【摘 要】
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在工程中,使用李斯特（anstaltfur verbrennungskraftmaschinen list,AVL）测功机标定转矩-转速点对应电流值的精度往往过低。使用电驱系统查电流表时,表的精度也对控制结果产生影响。该文研究一种基于机器学习算法的电动汽车用异步电机全工况、高精度电流预测方法,以解决AVL标定电流表精度低的问题。首先,建立异步电机最大转矩的数学模型,分析励磁电流isd及转矩电流is
【机 构】
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高节能电机及控制技术国家地方联合工程实验室及工业节电与电能质量控制协同创新中心(安徽大学电气工程与自动化学院)
【基金项目】
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国家自然科学基金（重点项目）（51637001）;国家自然科学基金项目（51607002）； 安徽中磁高科有限公司新能源汽车驱动电机研发及产业化（2018-340825-36-03-008988）～～；
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在工程中,使用李斯特（anstaltfur verbrennungskraftmaschinen list,AVL）测功机标定转矩-转速点对应电流值的精度往往过低。使用电驱系统查电流表时,表的精度也对控制结果产生影响。该文研究一种基于机器学习算法的电动汽车用异步电机全工况、高精度电流预测方法,以解决AVL标定电流表精度低的问题。首先,建立异步电机最大转矩的数学模型,分析励磁电流isd及转矩电流isq精度对电磁转矩输出的影响;然后,通过ANSYS模拟实验数据点的精度,提取电流、电压、磁链等数据,使用极端梯度增强算法（eX treme gradient boosting,XGBoost）分析变量重要性,优化模型结构,合理选择模型输入、输出;最后,搭建AVL实验平台,采集实验数据,使用XGBoost算法建模并预测电流,提高电流表精度后,代入系统验证,通过仿真和实验证明该方法的有效性。
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