(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110589655.7 (22)申请日 2021.05.27 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113193789 A (43)申请公布日 2021.07.3 0 (73)专利权人 深圳市航 顺芯片技 术研发有限公 司 地址 518116 广东省深圳市龙岗区平湖街 道禾花社区平吉大道北159号恒路E时 代大厦2201 (72)发明人 刘吉平　陈筠　王翔　 (74)专利代理 机构 深圳市嘉勤知识产权代理有 限公司 4 4651 专利代理师 汤金燕(51)Int.Cl. H02P 1/16(2006.01) H02P 1/04(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (56)对比文件 CN 110857961 A,2020.0 3.03 CN 111967576 A,2020.1 1.20 WO 2005001591 A1,20 05.01.06 US 2004260488 A1,2004.12.23 审查员 卿龙 (54)发明名称 电机启动控制参数优化方法、 装置及电机启 动控制系统 (57)摘要 本申请公开一种电机启动控制参数优化方 法、 装置、 存储介质、 电机配置设备及电机启动控 制系统。 该方法包括： 根据电机启动模型中电机 启动控制参数的预设取值范围随机产生电机启 动控制参数， 并基于随机产生的电机启动控制参 数建立训练集和测试集； 建立深度学习网络模 型， 使用训练集对深度学习网络模型进行训练， 并使用测试集对训练后的模型进行验证， 以得到 目标深度学习网络模型； 将目标电机的样本集中 的电机启动控制参数输入目标深度学习网络模 型， 并根据目标深度学习网络模 型输出的电机启 动预测值获取目标电机的最优电机启动控制参 数。 本申请可以适合各种不同类型的电机和使用 场景， 且可以使每种电机的性能指标都能取得最 优控制。 权利要求书3页 说明书15页 附图3页 CN 113193789 B 2022.07.26 CN 113193789 B 1.一种电机启动控制参数优化方法， 其特 征在于， 包括： 根据电机启动模型中电机启动控制参数的预设取值范围随机产生电机启动控制参数， 所述电机启动控制参数包括电机启动输入参数和电机启动目标值， 所述电机启动模型为根 据当前应用场景选取； 通过在线监测生成在线观测数据； 根据所述在线观测数据确定所述电机启动目标值； 根据所述电机启动输入参数和所述电机启动目标值建立训练集和 测试集； 建立深度 学习网络模型， 使用所述训练集以及采用均 方误差损失函数对所述深度 学习 网络模型进行训练， 并使用所述测试集以及采用平均绝对误差法对训练后的模型进行验 证， 以得到最终的目标深度学习网络模型； 将目标电机的样本集中的电机启动控制参数输入所述目标深度 学习网络模型， 并根据 所述目标深度学习网络模型输出的电机启动预测 值获取所述目标电机的最优电机启动控 制参数。 2.根据权利要求1所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 所述根据 所述电机 启动输入参数和所述电机启动目标值建立训练集和 测试集， 包括： 若所述电机启动输入参数和所述电机启动目标值的分布满足预设条件， 则对所述电机 启动输入参数和所述电机启动目标值进行归一 化处理； 根据归一化处理后的电机启动输入参数和电机启动目标值建立所述训练集和所述测 试集。 3.根据权利要求1所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 所述电机启动输入 参数至少包括： 直流励磁期间的持续时间、 直流励磁期间参考电流的初始值、 直流励磁期间参考电流 的最终值、 强制换流期间的最大持续时间、 预设总时间结束时的转子速度以及转子速度转 换为电流的PID参数。 4.根据权利要求1所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 所述电机启动目标 值至少包括电机启动功率目标值和电机启动时间目标值中的任意 一种。 5.根据权利要求1所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 当所述电机启动目 标值包括所述电机启动功率 目标值时， 所述在线观测数据包括实时监测总电流、 转子从静 止到开始运动的时间以及转子从开始运动到其速度达到目标速度的时间， 所述根据所述在 线观测数据确定所述电机启动目标值， 包括： 根据电机输入电压、 所述实时监测总电流以及所述转子从静止到开始运动的时间与 所 述转子从开始运动到其速度达 到目标速度的时间之和， 确定所述电机启动功率目标值。 