键核心设备故障的早诊断早发现，一方面可以避免由于电机及核心设备的突发故障给整车及驾车人员带来的次生危险，另一方可以实现了对新能源汽车的预测性维护，从而可以避免维护不当和过度维护的情况。

通过自主研发的基于小样本的机器学习算法，实现了对新能源汽车轴承损伤，相间短路，匝间短路，永磁体退磁风险，IGBT/Sic等核心设备的故障诊断及寿命预测，相比于同类产品具有检测精度更高，故障诊断种类更全面，分析手段更多元，扩展能力更强等优势。

该设备已经应用于电机领域的多个应用场景，如华中科技大学的100MW脉冲电机轴承故障诊断及寿命预测系统，中科院等离子体所“人造太阳”真空机组智能诊断系统，应流集团真空泵出厂检测系统，河南金大地马达保护器的电机状态预警系统，芜湖埃科泰克公司的汽车电机检测系统等。

葛愿，男，江苏徐州人，九三学社社员，中国科学技术大学本科、硕士、博士，清华大学访问学者，教授，安徽省学术与技术带头人。承担国家级、省部级项目10余项，完成产学研项目10余项，发表学术论文近百篇，获省科技进步奖二等奖、三等奖各1项。主要研究领域：新型电力系统、无人系统。

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