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申请/专利权人：江苏如神重工有限公司
摘要：本发明涉及AI优化电机控制技术领域，具体为一种基于AI的多电机卷扬优化控制方法，包括以下步骤，收集多电机系统的实时负载数据，包括每个电机的转速、扭矩、电流和电压的参数，同步时间戳标记，生成实时数据快照。本发明中，通过预测负载分配模型使得在变化多端的工作环境中能够主动识别和预测负载不均衡趋势，这种主动预测和调整机制显著优化了电机间的工作同步性，有效避免了因响应迟缓导致的能源浪费和设备损耗，动态调整策略的引入，保证了系统对各种工况的即时反应和调整，维护了系统的稳定运行和高效能源使用，进而显著提升了生产过程的稳定性和效率，实现了资源使用的最优化。
主权项：1.一种基于AI的多电机卷扬优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：收集多电机系统的实时负载数据，包括每个电机的转速、扭矩、电流和电压的参数，同步时间戳标记，生成实时数据快照；基于所述实时数据快照，分析每个电机的负载占比，对比多电机间负载分布的差异，识别负载分布的不均衡区域，生成负载不等性指标；针对所述负载不等性指标，分析历史负载数据与当前不均衡情况，预测未来短期内负载的变化趋势，推导出优化负载分配方案，生成预测负载分配模型；根据所述预测负载分配模型，为每个电机生成单独的负载调整指令并调整转速和扭矩，进行整体负载的平衡，生成调整策略；实施所述调整策略，向每个电机的控制系统发出调节指令，影响电机的运行状态，监控每个电机的响应，生成优化后的电机控制参数；利用所述优化后的电机控制参数，再次对电机卷扬系统性能进行监测，收集和分析系统运行指标包括能效、稳定性和响应速度，生成系统性能分析结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏如神重工有限公司 一种基于AI的多电机卷扬优化控制方法
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