【摘 要】
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引入人工智能的深度学习算法,建立永磁同步电机齿槽转矩预测分析模型,为解决电机设计、应用特性与系统集成分析间的数据孤岛问题奠定基础。选取永磁同步电机的4个结构参数(极
【机 构】
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天津工业大学天津市电工电能新技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51577132);天津市高等学校创新团队培养计划(TD13-5040)资助
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引入人工智能的深度学习算法,建立永磁同步电机齿槽转矩预测分析模型,为解决电机设计、应用特性与系统集成分析间的数据孤岛问题奠定基础。选取永磁同步电机的4个结构参数(极弧系数、气隙长度、永磁体厚度、永磁体宽度)与齿槽转矩的性能关系作为研究对象,使用有限元方法建立8对极、48定子槽的内置式"V"型永磁同步电机模型并进行了仿真分析,得到了结构参数与齿槽转矩的625组数据。人工智能深度学习算法的预测模型为4输入、单输出、4隐层的结构。625组数据中的575组用来训练深度学习预测模型,50组用来测试预测模型的泛化能力。通过比较有限元计算的样本数据与深度学习预测模型的预测结果,验证了人工智能深度学习预测模型的可行性。
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