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申请/专利权人：安徽理工大学
摘要：本发明涉及到PMSM的调速领域，更具体的说是一种基于梯度提升决策树算法GradientBoostingDecisionTree，GBDT的PMSM永磁同步电机的智能调速方法，包括以下步骤：S1：构建多维数据库，包含PMSM工作参数、运煤环境、煤炭参数，通过压力等传感器检测和采集数据并对数据进行处理；S2：基于数据库，建立GBDT模型，训练带式输送机参数、煤炭参数与PMSM转速之间的关系；S3：将检测的数据赋值给GBDT模型，预测出符合当前工况的最佳转速；S4：根据GBDT的预测，自动将结果带入PMSM转动速度，并设置安全速度阈值，防止损伤机器；S5：基于GBDT算法的智能调速系统自动优化结果，不断从学习、模型训练中迭代。本发明能有效地增加PMSM工作效率并且提高了输送过程中的安全性和可靠性。
主权项：1.一种基于梯度提升决策树算法的PMSM的智能调速方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建多维数据库，包含PMSM工作参数、运煤环境、煤炭参数，通过压力等传感器检测和采集数据并对各类数据进行处理；S2：基于数据库，建立GBDT模型，训练带式输送机参数、煤炭参数与PMSM转速之间的关系；S3：将检测的数据赋值给GBDT模型，预测出符合当前工况的最佳转速；S4：根据GBDT预测的结果，自动将结果带入PMSM转动速度，并设置安全速度阈值，防止损伤机器；S5：基于GBDT算法的智能调速系统自动优化结果，不断从学习、模型训练中迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽理工大学 一种基于梯度提升决策树算法的PMSM的智能调速方法
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