中国稀土永磁电机关键技术研究

罗欣 李强

摘  要：稀土永磁材料是当前稀土行业发展最快、应用最多的材料，已经广泛应用于永磁电机、新能源汽车、消费电子等高科技领域，其中稀土永磁电机行业不仅产值巨大，而且应用需求广泛，是电子和机械工业各个新兴领域的基础。该文选用复杂网络分析和LDA主题分析方法，对稀土永磁电机领域1985年1月1日到2021年12月31日发明专利开展研究，将中国与稀土永磁电机产业优势国进行对比，识别中国稀土永磁电机关键技术，为中国稀土永磁电机未来的技术发展方向提供参考。

关键词：永磁电机；对比分析；复杂网络分析；LDA主题分析；主题强度

中图分类号：TD982      文献标志码：A          文章编号：2095-2945（2024）10-0030-05

Abstract： Rare earth permanent magnet material is the fastest growing and most widely used material in rare earth industry， and it has been widely used in high-tech fields such as permanent magnet motor， new energy vehicle， consumer electronics and so on. Rare earth permanent magnet motor industry not only has a huge output value， but also has a wide range of application requirements， which is the basis of various emerging fields of electronics and machinery industry. Using the methods of complex network analysis and LDA topic analysis， this paper studies the invention patents from January 1， 1985 to December 31， 2021 in the field of rare earth permanent magnet motors， compares China with the dominant countries of rare earth permanent magnet motors， and identifies the key technologies of rare earth permanent magnet motors in China， so as to provide reference for the future development direction of rare earth permanent magnet motors in China.

Keywords： permanent magnet motor; comparative analysis; complex network analysis; LDA topic analysis; topic intensity

《中國制造2025》提出的十大重点领域中，稀土永磁电机涉及七个领域，拥有很大的未来发展潜力，是稀土产业链延伸的重点方向[1]。虽然我国在稀土永磁材料的资源方面占据优势，但稀土永磁电机产业的关键技术不强，以欧美日等为代表的稀土应用国家势必加强稀土产业链中上游的应用研究，长此以往将再次拉开与我国的差距，制约我国制造业升级发展[2]。因此，在我国与稀土永磁电机优势国相比较下挖掘出我国稀土永磁电机的关键技术意义重大。

专利文件被视为了解技术趋势和制定创新战略的宝贵数据库，其主要优点是全面性、标准化和普遍适用性，能够有效地提取技术内容，为深入的技术分析提供有价值的来源[3]，基于专利文件的复杂网络分析和文本挖掘都是专利分析中的常见研究方法，其中文本挖掘当前使用较多的方法是应用LDA及其变体的主题模型对专利文本进行分析。如Zhang H等[4]基于专利数据，结合技术生命周期理论、LDA主题模型和文本相似度计算，对区块链领域进行技术评估和路线图分析，描述了技术发展的现状，预测了未来的发展趋势；曹晨[5]、罗恺[6]、仇丽青[7]等将LDA主题模型分析与社会网络分析方法相结合，对专利文献、各级人民政府网站上的科技创新相关文本进行主题分类，提炼技术关键词，分析相关领域的科技创新合作现状，测度技术融合及其趋势。

综上，2种方法在专利分析中的应用已经成熟，但两者结合使用的研究非常少，稀土行业内相关方法的使用也并不常见，且目前学者对稀土技术领域的研究主要是对产业链中上游的技术专利进行分析与评价，仍缺少针对具体行业关键技术的研究。因此本文结合复杂网络和LDA主题模型研究我国稀土永磁电机技术的发展趋势并与优势国家进行对比分析，识别出我国与稀土永磁电机产业优势国的关键技术，为我国在该技术领域的发展方向提供参考。

1  数据来源与研究方法

1.1  数据来源

IncoPat 数据库涵盖世界各国的专利数据，且对主要国家专利的标题、摘要等字段进行了机器翻译，数据全面且质优。本文需要国内及国际有关于稀土永磁电机的相关专利数据，且后续主题分析阶段需要统一语言以方便主题建模，因此，本文选用incoPat全球专利数据库进行数据采集。检索式如下：（（TIAB=（permanent magnet）） AND （IPC-MAIN=（H02K） OR IPC-MAIN=（H02P））） AND （AD=[19850101 TO 20211231]），考虑到一般发明专利在申请后3～18个月公开，将检索日期限制为申请日1985年1月1日到 2021年12月31日，数据最后更新时间为2023年7月23日，选择标题、摘要、摘要译文、IPC主分类号、IPC分类号、申请日等字段进行下载，经申请号合并去重、去杂等预处理操作，最终收取到全球稀土永磁电机的专利43 209条。本文根据稀土永磁电机的相关文献资料，结合各国稀土永磁电机的专利数量排名，选取日本、美国、韩国、德国作为与中国进行专利对比分析的稀土永磁电机技术优势国。

