重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(9) ：195-201.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.09.024

融合图像识别和聚类分析的感应电动机参数辨识

Induction motor parameter identification incorporating image recognition and cluster analysis

黄淼 李涛 文旭 文一宇 李国强
重庆理工大学学报2022，Vol.36Issue(9) ：195-201.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2022.09.024
✕
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

融合图像识别和聚类分析的感应电动机参数辨识

Induction motor parameter identification incorporating image recognition and cluster analysis

黄淼 1李涛 1文旭 2文一宇 3李国强4
扫码查看

作者信息

  • 1. 重庆邮电大学 自动化学院, 重庆 400065
  • 2. 重庆邮电大学 自动化学院, 重庆 400065;国家电网公司西南分部, 成都 610041
  • 3. 国家电网公司西南分部, 成都 610041
  • 4. 西藏电力交易中心有限公司, 拉萨 850000
  • 折叠

摘要

为充分挖掘感应电动机出厂数据,提高参数辨识精度,提出一种利用电动机转矩倍数—滑差特性曲线和定子电流倍数—滑差特性曲线来开展参数辨识的方法.采用图像识别方法,将图片格式的特性曲线转化为离散的数据点;引入聚类分析对数据点进行简化;基于简化的数据集和电动机铭牌参数,建立参数估计的非线性优化模型.算例测试结果验证了所提方法的有效性,与未利用感应电动机特性曲线的辨识方法相比,新方法得到的模型参数能更准确地反映电动机的工作特性.

关键词

感应电动机/参数辨识/图像识别/聚类分析/优化模型

引用本文复制引用

基金项目

出版年

2022
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量3
参考文献量11
段落导航相关论文