基于强化学习的高效电机自冷却控制方法及系统

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基于强化学习的高效电机自冷却控制方法及系统
申请号:CN202511200834
申请日期:2025-08-26
公开号:CN120855999A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本申请提供了基于强化学习的高效电机自冷却控制方法及系统,涉及电机控制技术领域,所述方法包括:实时获取目标电机的温度参数和负载参数,根据温度参数和所述负载参数,通过强化学习识别所述目标电机的当前工况所属的冷却等级,根据冷却等级,生成对应的PWM控制信号,驱动SEPIC转换器工作于匹配的导通模式,动态调节其输出至液冷循环泵电机的驱动电流,完成液冷循环泵电机的转速调节,SEPIC转换器的工作模式包括连续导通模式、临界导通模式和不连续导通模式。解决了现有技术存在无法根据电机实际工况动态调整冷却效果,导致电机冷却调节准确性和可靠性低的技术问题,达到了提升电机冷却调节的准确性和可靠性的技术效果。
技术关键词
冷却控制方法 SEPIC转换器 高效电机 连续导通模式 循环泵电机 临界导通模式 模式匹配 节点 功耗 训练智能体 机制 电机冷却 仿真环境 冷却控制系统 工况 电机控制技术 神经网络参数
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