摘要
本发明公开了一种基于谐波注入的永磁电机启动控制方法及系统,旨在提升电机启动过程中的谐波注入精度和动态适应能力。通过采用多尺度卷积核的CNN提取频域特征,结合Bi‑LSTM捕获时间序列动态变化,并引入注意力机制对关键瞬态信号进行动态加权,实现了谐波信号在频域、时域和瞬态特征上的综合建模与优化;进一步结合遗传算法的全局搜索能力和实时误差反馈机制,构建高效的闭环动态优化体系。该方法能够自适应捕捉工况突变时的关键变化,实时修正谐波注入参数,在毫秒级响应中显著减少转矩波动和高频谐波引发的功率损耗,提升了谐波注入的稳定性和能效优化效果。
技术关键词
启动控制方法
谐波
永磁电机
深度学习模型
信号
延迟角度
动态
定子绕组温度
遗传算法
瞬态电磁响应
频率
电机启动转矩
热敏电阻传感器
跟踪控制算法
高频电磁干扰
霍尔效应传感器
电流
引入注意力机制
电机定子绕组
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