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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，包括以下步骤：S1、获取电机于电流退磁状态和温升退磁状态的预设数据，分别得到第一数据集和第二数据集；S2、根据第一数据集结合浅层前馈式神经网络构建第一模型和第二模型；根据第二数据集结合浅层前馈式神经网络构建第三模型和第四模型；第一模型和第三模型包括用于预测退磁程度的模型；第二模型和第四模型包括用于预测退磁分布的模型；S3、根据第一模型和第二模型分别预测电流退磁状态下永磁体的退磁程度及退磁分布；根据第三模型和第四模型分别预测温升退磁状态下永磁体的退磁程度及退磁分布。本发明能够精准预测电机退磁程度和退磁分布情况，具有实用价值。
主权项：1.一种基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取电机于电流退磁状态的第一数据，得到第一数据集；获取电机于温升退磁状态的第二数据，得到第二数据集；所述第一数据包括空载电压时域和频域信号及永磁体退磁分布；所述第二数据包括温度值、空载电压时域和频域信号及永磁体退磁分布；S2、根据所述第一数据集结合浅层前馈式神经网络构建第一模型和第二模型；根据所述第二数据集结合浅层前馈式神经网络构建第三模型和第四模型；所述第一模型和第三模型包括用于预测退磁程度的模型；所述第二模型和第四模型包括用于预测退磁分布的模型；S3、根据所述第一模型和第二模型分别预测电流退磁状态下永磁体的退磁程度及退磁分布；根据所述第三模型和第四模型分别预测温升退磁状态下永磁体的退磁程度及退磁分布。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于浅层前馈式神经网络的圆筒型直线电机退磁预测方法
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