找到 2 条结果 · 智能化与AI应用
基于注意力机制的永磁同步电机转子温度估计深度学习方法
Attention-Based Deep Learning Method for Rotor Temperature Estimation in Permanent Magnet Synchronous Motors
Hao Jing · Zifeng Chen · Lefei Ge · Xueqing Wang 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2026年3月
永磁同步电机转子温度的实时精准估计对系统安全高效运行至关重要。本文提出了一种基于注意力机制的深度学习框架，旨在解决实际部署中面临的模型效率、稳定性及实现难度等挑战。通过轻量级编码器-GRU架构，该方法在性能评估中表现优异。
解读: 该技术主要应用于电机驱动控制领域，与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有较强的技术协同性。在风电变流器中，电机转子温度的精准监测可提升变流器的热管理水平，预防过热故障，从而提高系统可靠性。在电动汽车充电桩业务中，该算法可用于优化充电模块内部风机或功率器件的温控策略。建议研发团队关注该轻量化深...
基于在线属性匹配的永磁同步电机驱动电气故障少样本数据驱动诊断方法
Online Attribute Matching Based Few-Sample Data-Driven Diagnosis of Electrical Faults in PMSM Drive
Luhan Jin · Xueqing Wang · Yao Mao · Linlin Lu 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2024年2月
本文提出了一种基于在线属性匹配的少样本数据驱动诊断方法，用于永磁同步电机驱动系统的电气故障诊断。该方法通过在特征提取过程中融合电机模型知识，在减少训练数据需求和降低计算复杂度的同时，显著提升了诊断精度和鲁棒性。
解读: 该技术主要针对电机驱动系统的故障诊断，与阳光电源的风电变流器及电动汽车充电桩业务具有较高的技术同源性。在风电变流器领域，电机侧的故障诊断对于提升风机可靠性至关重要；在充电桩业务中，该算法可用于提升功率模块及内部驱动系统的故障预警能力。建议研发团队关注其‘少样本’与‘模型知识融合’的特性，将其应用于i...