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一种轴向磁通电机参数的辩识方法 

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申请/专利权人:广州力冠控制技术有限公司

摘要:本发明涉及参数辨识方法技术领域,且公开了一种轴向磁通电机参数的辩识方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、数据采集:通过传感器采集轴向磁通电机在运行过程中的电流、电压、转速和转矩数据,确保数据的准确性和完整性;S2、数据预处理:对采集到的数据进行预处理,以确保数据质量和可用性;S3、构建深度学习模型。本发明提出一种轴向磁通电机参数的辩识方法,本发明通过利用深度学习模型进行参数辩识,提高了辩识精度和稳定性;无需建立精确的数学模型,降低了实际应用难度;适用于各种环境和非线性问题,具有广泛的适用性;可以实时对电机参数进行调整,优化电机性能。

主权项:1.一种轴向磁通电机参数的辩识方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、数据采集:通过传感器采集轴向磁通电机在运行过程中的电流、电压、转速和转矩数据,确保数据的准确性和完整性;S2、数据预处理:对采集到的数据进行预处理,以确保数据质量和可用性;S3、构建深度学习模型:选择适合轴向磁通电机参数辩识的深度学习模型,设计网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接方式;S4、数据集划分:将采集到的数据集划分为训练集和验证集,用于模型的训练和评估;S5、模型训练:利用训练集对构建的深度学习模型进行训练,通过反向传播算法不断调整网络参数,优化模型的性能;设置合适的学习率和迭代次数,确保模型在训练集上收敛;S6、模型评估:使用验证集对训练好的模型进行评估,计算模型的准确率、损失函数值指标;S7、参数辩识:将训练好的深度学习模型应用于新的轴向磁通电机运行数据中,利用模型预测输出值与实际参数进行对比,辩识电机参数;S8、控制优化:将辩识得到的参数应用于电机控制系统中,优化控制算法,提高电机的性能和稳定性。

全文数据:

权利要求:

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