【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電機溫度測量，具體為一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法。
技術介紹
1、在當今的工業生產和科技發展中，電機作為一種重要的動力設備，被廣泛應用于各個領域，無論是在制造業、交通運輸業，還是在能源領域，電機的穩定運行都對整個系統的性能和可靠性起著至關重要的作用，而電機的溫度是影響其性能和壽命的關鍵因素之一，因此，準確地測量電機的溫度對于確保電機的安全運行和優化其性能具有重要意義；
2、現有技術存在一定的技術缺陷，首先，傳統溫度傳感器如pt100和ntc，在高低溫區的精度難以同時保證，要么高溫區準低溫區不準，要么低溫區準高溫區不準，采用多種傳感器組合的方式雖能解決問題，但成本高昂且模型復雜，難以滿足實際需求，其次，現有技術通過校準曲線或熱模型預測電機溫度，存在模型復雜、計算負擔大、初始工作量大以及對環境穩定性要求高等缺陷，難以滿足實際需求，為此，我們提出一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法。
2、以解決上述
技術介紹
中提出的問題，本專利技術提供如下技術方案：一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，所述提升方法具體包括以下步驟：
3、步驟一、實驗環境準備：在控制器和電機正常工作環境下，記錄控制器和電機在不同工作負載和環境條件下的溫度數據，溫度采集范圍為[-40℃,0℃]，采集頻率為每10分鐘一次，同時記錄環境濕度數據，濕度范圍為[20％,80％]，在同一時間點記錄控制器溫
4、步驟二、數據分析和建模：使用線性回歸分析控制器溫度和電機溫度之間的關系，選取50組數據進行建模，模型的誤差閾值設定為±0.5℃，使用未參與建模的數據驗證模型的準確性和魯棒性，確保模型能夠準確反映兩者之間的關系；
5、步驟三、數據采集和實時計算：實時讀取控制器溫度傳感器的數據，讀取頻率為每分鐘一次，當控制器溫度傳感器的數據異常波動超過±5℃時，啟動預警機制，進行進一步的檢查和校準，使用建立的關系模型，計算電機的估算溫度，提高溫度計算的實時性和準確性；
6、步驟四、系統集成：將上述算法集成到電機控制系統的軟件中，軟件具備自動備份和恢復功能，以防止數據丟失和系統故障，確保實時獲取控制器溫度數據并計算電機溫度，軟件的響應時間不超過1s，提高系統的穩定性和可靠性；
7、步驟五、校準和維護：定期驗證和校準溫度關系模型，每周進行一次校準，在校準和維護步驟中，更新模型參數時，采用自適應算法，根據實時數據自動調整參數，提高校準效率，確保在不同環境條件和運行狀態下，模型的準確性，若發現誤差超過誤差閾值，立刻更新模型參數。
8、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟二中，采用的線性回歸模型表示如下：
9、tmotor＝a×tctrl+b
10、其中：tmotor表示電機溫度，tctrl表示控制器溫度，a和b表示通過建模確定的系數；
11、通過選取50組數據進行建模，能夠充分考慮數據的多樣性和復雜性，在建模過程中，采用最小二乘法優化算法確定系數a和b，使模型精準擬合控制器溫度和電機溫度之間的關系，提高溫度采樣精度。
12、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟二中，引入有預警機制，當控制器溫度傳感器的數據異常波動超過±5℃時，啟動預警機制，進行進一步的檢查和校準，同時，實時計算電機估算溫度，具體的電機估算溫度計算公式如下：
13、tmotor·est＝α×tctrl+(1-α)×tlast+β×(tctrl-tlast)2
14、其中：tmotor·est表示電機估算溫度，tlast表示上一次計算的電機估算溫度，α和β表示根據實驗數據確定的權重系數，選取50組數據進行驗證并調整，平衡當前控制器溫度和歷史估算溫度對電機估算溫度的影響，并采用高速數字信號處理器(dsp)來提高計算效率和結果的準確性，快速處理處理器數據，并實時計算電機估算溫度。
15、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟五中，采用自適應算法更新模型參數，根據實時數據自動調整參數，自適應算法可以根據電機的運行狀態數據、環境條件數據動態調整模型參數，使模型始終保持較高的準確性，采用了卡爾曼濾波算法對模型參數進行估計和更新，提高校準效率和準確性。
16、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟一中，濕度范圍為[20％,80％]，并將濕度數據納入數據分析和建模中，以進一步優化模型的準確性，濕度對電機和控制器的溫度特性有一定的影響，通過記錄濕度數據，全面地了解環境因素對溫度采樣的影響，在數據分析和建模過程中，采用多元回歸分析方法，將濕度數據作為一個自變量，與控制器溫度和電機溫度一起進行建模，提高模型的準確性和適應性。
17、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟四中，軟件具備數據加密和權限管理功能，確保數據的安全性和保密性，數據加密采用對稱加密算法，對傳感器數據和模型參數的敏感信息進行加密處理，防止數據被非法竊取及篡改，權限管理功能根據用戶的角色和職責，設置不同的權限級別，確保只有授權用戶能夠訪問和操作相關數據和功能，提高系統的安全性和可靠性。
18、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟五中，建立有遠程監控和診斷系統，能夠實時監測溫度關系模型的運行狀態，并進行遠程校準和維護，遠程監控和診斷系統之間通過網絡連接，將電機和控制器的溫度數據、模型參數的信息實時傳輸到遠程服務器，便于管理人員進行實時監測和分析，當發現模型參數偏差及系統故障時，管理人員可以通過遠程服務器進行遠程校準和維護，及時解決問題，提高系統的可靠性和穩定性。
