申请/专利权人：深圳市创马优精密电子有限公司

申请日：2024-04-11

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118041159B

主分类号：H02P23/00

分类号：H02P23/00;H02P23/14;G06F18/243;G06N20/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本发明涉及电机能耗控制领域，公开了基于智能反馈的电机驱动控制板能耗优化方法及系统，包括以下步骤：实时采集电机驱动控制板的运行能耗参数并进行数据预处理，同时根据数据预处理后的运行能耗参数构建实时智能反馈数据模型；对实时智能反馈数据模型进行模型拟合性能评估优化和运行能耗参数实时更新速率评估优化，得到合格实时智能反馈数据模型，并通过合格实时智能反馈数据模型对运行能耗参数异常的目标电机驱动控制板进行故障分析。本发明能够通过数据智能反馈的形式对电机驱动控制板进行能耗监测和能耗优化，可以实现更加精准、高效的能源管理，提高电机驱动控制板的性能和稳定性，从而达到节能减排的目的。

主权项：1.基于智能反馈的电机驱动控制板能耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S102：对电机驱动控制板运行能耗参数进行实时采集，并对实时采集得到的电机驱动控制板运行能耗参数进行数据预处理；S104：基于一类运行能耗参数，构建实时智能反馈数据模型，对所述实时智能反馈数据模型进行模型拟合性能评估，并基于模型拟合性能评估结果对实时智能反馈数据模型进行模型拟合优化；S106：对拟合合格实时智能反馈数据模型进行运行能耗参数实时更新速率测试，并对运行能耗参数实时更新速率测试不合格的拟合合格实时智能反馈数据模型进行模型优化；S108：通过合格实时智能反馈数据模型，对目标电机驱动控制板的运行能耗参数进行实时监测，并对运行能耗参数异常的目标电机驱动控制板进行溯源分析和故障检修；其中，所述S102，具体为：获取需要进行能耗优化的电机驱动控制板，标定为目标电机驱动控制板；运行目标电机驱动控制板，预设第一运行能耗测试时间，在所述目标电机驱动控制板上安装运行能耗参数采集传感器模块，并在第一运行能耗测试时间内，通过所述运行能耗参数采集传感器模块对目标电机驱动控制板的运行能耗参数进行实时采集，得到目标电机驱动控制板的运行能耗实时参数；基于所述目标电机驱动控制板的运行能耗实时参数，构建运行能耗参数直方图，对所述运行能耗参数直方图进行数据分布计算，得到目标电机驱动控制板的运行能耗实时参数的数据分布状态，标定为一类数据分布状态；对一类数据分布状态进行分析，并预设一类标准数据分布状态阈值，若一类数据分布状态维持在一类标准数据分布状态阈值内，则将目标电机驱动控制板的运行能耗实时参数标定为一类运行能耗参数，所述一类运行能耗参数中不存在数据缺失和数据重复；若一类数据分布状态不维持在一类标准数据分布状态阈值内，对目标电机驱动控制板的运行能耗实时参数进行数据预处理，所述数据预处理包括数据缺失填补和重复数据删除，得到一类运行能耗参数；其中，所述S104，具体为：基于一类运行能耗参数，拟合构造目标电机驱动控制板的运行能耗实时参数反馈模型，标定为实时智能反馈数据模型；引入AIC准则，基于所述AIC准则，对实时智能反馈数据模型进行模型拟合程度计算，得到实时智能反馈数据模型的模型拟合程度；预设模型拟合期望值，若不合格实时智能反馈数据模型的模型拟合程度不符合模型拟合期望值，则获取不合格实时智能反馈数据模型的模型参数，标定为一类模型参数；引入梯度提升树算法，并将所述一类模型参数划分为训练集和测试集，基于梯度提升树算法和一类模型参数的训练集，构建基础梯度提升树模型；对基础梯度提升树模型进行残差序列迭代计算，并预设最大迭代次数，当最大残差序列迭代计算的迭代次数等于最大迭代次数，则停止进行残差序列迭代计算，得到一类梯度提升树模型；使用一类模型参数的测试集对一类梯度提升树模型进行模型性能评估，并预设一类梯度提升树