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专利摘要显示，本发明涉及车辆电机轴承故障检测领域，具体涉及基于人工智能模型的车辆电机轴承故障检测方法，包括：获取车辆电机轴承的振动信号；通过完全自适应噪声集合经验模态分解算法对振动信号进行分解，得到若干模态分量，从所有模态分量中选取最优模态分量，并对最优模态分量进行包络解调，提取对应的故障特征信息；通过点对称模式算法将故障特征信息转换为对应的故障点对称模式图；将故障点对称模式图输入基于深度学习模型构建的故障诊断模型中，输出对应的故障类型预测值作为车辆电机轴承的故障检测结果。本发明能够准确提取电机轴承振动信号中的故障特征信息并转换为故障点对称模式图，最终通过深度学习模型实现电机轴承故障类型的预测。
