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龙图腾网获悉浙江东立电器有限公司申请的专利基于云计算的异步电机惯量响应检测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120880262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511369816.6，技术领域涉及：H02P23/00；该发明授权基于云计算的异步电机惯量响应检测方法和系统是由王伟建;李涛宇;李忠孝设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云计算的异步电机惯量响应检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电机控制与云计算技术领域，具体为基于云计算的异步电机惯量响应检测方法和系统，包括：依据电机的预设参数初始化先验概率分布；生成最优激励信号参数；根据接收的最优激励信号参数，合成激励信号并注入电机，同步采集原始动态响应数据，生成特征数据集；并上传至云端惯量推断中心；解算出后验概率分布；将后验概率分布的方差与预设的收敛精度阈值进行比较；若方差小于收敛精度阈值，基于最终惯量辨识结果更新边缘侧控制执行单元的控制器参数；若方差不小于收敛精度阈值，则将当前解算出的后验概率分布作为下一轮迭代的先验概率分布，并返回执行生成最优激励信号参数的步骤。本发明实现了在极低扰动下进行高精度参数辨识。

本发明授权基于云计算的异步电机惯量响应检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算的异步电机惯量响应检测方法，其特征在于，包括： 在云端惯量推断中心，依据电机的预设参数初始化先验概率分布； 在所述云端惯量推断中心，基于当前轮次的所述先验概率分布，生成最优激励信号参数； 将所述最优激励信号参数下发至边缘侧控制执行单元； 所述边缘侧控制执行单元根据接收的所述最优激励信号参数，合成激励信号并注入电机，同步采集原始动态响应数据； 在所述边缘侧控制执行单元，对所述原始动态响应数据进行预处理，生成特征数据集； 将所述特征数据集上传至所述云端惯量推断中心； 在所述云端惯量推断中心，结合所述特征数据集与当前轮次的所述先验概率分布，通过贝叶斯更新解算出后验概率分布； 提取所述后验概率分布的方差，并将其与预设的收敛精度阈值进行比较； 若所述方差小于所述收敛精度阈值，则提取所述后验概率分布的均值作为最终惯量辨识结果，并基于所述最终惯量辨识结果更新所述边缘侧控制执行单元的控制器参数； 若所述方差不小于所述收敛精度阈值，则将当前解算出的所述后验概率分布作为下一轮迭代的先验概率分布，并返回执行生成最优激励信号参数的步骤。

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