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王水发 (王水发.) [1] | 陈德为 (陈德为.) [2] (Scholars:陈德为)

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CQVIP

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异步电动机绕组温升受电机功率、负载、结构、材料和外部环境等众多因素的影响,导致其温升难以用传统的公式进行计算和预测.针对这一问题,基于大量的实验数据,建立并优化了异步电动机温升的神经网络数学模型.采用Matlab软件中的神经网络函数,编写计算程序训练学习网络模型.最终验证了神经网络模型在异步电动机温升的预测是可行的,精度基本满足实际应用需求.这不仅为异步电动机温升的预测预报和优化设计奠定基础,而且对于其他电机电器的研究具有重要的现实意义.

Keyword:

异步电动机 温升 神经网络 预测

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  • [ 1 ] 福建船政交通职业学院
  • [ 2 ] 福州大学

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哈尔滨师范大学自然科学学报

ISSN: 1000-5617

CN: 23-1190/N

Year: 2020

Issue: 01

Volume: 36

Page: 27-31

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