1.2  复杂网络

基于稀土永磁电机的相关专利数据进行复杂网络分析，构建IPC共现网络，对该网络某一具体网络特征进行研究，以识别出稀土永磁电机技术中影响力较高的核心技术。专利网络中节点中介中心性，能够反映出该节点代表的专利技术对全体技术融合的调控程度，点的中介中心性越高，越能影响其他技术的交流，因此本文选用中介中心性对专利技术的核心程度进行评估，计算公式如下

式中：V表示所有节点的集合；？滓st表示节点s到节点t的最短路径数量；？滓st（i）表示节点s到节点t的最短路径中经过节点i的数量。

1.3  主题分析

根据复杂网络分析得到的核心技术分类号，筛选出稀土永磁电机领域中以核心技术分类号为主分类号的专利作为核心专利，提取其摘要文本形成对应文本集，通过LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型分析从文本集中提取稀土永磁电机领域的主题，并进一步分析主题强度。主题强度指主题在一定时间窗口内受关注程度，在同一时间窗口内包含该主题的专利文本数量越多，代表该主题的强度越大，则越有可能认为其是重點主题。主题强度计算公式如下

，

2  结果与分析

2.1  专利IPC分类号分布

经过数据的整理，全球稀土永磁电机发明申请数量排名前五的国家分别为中国、日本、美国、韩国、德国，其中中国申请专利数量14 427件占比33.4%，日本申请专利数量11 332件占比26.2%，美国、韩国、德国分别以3 559件、2 664件、1 771件占比8.2%、6.2%、4.1%。

对上述每个国家专利排名前十的分类号进行统计，结果见表1。

由表1可知，H02K1/27（以永久磁体为转子铁芯的电机）是5个国家的共同研究热点，在五国专利分类号数量排名中均位列第一，日本、美国、德国都占比40%以上，中国和韩国占比略低，为30%以上。其中，H02K3/28（电机绕组或绕组间连接的布置）、H02K49/10（永磁式的机电离合器/机电制动器）属于中国排名前十的专利，但并没有在其他国家位列排名前十，说明这两种技术的研发方向是我国与他国技术布局的不同之处。

根据中国、日本、美国、韩国、德国的稀土永磁电机相关专利IPC分类号之间的共现关系形成共现矩阵，将数据导入Gephi软件，设置共现阈值为120，剔除网络中关联性较低的节点，构建出基于IPC分类号的专利技术共现网络。网络中节点越大，代表分类号出现的频次越大，节点之间的连线越粗，说明相连2个分类号关联程度越高，专利共现网络可视化如图1所示。

本文选用点的标准中介中心性结合节点出现频次来评估节点的重要性，设置节点标准中介中心性大于0.02，出现频次大于200，得到专利核心技术分类号见表2。

以中、日、美、韩、德五国的稀土永磁电机产业专利为蓝本，通过IPC分类号共现分析得到专利核心技术。其中，H02K1/27（以永久磁体为转子铁芯的电机）中介中心性为0.184，排名第一，H02K21/14（磁体在电枢内旋转的有永久磁体的同步电动机）中介中心性为0.060 5，排名第二；H02K7/18（发电机与机械驱动机结构上相连的，例如汽轮机）中介中心性为0.055，排名第三。

用Origin软件绘制五国稀土永磁电机产业核心技术布局对比图，如图2所示。可以看出，大部分核心技术的数量第一为中国或者日本，虽然两者重点技术侧重有所不同，但毫无疑问中国和日本在稀土永磁电机产业核心技术上处于领跑地位，日本侧重于H02K1/27（以永久磁体为转子铁芯的电机）、H02K41/03（同步电动机；步进电动机；磁阻电动机）、H02K33/18（通过与一固定磁场系统相互作用使其运动的线圈系统）、H02K1/22（磁路的转动零部件）、H02K21/22（带有环绕电枢旋转的磁体的电机），我国则在H02K21/14（磁体在电枢内旋转的电机）、H02K7/18（发电机与机械驱动机结构上相连的电机）、H02K49/10（永磁式的机电离合器/机电制动器）、H02K15/03（具有永久磁体的专用于制造、装配、维护或修理电机的方法或设备）、H02K35/02（带有可动磁体和静止线圈系统的发电机）有优势。总体来说，日本拥有先一步着手相关领域研究的优势，我国还在追赶阶段，应该抓紧创新，争取抢占新兴前沿技术。

