摘要
本发明涉及电机驱动控制技术领域,尤其涉及一种电机驱动的动态过载自动降载的控制方法及系统。其技术方案包括数据采集和预处理、过载预测与预警、降载策略制定、故障诊断与处理和系统优化与学习。本发明利用长短期记忆网络模型进行过载预测,缩短了从检测到执行降载操作的时间,有效减少电机在过载状态下的运行时长;本发明采用深度Q网络算法进行降载策略优化,提高了系统的自适应能力,满足不同工况下的需求;本发明实时采集电机的多项参数数据,为人工智能层提供了高质量的数据,利用数据进行学习和分析,优化模型和策略,充分挖掘数据价值,实现对电机运行状态的全面监测和智能控制,提高系统的整体性能。
技术关键词
长短期记忆网络
故障诊断模块
深度Q网络
记忆单元
电机运行数据
动态过载自动降载
策略
支持向量机模型
电机运行状态
强化学习算法
数据采集层
电机驱动控制技术
传播算法
预测电机
过载故障
电机绕组温度
脉宽调制技术