【技术实现步骤摘要】
本申请涉及永磁同步电机，具体涉及一种网络模型的训练方法、电机温度预测方法及相关设备。
技术介绍
1、通过对永磁同步电机的温度进行准确预测和监测，工作人员可以及早发现潜在故障，优化电机能耗以及增加电机寿命，提高电机系统的安全性和稳定性。目前，工作人员通常采用温度公式法这种理论公式或参数辨识法和热网络法等经验公式对电机温度进行预测。
2、但是，通过理论公式和经验公式对不同工况和工作状态下的电机进行温度预测，需要根据不同公式进行参数调整，将增加温度预测的复杂性和不确定性；通过参数辨识法对电机温度进行预测需要采集大量的实际工作数据，以确定热模型的参数，耗时且成本较高；通过建立热网络对电机温度进行预测需要进行大量的实验或模拟分析，对于预测的电机温度变化较快或传热过程不稳定的情况下，可能存在较大的误差。
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本申请提供了一种网络模型的训练方法、电机温度预测方法及相关设备。
2、本申请第一方面提供了一种网络模型的训练方法，所述方法包括：获取目标电机...
【技术保护点】
1.一种网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述根据电机的电源状态从所述目标电机数据的数据特征中选取模型训练数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述获取目标电机数据的数据特征的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述对所述预处理后的电机数据进行特征提取，得到所述目标电机数据的数据特征的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述对所述初始电机数据进行预...
【技术特征摘要】
1.一种网络模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述根据电机的电源状态从所述目标电机数据的数据特征中选取模型训练数据的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述获取目标电机数据的数据特征的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述对所述预处理后的电机数据进行特征提取，得到所述目标电机数据的数据特征的步骤，包括：
5.根据权利要求3所述的网络模型的训练方法，其特征在于，所述对所述初始电机数据进行预处理，得到预处理后的电机数据的步骤，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：及非凡，谢彪文，刘灿，黄成龙，
申请(专利权)人：浙江凌昇动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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