一种基于数据和模型融合的水泵用电机温度估计方法

本发明公开了一种基于数据和模型融合的水泵用电机温度估计方法，包括以下步骤：获取水泵用电机在不同运行工况下的多源运行数据；构建水泵用电机的多节点热网络模型，基于多源运行数据计算并输出不同运行工况下的多节点温度估计值；构建LSTM神经网络模型，并引入物理先验约束，得到融合物理先验的复合损失函数；训练LSTM神经网络模型，使用复合损失函数优化并调整LSTM神经网络模型，得到温度预测模型；在进行水泵用电机温度估计时，将对应运行工况下的电机运行数据输入温度预测模型中，输出水泵用电机各热节点的温度。本发明既能利用热网络模型提供的先验结构信息，又具备对不同工况自适应建模的能力，实现了对水泵用电机内部温度的高效、精确估算。