CN119472420A 一种电机设备及其运行控制方法 （青岛天安智达科技有限公司）

型；对电机设备的电流及电压信号进行实时采2步骤S1：对数控机床内的电机设备在各工况下的运行步骤S3：对电机设备的电流及电压信号进行实时采集，步骤S4：根据优化信号响应数据对电机设备中的电机步骤S5：基于综合热状态监测数据对电机设备驱动器的步骤S6：基于硬件自适应控制参数及动态谐波特性监测数据对电2.根据权利要求1所述的电机设备的运行控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步3.根据权利要求1所述的电机设备的运行控制方法，其特征在于，步骤S2包括以下步4.根据权利要求1所述的电机设备的运行控制方法，其特征在于，步骤S3包括以下步步骤S32：将实时信号特征数据输入至谐波频谱识别模型，以识别当前信号的谐波特35.根据权利要求1所述的电机设备的运行控制方法，其特征在于，步骤S4包括以下步6.根据权利要求5所述的电机设备的运行控制方法，其步骤S442：将电机设备散热调控参数与实时温度进行步骤S443：根据异常热状态信息数据对异常温度步骤S444：对散热调控效果数据及驱动器异常状态报7.根据权利要求1所述的电机设备的运行控制方法，其特征在于，步骤S5包括以下步48.根据权利要求7所述的电机设备的运行控制方法，其步骤S532：将散热系统实时监测参数与电流优化输入调整参步骤S533：基于散热需求对比结果数据对散热系统步骤S534：根据风扇转速优化数据对冷却液流量进行步骤S535：将风扇转速优化数据及冷却液流9.根据权利要求1所述的电机设备的运行控制方法，其特征在于，步骤S6包括以下步步骤S62：基于负载性能需求分析数据及动态谐波特性监测数据对负载动态调整模块运行数据采集模块，用于对数控机床内的电机设备在各工况下的运谐波频谱建模模块，用于利用初始运行数据集对神经网络模型动态谐波监测与优化模块，用于对电机设备的电流及电热状态监测与管理模块，用于根据优化信号响应数据对电机设56[0011]步骤S5：基于综合热状态监测数据对电机设备驱动器的7实时采集和分析过程大幅提升了设备对复杂工况的适应性，能够有效应对各种环境波动。利用谐波频谱识别模型来识别电流和电压中的谐波特性，从而实时监测设备的运行状态，8术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范9步骤S5：基于综合热状态监测数据对电机设备驱动器的电流输入参数进行调整，[0042]本发明实施例通过实时监测装置对数控机床内电机设备的电流与电压信号进行[0045]步骤S5：基于综合热状态监测数据对电机设备驱动器的[0048]本发明实施例利用动态谐波特性监测数据对电机设备在当前负载工况下的振动实时采集和分析过程大幅提升了设备对复杂工况的适应性，能够有效应对各种环境波动。利用谐波频谱识别模型来识别电流和电压中的谐波特性，从而实时监测设备的运行状态，[0080]本发明实施例根据所需的应用场景和数据特点，选择适当的神经网络模型架的选择直接影响模型的收敛速度和最终性能，应通过交叉验证或网格搜索等方法进行调成稳定性评估报告，报告中包括以下内容识别出超出振动稳定性阈值的谐波频率及其幅[0110]本发明实施例对隔离指令中的信息进行解析，提取出谐波频率范围和幅值要确保电机设备的频率响应模块处于可配置状态，检查所有相关系统和组件是否正常工作，据包括需要隔离的谐波频率范围及相应的频率幅值限制要求。根据优化频率响应配置数[0115]本发明通过实时监测电机设备运行过程中的电流和电压信号，并进行数据预处有效识别潜在问题。将提取的实时信号特征数据输入谐波频谱识别模型进行谐波特性识导致的性能下降；风扇效率评估是评估当前风扇转速是否足够满足电机驱动器的散热需[0137]步骤S51：根据综合热状态监测数据对电机设备驱动器的电流输入参数进行实时参数应包括在最佳温度范围内的电流输入建议值，以及在不同温度条件下所需的调整幅当前电机设备驱动器在实际运行中所需的电流输入与散热系统的响应能力之间的适配性。以及电机驱动器的工作温度等关键参数。将采集到的实时温度数据输入至数据处理模块，[0152]本发明实施例记录电机设备驱动器在不同工作温度下的电流需求以及当前散热[0159]步骤S61：根据硬件自适应控制参数对电机设备的负载动态调整模块进行实时分[0160]本发明实施例通过传感器和监测设备收集电机设备的实时运行数据，包括电流、[0161]步骤S62：基于负载性能需求分析数据及动态谐波特性监测数据对负载动态调整[0162]本发明实施例将负载性能需求分析数据与动态谐波特性[0175]以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技