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申请/专利权人：重庆青山工业有限责任公司
摘要：一种利用BP神经网络获取电机转子实时温度的方法，包括以下步骤：1确定BP神经网络模型的输入，并将转子实时温度作为BP神经网络模型的输出，建立BP神经网络模型；2按照BP神经网络模型的输入在电机运行过程中采集若干数据，并进行数据清洗，形成特征数据样本集；3将特征数据样本集划分为训练集、测试集；4利用训练集对BP神经网络模型进行训练，并采用测试集对训练后的BP神经网络模型的性能进行检验；5根据输出误差更新BP神经网络模型隐藏层的权重和偏差，重复步骤4，将性能最优的BP神经网络模型作为电机转子温度计算模型；6在电机运行过程中利用电机转子温度计算模型获取该电机的转子实时温度。
主权项：1.一种利用BP神经网络获取电机转子实时温度的方法，其特征在于，包括以下步骤：1确定BP神经网络模型的输入，并将转子实时温度作为BP神经网络模型的输出，建立BP神经网络模型；2按照BP神经网络模型的输入在电机运行过程中采集若干数据，并进行数据清洗，形成特征数据样本集；3将特征数据样本集划分为训练集、测试集，所述训练集、测试集均分别包括BP神经网络模型的输入、输出；4利用训练集对BP神经网络模型进行训练，并采用测试集对训练后的BP神经网络模型的性能进行检验；5根据训练后BP神经网络模型的输出误差更新BP神经网络模型隐藏层的权重和偏差，重复步骤4，直到训练后的BP神经网络模型的性能达到最优，并将性能最优的BP神经网络模型作为电机转子温度计算模型；6在电机运行过程中利用电机转子温度计算模型获取该电机的转子实时温度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆青山工业有限责任公司 利用BP神经网络获取电机转子实时温度的方法
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