摘要
本申请提供一种电机控制系统稳定性评估方法、装置、存储介质及设备,该方法中,获取电机控制系统的实时监控数据,对其进行特征提取,得到电机状态特征,之后,通过改进的自编码器对该电机状态特征进行降维处理,获取目标性能特征,再基于分类器对该目标性能特征进行处理,确定电机控制系统的稳定性评估结果。该改进的自编码器引入距离度量学习,通过新增的距离度量层学习数据点之间的有效距离度量,并根据学习到的距离关系更新编码器和解码器的网络参数,这样,该改进的自编码器在处理大规模高维数据时,可以有效地保留原始数据中的重要信息,同时减少数据的冗余性,如此,提升评估电机控制系统的稳定性类别时的计算效率和分类性能。
技术关键词
电机控制系统
编码器
稳定性评估方法
特征提取模型
度量
解码器
生成对抗网络
极限学习机
分类器
大规模高维数据
样本
输出特征
评估电机
演化算法
关系
处理器
参数
评估装置