神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法

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神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法
申请号:CN202510462414
申请日期:2025-04-14
公开号:CN120494024A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法,神经网络模型训练方法:将数据集中的电流转换为q轴电流和d轴电流;分别进行FFT变换,得到电流频谱;确定电机转速,计算电机机械旋转频率,提取电流频谱中1倍频率和2倍频率的谐波幅值;以提取的谐波幅值和电机转速作为神经网络模型的输入,神经网络模型的输出包括重量、偏心及对角偏心;以神经网络模型输出的偏心、对角偏心及重量与相应的实际值对模型进行训练。通过电流频谱中1倍和2倍频率的谐波幅值,对模型进行训练,得到的模型可以对偏心及对角偏心进行预测。同时,采用提取的谐波幅值比直接使用电流的变化特征明显,更易于模型的训练,提高模型输出的精确度。
技术关键词
神经网络模型 偏心 电流 谐波幅值 电机 滑动窗口 频率 滚筒洗衣机 样本 数据 机械 节点 电压 信号 代表
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