摘要
本发明提供基于人工智能的永磁电机能效优化与节能控制方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括采用多维传感器阵列采集电机运行数据,基于互信息熵准则进行特征提取,构建多物理场耦合模型并建立数字孪生模型;基于该模型构建双层深度强化学习神经网络,通过高层策略网络生成全局优化目标,低层执行网络采用深度确定性策略梯度算法分解子目标;采用优先级经验回放机制训练网络,获得最优控制策略;将优化参数输入矢量控制器,实现三闭环控制。本发明提高了永磁电机运行效率,增强了系统稳定性和动态响应性能。
技术关键词
永磁电机
转矩控制策略
深度强化学习
矢量控制器
数字孪生模型
模糊神经网络
深度确定性策略梯度
闭环控制结构
滑模变结构控制
多维传感器阵列
门单元
节能控制方法
指标
粒子群算法
模糊控制规则
能效
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生模型
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环境实时感知
异构
数据字
索道
数字孪生模型
视频识别
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深度卷积神经网络
巡检控制方法
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能量管理策略
网络
动态规划算法
生成动作
数字孪生模型
在线检测方法
缠绕机
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多层复合结构