19、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟二中，采用機器學習算法對數據進行分析和建模，提高模型的準確性和適應性，機器學習算法可以自動從數據中學習控制器溫度和電機溫度之間的復雜關系，無需手動設計模型，可以采用神經網絡學習算法，對大量的數據進行訓練和優化，建立更加準確和適應性更強的模型。
20、作為本專利技術的進一步方案：所述步驟三中，使用高精度傳感器，傳感器的精度達到±0.1℃，以提高溫度采集的準確性，高精度傳感器可以準確地測量控制器和電機的溫度，減少溫度測量誤差，同時，為了確保傳感器的準確性和穩定性，對傳感器進行定期校準和維護，及時發現和解決傳感器故障。
21、采用上述技術方案，與現有技術相比，本專利技術的有益效果在于：
22、1.本專利技術通過利用控制器溫度傳感器數據近似替代電機溫度測量，并進行數據融合、算法調整和監控校準操作，提高了電機低溫下溫度采樣的精度，解決了校準曲線在低溫區域精度下降以及熱模型準確性依賴外部環境穩定性的問題，能更準確地反映電機實際溫度，同時，減少了傳感器數量，這降低了系統中潛在的故障點，并且通過定期監控和校準溫度傳感器，確保控制器和電機溫度的關系模型保持準確，極大地提高了系統的可靠性，減少了因溫度誤檢測導致的故障發生，為電機的穩定運行本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述提升方法具體包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟二中，采用的線性回歸模型表示如下：
3.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟二中，引入有預警機制，當控制器溫度傳感器的數據異常波動超過±5℃時，啟動預警機制，進行進一步的檢查和校準，同時，實時計算電機估算溫度，具體的電機估算溫度計算公式如下：
4.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟五中，采用自適應算法更新模型參數，根據實時數據自動調整參數，自適應算法可以根據電機的運行狀態數據、環境條件數據動態調整模型參數，使模型始終保持較高的準確性，采用了卡爾曼濾波算法對模型參數進行估計和更新，提高校準效率和準確性。
5.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟一中，濕度范圍為[20％,80％]，并將濕度數據納入數據分析和建模中，以進一步優化模型的準確性，濕度對電機和控制
6.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟四中，軟件具備數據加密和權限管理功能，確保數據的安全性和保密性，數據加密采用對稱加密算法，對傳感器數據和模型參數的敏感信息進行加密處理，防止數據被非法竊取及篡改，權限管理功能根據用戶的角色和職責，設置不同的權限級別，確保只有授權用戶能夠訪問和操作相關數據和功能，提高系統的安全性和可靠性。
7.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟五中，建立有遠程監控和診斷系統，能夠實時監測溫度關系模型的運行狀態，并進行遠程校準和維護，遠程監控和診斷系統之間通過網絡連接，將電機和控制器的溫度數據、模型參數的信息實時傳輸到遠程服務器，便于管理人員進行實時監測和分析，當發現模型參數偏差及系統故障時，管理人員可以通過遠程服務器進行遠程校準和維護，及時解決問題，提高系統的可靠性和穩定性。
8.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟二中，采用機器學習算法對數據進行分析和建模，提高模型的準確性和適應性，機器學習算法可以自動從數據中學習控制器溫度和電機溫度之間的復雜關系，無需手動設計模型，可以采用神經網絡學習算法，對大量的數據進行訓練和優化，建立更加準確和適應性更強的模型。
9.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟三中，使用高精度傳感器，傳感器的精度達到±0.1℃，以提高溫度采集的準確性，高精度傳感器可以準確地測量控制器和電機的溫度，減少溫度測量誤差，同時，為了確保傳感器的準確性和穩定性，對傳感器進行定期校準和維護，及時發現和解決傳感器故障。
...【技術特征摘要】
1.一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述提升方法具體包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟二中，采用的線性回歸模型表示如下：
3.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟二中，引入有預警機制，當控制器溫度傳感器的數據異常波動超過±5℃時，啟動預警機制，進行進一步的檢查和校準，同時，實時計算電機估算溫度，具體的電機估算溫度計算公式如下：
4.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟五中，采用自適應算法更新模型參數，根據實時數據自動調整參數，自適應算法可以根據電機的運行狀態數據、環境條件數據動態調整模型參數，使模型始終保持較高的準確性，采用了卡爾曼濾波算法對模型參數進行估計和更新，提高校準效率和準確性。
5.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟一中，濕度范圍為[20％,80％]，并將濕度數據納入數據分析和建模中，以進一步優化模型的準確性，濕度對電機和控制器的溫度特性有一定的影響，通過記錄濕度數據，全面地了解環境因素對溫度采樣的影響，在數據分析和建模過程中，采用多元回歸分析方法，將濕度數據作為一個自變量，與控制器溫度和電機溫度一起進行建模，提高模型的準確性和適應性。
6.根據權利要求1所述的一種電機低溫下溫度采樣精度提升方法，其特征在于：所述步驟四中，軟件具備數據加密和權限管理功能，確...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王嘉璐，靳增峰，劉華健，高樂鋮，
申請(專利權)人：華澗新能源科技上海有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。