【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電機控制，尤其涉及一種電機設備及其運行控制方法。
技術介紹
1、作為數控機床的核心部件，電機設備直接決定了機床的運行穩定性、加工精度和能源消耗。傳統的電機設備控制系統通常依賴于預設的固定參數，通過設定一定的頻率和電流參數來控制電機的運行。數控機床電機設備在實際運行中往往會遇到多種復雜的工況變化，包括不同負載條件、不同的環境溫度及其他外部干擾因素。傳統的控制方法采用固定參數，難以實時響應這些變化，從而導致在不同負載或環境條件下的運行穩定性差，會出現過熱、震動或精度降低等問題。缺乏動態調整能力，使得設備在復雜工況下容易超出安全運行范圍，導致設備損壞或生產事故的發生。
2、諧波是由非線性負載或電機設備的切換操作引起的電流或電壓的波動，它會在電機運行過程中產生干擾，降低運行效率，增加能源消耗，甚至對其他設備造成干擾。現有的電機控制技術在諧波識別和控制方面相對薄弱，無法有效地過濾或隔離諧波干擾，導致設備運行效率下降、部件壽命縮短。
3、在持續高負載或高速運行條件下，電機設備的溫度會迅速上升。傳統控制方法多采用被動式散熱措施，如僅依靠通風或冷卻系統，而缺乏基于實時溫度監測的動態散熱調整能力。現有的散熱系統往往是根據預設閾值啟動或停止，缺少根據電機的實時熱狀態和負載情況進行動態調節的能力。這種方式無法在過熱或冷卻過度時做出及時反應，不僅會影響電機的正常運行，還會導致設備損壞。
技術實現思路
1、基于此，本專利技術有必要提供一種電機設備及其運行控制方法，以解決
2、為實現上述目的，一種電機設備的運行控制方法，包括以下步驟：
3、步驟s1：對數控機床內的電機設備在各工況下的運行數據進行實時采集，得到初始運行數據集；
4、步驟s2：利用初始運行數據集對神經網絡模型進行訓練，以識別各工況下的諧波特征，生成諧波頻譜識別模型；
5、步驟s3：對電機設備的電流及電壓信號進行實時采集，并輸入至諧波頻譜識別模型進行識別，生成動態諧波特性監測數據；將動態諧波特性監測數據與預設閾值進行對比，生成隔離指令，并動態調整電機設備的頻率響應范圍，得到優化信號響應數據；
6、步驟s4：根據優化信號響應數據對電機設備中的電機驅動器及散熱系統的溫度進行實時監測，生成綜合熱狀態監測數據；
7、步驟s5：基于綜合熱狀態監測數據對電機設備驅動器的電流輸入參數進行調整，并對散熱系統的運行狀態進行優化，生成硬件自適應控制參數；
8、步驟s6：基于硬件自適應控制參數及動態諧波特性監測數據對電機設備的負載動態調整模塊進行優化，生成負載適應性優化參數，以提高電機設備運行穩定性。
9、本專利技術通過對數控機床電機設備在各種工況下的運行數據進行實時采集，并利用神經網絡模型進行諧波特征識別，使系統能夠快速響應不同的運行環境和負載情況。這種實時采集和分析過程大幅提升了設備對復雜工況的適應性，能夠有效應對各種環境波動。利用諧波頻譜識別模型來識別電流和電壓中的諧波特性，從而實時監測設備的運行狀態，有助于及時發現潛在的異常信號，降低諧波對設備運行的干擾，有效減少了電機設備的運行損耗，延長了設備的使用壽命。基于諧波特性數據和預設閾值的對比分析，通過生成隔離指令并動態調整頻率響應范圍，能夠有效地抑制諧波干擾，確保設備在不同工況下的穩定性。這種調控方式使得設備的頻率響應范圍能夠隨時適應實時數據，提升了電機的運行效率和響應速度，降低了不必要的功耗。通過實時監測電機驅動器和散熱系統的溫度，系統能夠動態采集熱狀態數據，實現精確的溫度控制。這種實時熱管理能夠有效避免設備因過熱而引起的故障，延長了電機設備的穩定運行時間。溫度數據的監控和反饋使得系統在負載或高速運轉的情況下能自適應地調節散熱系統，防止溫度過高導致的效率下降，確保了設備的安全性和高效性。基于熱狀態監測數據，系統可以自動調整電機驅動器的電流輸入參數，并優化散熱系統運行。該自適應控制方法增強了設備在不同負載和環境下的調節能力，提升了整體性能。硬件自適應控制參數的生成使得設備能夠對驅動器和散熱系統進行智能化的動態調節，從而減少了人為調試的頻率，降低了維護成本，確保了設備在各種環境下的持續高效運行。通過利用硬件自適應控制參數和動態諧波特性監測數據對電機設備的負載動態調整模塊進行優化，生成的負載適應性優化參數能夠顯著提升電機設備的穩定性和運行效率。這種負載優化方式使得設備能在較高負載條件下依然保持穩定，并根據不同負載實時調整運行參數，減少了設備的應力和磨損，提升了電機設備的整體可靠性。
