買(mǎi)專利賣(mài)專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉藝唯科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于人工智能的無(wú)刷電機(jī)自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120546516B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511038775.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02P21/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的無(wú)刷電機(jī)自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)是由曹明山;文建波;廖紀(jì)友設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的無(wú)刷電機(jī)自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及電機(jī)控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于人工智能的無(wú)刷電機(jī)自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)，其中，一種基于人工智能的無(wú)刷電機(jī)自適應(yīng)控制方法包括：采集電機(jī)多點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)，建立熱動(dòng)力學(xué)模型，重構(gòu)完整溫度場(chǎng)分布；辨識(shí)電機(jī)參數(shù)與溫度的關(guān)系函數(shù)，建立溫度敏感參數(shù)模型；結(jié)合溫度場(chǎng)分布和溫度敏感參數(shù)模型，學(xué)習(xí)控制動(dòng)作對(duì)溫度分布的長(zhǎng)期影響，預(yù)測(cè)不同控制策略下的溫度演變趨勢(shì)；構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化控制策略，生成電機(jī)控制指令和散熱控制指令；根據(jù)生成的控制指令、當(dāng)前工況和預(yù)測(cè)熱影響，動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)散熱策略組合；本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了無(wú)刷電機(jī)在溫度變化環(huán)境下的高精度控制和熱管理優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的無(wú)刷電機(jī)自適應(yīng)控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于人工智能的無(wú)刷電機(jī)自適應(yīng)控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集電機(jī)多點(diǎn)溫度數(shù)據(jù)，建立熱動(dòng)力學(xué)模型，重構(gòu)完整溫度場(chǎng)分布； 基于重構(gòu)的溫度場(chǎng)分布，辨識(shí)電機(jī)參數(shù)與溫度的關(guān)系函數(shù)，建立溫度敏感參數(shù)模型； 結(jié)合溫度場(chǎng)分布和溫度敏感參數(shù)模型，學(xué)習(xí)控制動(dòng)作對(duì)溫度分布的長(zhǎng)期影響，預(yù)測(cè)不同控制策略下的溫度演變趨勢(shì)；所述學(xué)習(xí)控制動(dòng)作對(duì)溫度分布的長(zhǎng)期影響的步驟包括： 定義熱痕量表征控制動(dòng)作對(duì)未來(lái)溫度分布的長(zhǎng)期累積影響；熱痕量定義為： ； 其中，表示熱痕量，表示在狀態(tài)下執(zhí)行動(dòng)作所產(chǎn)生的長(zhǎng)期累積熱影響；表示控制動(dòng)作，表示系統(tǒng)執(zhí)行的特定控制指令；表示系統(tǒng)狀態(tài)，表示執(zhí)行控制動(dòng)作時(shí)電機(jī)及其環(huán)境的狀態(tài)參數(shù)集合；表示數(shù)學(xué)期望運(yùn)算，用于計(jì)算隨機(jī)過(guò)程的平均結(jié)果；表示從當(dāng)前時(shí)刻到預(yù)測(cè)時(shí)域長(zhǎng)度的累加運(yùn)算；表示第時(shí)刻的溫度變化量，表示控制動(dòng)作導(dǎo)致的溫度增量或減量；表示折扣因子，用于平衡近期與遠(yuǎn)期溫度變化的重要性；表示時(shí)間折扣項(xiàng)，使得越遠(yuǎn)期的溫度變化在計(jì)算中的權(quán)重越小；表示初始控制動(dòng)作條件，表示從特定動(dòng)作開(kāi)始計(jì)算熱痕量；表示初始狀態(tài)條件，表示從特定狀態(tài)開(kāi)始計(jì)算熱痕量；表示預(yù)測(cè)時(shí)域長(zhǎng)度，表示考慮未來(lái)溫度變化的時(shí)間跨度； 構(gòu)建包含卷積層和長(zhǎng)短期記憶層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 采用歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練； 基于訓(xùn)練好的模型，預(yù)測(cè)不同控制動(dòng)作序列導(dǎo)致的未來(lái)溫度演變趨勢(shì); 基于溫度場(chǎng)信息、參數(shù)模型和預(yù)測(cè)結(jié)果，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化控制策略，生成電機(jī)控制指令和散熱控制指令；所述構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化控制策略的步驟包括： 將無(wú)刷電機(jī)溫控控制問(wèn)題構(gòu)建為包含性能指標(biāo)、能效指標(biāo)和溫度均衡指標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題； 采用分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)，包括上層策略網(wǎng)絡(luò)和下層控制器； 利用多目標(biāo)進(jìn)化算法在目標(biāo)空間中搜索Pareto最優(yōu)解； 基于優(yōu)化結(jié)果實(shí)現(xiàn)考慮溫度影響的自適應(yīng)控制; 根據(jù)生成的控制指令、當(dāng)前工況和預(yù)測(cè)熱影響，動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)散熱策略組合。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人藝唯科技股份有限公司，其通訊地址為：215300 江蘇省蘇州市昆山市千燈鎮(zhèn)季廣南路268號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。