申请/专利权人：哈尔滨理工大学

申请日：2024-02-26

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN118095076A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;H02P29/60;G06N3/0442;G06N3/08;G06N3/006;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开

摘要：一种基于哈里斯鹰优化算法的电机定子温度预测方法。本发明利用哈里斯鹰捕猎的优点，对LSTM长短时记忆网络进行优化，首先将电机前端、电机中端、电机末端、定子温度输入进LSTM进行初始化训练得到权重和偏置系数，将权重和偏置系数通过排列组合成为位置向量代表哈里斯鹰个体的位置。然后通过全局搜索和局部搜索，不断计算不同个体对应的适应值，适应值最高的定义为哈里斯鹰领袖。以哈里斯鹰领袖位置代表权重和偏置系数最优解。通过迭代计算不断选取哈里斯鹰领袖，并实时更新领袖位置，最终得到权重和偏置系数的最优解，将其输入进LSTM算法中完成优化，即可实现电机定子温度的预测。

主权项：1.一种基于哈里斯鹰优化算法的电机定子温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：记录多组同一时刻下的电机前端、电机中端、电机末端、定子四个部分的温度值，分成两组：训练数据集T1、测试数据集T2，以所述电机前端、所述电机中端、所述电机末端的温度值为模型输入集，所述的定子温度值为模型输出集；步骤二：将所述训练数据集T1输入LSTM长短时记忆网络中对模型进行训练，得到初始化的权重和偏置参数，LSTM算法核心计算公式如下：it＝σWii·xt+bii+Whi·ht-1+bhi1ft＝σWif·xt+bif+Whf·ht-1+bhf2gt＝tanhWig·xt+big+Whg·ht-1+bhg3ct＝ft·ct-1+it·gt4ot＝σWio·xt+bio+Who·ht-1+bho5ht＝ot·tanhct6其中it为输入门，ft为遗忘门，gt为单元候选值，ct为时间步t单元状态，ot为输出门，ht为时间步t的隐含状态，ct-1为时间步t-1的单元状态，ht-1为时间步t-1的隐含状态，xt为时间步t的输入，b为偏置项，W为权重矩阵，权重矩阵和偏置项的下标ii，if，ig，io，分别表示输入门、遗忘门、单元候选值和输出门的权重和偏置项，Whi，Whf，Whg，Who用于表示隐含状态到各门的权重，bhi，bhf，bhg，bho用于表示隐含状态到各门的权重，σ为sigmoid激活函数，tanh为双曲正切激活函数；步骤三：将所述输入门、所述遗忘门、所述单元候选值、所述输出门的权重和偏置参数按着顺序进行组合为位置向量Wii、Whi、bii、bhi、Wif、Whf、bif、bhf、Wig、Whg、big、bhg、Wio、Who、bio、bho，作为哈里斯鹰的个体位置，每个个体对应的位置就代表待优化的参数，加入步长限制：Lt＝q·Lt-17其中，Lt为新步长，Lt-1为原步长，q为距离缩放因子；哈里斯鹰群在步长限制条件下开始全局搜索，得到不断改变的所述位置向量，也就是不同的所述权重和偏置系数；定义目标函数：平均绝对误差MAE，均方根误差RMSE，决定系数R2，具体计算公式如下： 其中，n为样本总数，yi为实际值，为估计值，为平均值；定义适应值：A1为所述鹰群个体的素质水平，A2为鹰群聚合程度，A3为所述哈里斯鹰群捕获猎物的能力；适应值计算公式为：A1＝-MAE11A2＝-RMSE12A3＝R213根据自然界优胜劣汰的生存原则可以得到评价标准：所述鹰群个体的素质水平越高、鹰群聚合程度越高、哈里斯鹰群捕获能力越强说明此时所述哈里斯鹰群更为优秀；对之应的所述适应值的评价标准为A1、A2越大，A3越接近于一，根据所述适应值的评价标准选取最佳的所述哈里斯鹰个体位置作为哈里斯鹰领袖位置向量，也就是本次迭代下的权重和偏置参数最优解，每个所述哈里斯鹰个体相互之间以及哈里斯鹰领袖的位置不断发生变化，位置关系公式如下：Kt＝Kt-1+r1×Ka-Kt-1+r2×Kb-Kt-114其中，Kt为新位置，Kt-1为当前位置，Ka为哈里斯鹰领袖位置，Kb为哈里斯鹰群其余鹰位置，r1，r2为介于0和1之间的随机数；所述哈里斯鹰群不断更新位置来更新适应值，在达到最大迭代次数或者达到预定的优化目标后，输出最终的权重和偏置参数最优解，完成优化过程；步骤四：输入所述测试数据集T2，得到更为准确的定子温度预测值。

全文数据：

权利要求：

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