10、本專利技術還提供一種電機設備，包括機殼、電樞、驅動電路與控制系統，所述電樞部署于所述機殼內，所述驅動電路與電樞電性連接，所述控制系統安裝于所述驅動電路內，所述控制系統用于執行電機設備的運行控制方法，所述控制系統包括：
11、運行數據采集模塊，用于對數控機床內的電機設備在各工況下的運行數據進行實時采集，得到初始運行數據集；
12、諧波頻譜建模模塊，用于利用初始運行數據集對神經網絡模型進行訓練，以識別各工況下的諧波特征，生成諧波頻譜識別模型；
13、動態諧波監測與優化模塊，用于對電機設備的電流及電壓信號進行實時采集，并輸入至諧波頻譜識別模型進行識別，生成動態諧波特性監測數據；將動態諧波特性監測數據與預設閾值進行對比，生成隔離指令，并動態調整電機設備的頻率響應范圍，得到優化信號響應數據；
14、熱狀態監測與管理模塊，用于根據優化信號響應數據對電機設備中的電機驅動器及散熱系統的溫度進行實時監測，生成綜合熱狀態監測數據；
15、自適應電流與散熱控制模塊，用于基于綜合熱狀態監測數據對電機設備驅動器的電流輸入參數進行調整，并對散熱系統的運行狀態進行優化，生成硬件自適應控制參數；
16、負載適應性優化模塊，用于基于硬件自適應控制參數及動態諧波特性監測數據對電機設備的負載動態調整模塊進行優化，生成負載適應性優化參數，以提高電機設備運行穩定性。
17、本專利技術通過實時采集數控機床電機設備在各種工況下的運行數據，生成初始運行數據集，為后續分析和模型訓練提供了精準的數據支持。這種實時數據采集功能提高了系統對不同運行狀態的敏感性，使電機設備能夠快速適應各種復雜工況，從而提升整體系統的靈活性和智能化水平。利用采集到的初始運行數據對神經網絡模型進行訓練，生成諧波頻譜識別模型，使系統能夠準確識別和分析不同工況下的諧波特征。這種精細化的諧波建模提升了系統的監測和診斷能力，有效抑制了諧波對設備的影響，減少了電機設備的功耗與故障概率，提高了設備的運行穩定性。通過實時監測電機設備的電流和電壓信號，并對諧波特性進行識別與優化，該模塊能夠生成動態諧波特性監測數據，并通過對比分析生成隔離指令，對電機的頻率響應范圍進行動態調整。這一功能使電機設備能夠在不同諧波干擾下維持穩定的響應性能，優化了信號響應的精度，有效提升了設備的抗干擾能力，確保了高效運行。通過對電機驅動器和散熱系統的溫本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種電機設備的運行控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S4包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S44包括以下步驟：
7.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S5包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S53包括以下步驟：
9.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟S6包括以下步驟：
10.一種電機設備，其特征在于，包括機殼、電樞、驅動電路與控制系統，所述電樞部署于所述機殼內，所述驅動電路與電樞電性連接，所述控制系統安裝于所述驅動電
...【技術特征摘要】
1.一種電機設備的運行控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟s3包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟s4包括以下步驟：
6.根據權利要求5所述的電機設備的運行控制方法，其特征在于，步驟s44包括以下步驟：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李孝輝，鄧菊梅，
申請(專利權)人：青島天安智達科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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