6.根据权利要求4所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 当所述电机启动目 标值包括所述电机启动时间目标值时， 所述在线观测数据包括转子从静止到开始运动的时 间以及转子从开始 运动到其速度达到目标速度的时间， 所述根据所述在线观测数据确定所 述电机启动目标值， 包括： 根据所述转子从静止到开始运动的时间和所述转子从开始运动到其速度达到目标速 度的时间， 确定所述电机启动时间目标值。 7.根据权利要求4所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 当所述电机启动目权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113193789 B 2标值包括所述电机启动功率目标值和所述电机启动时间目标值时， 所述在线观测数据包括 实时监测总电流、 转子从静止到开始运动的时间以及转子从开始运动到其速度达到目标速 度的时间， 所述 根据所述在线观测数据确定所述电机启动目标值， 包括： 根据电机输入电压、 所述实时监测总电流以及所述转子从静止到开始运动的时间与 所 述转子从开始运动到其速度达到目标速度的时间之和， 确定所述电机启动功率目标值； 以 及 根据所述转子从静止到开始运动的时间和所述转子从开始运动到其速度达到目标速 度的时间， 确定所述电机启动时间目标值。 8.根据权利要求1所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 所述将目标电机的 样本集中的电机启动控制参数输入所述目标深度学习网络模型， 并根据所述目标深度学习 网络模型输出的电机启动预测值获取 所述目标电机的最优电机启动控制参数， 包括： 根据预设搜索方法将所述目标电机的样本集中的电机启动控制参数进行 预处理； 将预处理后的目标电机的样本集中的电机启动控制参数输入所述目标深度学习网络 模型； 从所述目标深度学习网络模型输出的电机启动预测值中获取最优电机启动预测值； 获取与所述最优电机启动预测值对应的电机启动控制参数， 并将与 所述最优电机启动 预测值对应的电机启动控制参数作为所述 最优电机启动控制参数。 9.根据权利要求1所述的电机启动控制参数优化方法， 其特征在于， 在所述根据电机启 动模型中电机启动控制参数的预设取值范围随机产生电机启动控制参数， 并基于随机产生 的所述电机启动控制参数建立训练集和 测试集之前， 所述方法还 包括： 选取所述电机启动模型。 10.一种电机启动控制参数优化装置， 其特 征在于， 包括： 第一建立模块， 用于根据电机启动模型中电机启动控制参数的预设取值范围随机产生 电机启动控制参数， 所述电机启动控制参数包括电机启动输入参数和电机启动目标值， 所 述电机启动模型为根据当前应用场景选取， 以及用于通过在线监测生成在线观测数据， 根 据所述在线观测数据确定所述电机启动目标值， 根据所述电机启动输入参数和所述电机启 动目标值建立训练集和 测试集； 第二建立模块， 用于建立深度学习 网络模型， 使用所述训练集以及采用均方误差损 失 函数对所述深度学习网络模型进 行训练， 并使用所述测试集以及采用平均绝对误差法对训 练后的模型进行验证， 以得到最终的目标深度学习网络模型； 获取模块， 用于将目标电机的样本集中的电机启动控制参数输入所述目标深度 学习网 络模型， 并根据所述目标深度学习网络模型输出的电机启动预测值 获取所述目标电机的最 优电机启动控制参数。 11.一种计算机可读的存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 当所述计算机 程序在计算机上 执行时， 使得 所述计算机执 行如权利要求1至9中任一项所述的方法。 12.一种电机配置设备， 包括存储器和 处理器， 其特征在于， 所述处理器通过调用所述 存储器中存 储的计算机程序， 以执 行如权利要求1至9中任一项所述的方法。 13.一种电机启动控制系统， 包括相连接的主控端和电机驱动板， 其特征在于， 所述主 控端用于生成训练集和测试集、 建立深度学习网络模型并生成电机启动控制参数， 以及对权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113193789 B 3