模型的标准模型性能阈值，若一类梯度提升树模型的模型性能不维持在标准模型性能阈值内，则对一类梯度提升树模型进行模型调优，使一类梯度提升树模型的模型性能维持在标准模型性能阈值内，得到标准梯度提升树模型；获取标准梯度提升树模型的模型参数，并基于标准梯度提升树模型的模型参数，构建模型拟合程度符合模型拟合期望值的实时智能反馈数据模型，标定为拟合合格实时智能反馈数据模型；其中，所述S106，具体为：在拟合合格实时智能反馈数据模型中进行运行能耗参数实时更新，并计算拟合合格实时智能反馈模型参数的运行能耗参数实时更新速率；预设拟合合格实时智能反馈模型参数的标准运行能耗参数实时更新速率，若拟合合格实时智能反馈模型参数的运行能耗参数实时更新速率小于运行能耗参数标准实时更新速率，则将拟合合格实时智能反馈数据模型标定为不合格实时智能反馈数据模型；在所述不合格实时智能反馈数据模型中进行数据采集频率调控，并获取不合格实时智能反馈数据模型的数据采集最大频率，判断在数据采集最大频率内不合格实时智能反馈数据模型的运行能耗参数实时更新速率是否仍小于运行能耗参数标准实时更新速率；若否，则将使不合格实时智能反馈数据模型的运行能耗参数实时更新速率大于运行能耗参数标准实时更新速率的数据采集频率标定为合格数据采集频率，并将控制不合格实时智能反馈数据模型的数据采集频率大于合格数据采集频率，得到合格实时智能反馈数据模型；若是，则获取不合格实时智能反馈数据模型的数据传输通道，并在大数据网络中检索数据传输通道的设计优化方案并输出，使不合格实时智能反馈数据模型的运行能耗参数实时更新速率大于运行能耗参数标准实时更新速率，得到合格智能反馈数据模型；其中，其特征在于，所述S108，具体为：通过合格智能反馈数据模型实时监测目标电机驱动控制板的运行能耗参数，并预设第二运行能耗测试时间，在所述第二运行能耗测试时间内，若目标电机驱动控制板的运行能耗参数不在预设范围内，则将目标电机驱动控制板标定为异常电机驱动控制板；获取由异常电机驱动控制板控制的电机，标定为目标电机，获取目标电机的负载情况，并基于目标电机的负载状况判断目标电机是否存在过载现象；若是，则在大数据网络中检索目标电机的负载调节方案输出，所述目标电机的负载调节方案包括对目标电机进行电机速度调节、电机转矩调节和负载平衡控制，使目标电机不存在过载现象；若目标电机不存在过载现象，且异常电机驱动控制板的运行能耗参数仍不在预设范围内，则将异常电机驱动控制板标定为一类异常电机驱动控制板；对一类异常电机驱动控制板进行运行振动幅度和供电参数分析，并基于分析结果，对一类异常电机驱动控制板进行缺陷溯源及优化，得到合格电机驱动控制板；其中，所述对一类异常电机驱动控制板进行运行振动幅度和供电参数分析，并基于分析结果，对一类异常电机驱动控制板进行缺陷溯源及优化，得到合格电机驱动控制板，具体为：预设一类异常电机驱动控制板的标准运行振动幅度，判断一类异常电机驱动控制板的运行振动幅度与标准运行振动幅度之间的偏差值；若偏差值大于预设值，则基于大数据网络检索一类异常电机驱动控制板的振动抑制优化方案并输出，使一类异常电机驱动控制板运行振动幅度与标准运行振动幅度之间的偏差值小于预设值；当一类异常电机驱动控制板的运行振动幅度与标准运行振动幅度之间的偏差值小于预设值，且一类异常电机驱动控制板的运行能耗参数维持在预设范围内，则将对应的一类异常电机驱动控制板标定为合格电机驱动控制板；当一类异常电机驱动控制板的运行振动幅度与标准运行振动幅度之间的偏差值小于预设值，但一类异常电机驱动控制板的运行能耗参数仍不维持在预设范围内，则判断一类异常电机驱动控制板存在供电异常；获取一类异常电机驱动控制板的供电系统，标定为目标供电系统，获取目标供电系统的供电电路结构，基于目标供电系统的供电电路结构，对目标供电系统的各个位置进行供电电流值测算，并将供电电流值与期望值不符的位置标定为供电异常位置；对供电异常位置进行检修，使一类异常电机驱动控制板的运行能耗参数维持在预设范围内。

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