2.2  核心技术主题及主题强度分析

同一专利可能具有若干个分类号，其中第一个称为主分类号，代表该专利的的主要技术。基于已确定的18个核心技术 IPC分类号，从5个国家中筛选出主分类号在核心技术范围内的专利数据进行LDA主题模型分析。主题一致性结合了主题间相似度计算分值来衡量LDA主题挖掘的精确程度，进而确定进行模型分析的最优主题数K为5，LDA建模分析见表3。

在利用 LDA 进行主题分析的过程中，本文采取先整体后离散的方式，首先对五个国家1985年1月1日到2021年12月31日所有专利建模，计算各个主题在5个国家的总体数据中的主题强度，然后再根据申请人国别将专利数据划分至各个国家，计算不同主题在各个国家的主题强度。计算结果见表4。

由表4中总体主题强度可知，Topic5电机控制以0.283排名第一，说明作为新兴领域的混合动力电车、新能源汽车所用电机控制系统的设计与制造是行业内研究热度最高的技术；Topic3永磁体以0.209排名第二，表明电机消耗量巨大的永磁体的制备工艺依旧是行业内研究的重点。Topic1电机结构以0.198排名第三。Topic4电机整机以0.160排名第四。Topic2电机零部件以0.149位列第五，说明磁路零部件、机壳、外罩、支撑物等电机零部件虽然仍是稀土永磁电机行业的研究内容，但研究热度已经不如电机控制的相关技术。可以看出，目前稀土永磁电机行业的技术逐渐从电机制造转向电机控制。

由表4中5个主题在不同国家的主题强度可得，我国在Topic1电机结构方面的技术相对成熟，专利产出强于其他国家，对于Topic3永磁体的研究热度排名第二，表明我国拥有富足的稀土资源，且把握了这个优势投入较大力度对永磁材料制备的相关技术进行研究，有一定技术优势。但在稀土永磁电机整体中研究热度最高的Topic5电机控制方面，日本研究热度最高，我国研究热度最低，说明我国在新能源汽车、转向系统用电机这方面研究力度不足，且Topic2电机零部件和Topic4电机整机的研究热度我国都低于同属于核心技术领跑地位的日本，可以看出我国在稀土永磁电机基础研究和前沿领域与日本尚存在一定的差距。

3  结束语

基于复杂网络分析和LDA主题模型分析方法，对incopat收录的稀土永磁电机领域 1985年1月1日到2021年12月31日 年发明专利进行研究，识别我国与稀土永磁电机产业优势国的关键技术，为我国稀土永磁电机未来的技术发展方向提供参考，研究结果如下。

复杂网络分析结果表明，稀土永磁电机行业的技术重点在永磁电机、永磁同步电机、汽轮机等。从核心技术的布局来看，我国和日本在稀土永磁电机核心技术共同处于领跑地位，与美国、韩国等优势国家有一定差距，我国的专利主要聚焦于电机内部零件、结构的研究，18个核心分类号中，我国研究占据优势的关键技术有H02K21/14、H02K7/18、H02K49/10、H02K15/03、H02K35/02。

LDA主题模型分析部分，利用 IPC 共现分析得到的核心技术IPC 分类号筛选专利，在此基础上对五国专利的摘要进行建模，得到电机结构、电机零部件、永磁体、电机整机、电机控制 5 个主题。从总体来看，电机控制和永磁体主题强度相对较高，说明目前稀土永磁电机的研究热点是电动车辆驱动装置和稀土永磁材料的制备。从各核心技术主题在不同国家的主题强度来看，我国在电机结构中主题强度位列第一，相关技术研究热度和专利产出较高，在电机零部件设计与制造方面具备一定优势；但在电机零部件、电机整机、电机控制中主题强度位列末位，研发力度相较于日、美、韩、德较低，后续发展需要国家提供政策支持，加大研究力度。

参考文献：

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[6] 罗恺，袁曉东.基于LDA主题模型与社会网络的专利技术融合趋势研究——以关节机器人为例[J].情报杂志，2021，40（3）：89-97.

[7] 仇丽青，陈卓艳，丁长青，等.基于改进LDA主题模型的社会网络话题发现算法iMLDA[J].情报科学，2016，34（9）：115-118，133.