摘要
本发明涉及电机控制技术领域,尤其涉及一种电机设备及其运行控制方法。该方法包括以下步骤:对数控机床内的电机设备在各工况下的运行数据进行实时采集,得到初始运行数据集;利用初始运行数据集对神经网络模型进行训练,以识别各工况下的谐波特征,生成谐波频谱识别模型;对电机设备的电流及电压信号进行实时采集,并输入至谐波频谱识别模型进行识别,生成动态谐波特性监测数据;将动态谐波特性监测数据与预设阈值进行对比,生成隔离指令,并动态调整电机设备的频率响应范围,得到优化信号响应数据。本发明通过实时数据采集、智能化模型训练、动态调整和反馈机制,提升了电机设备的适应性、效率和稳定性。
技术关键词
电机设备
状态监测数据
散热系统
谐波特征
频率响应
系统控制参数
神经网络模型
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