摘要
本发明涉及电机控制技术领域,具体是一种节能电机运行优化分析方法,所述分析方法包括如下步骤:S1:实时监测电机的负载及运行状态,获取所述电机的监测数据;S2:通过机器学习算法和所述监测数据,建立能耗预测模型,确定不同控制策略下的电机预测能耗;S3:所述电机预测能耗通过优化算法,确定能够实现最大能效比的电机工作参数;S4:根据所述电机工作参数,实时调整所述电机的运行参数,并重复步骤S1‑S3。本发明通过设置多维度传感器并进行抗干扰处理,确保了监测数据的高精度和可靠性,同时采用AR模型确定数据间的时序依赖关系,可以提高对电机运行状态的动态变化预测精度,从而有助于更精确地预测电机能耗趋势。
技术关键词
多维度传感器
优化分析方法
能耗预测模型
时序依赖关系
节能电机
最大化能效比
机器学习算法
监测电机
训练机器学习模型
参数
序列
数据
电机运行状态
交叉验证方法
电机控制技术
控制策略
预测电机
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