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龙图腾网获悉艺唯科技股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的无刷电机自适应控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120546516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511038775.2，技术领域涉及：H02P21/00；该发明授权一种基于人工智能的无刷电机自适应控制方法及系统是由曹明山;文建波;廖纪友设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的无刷电机自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电机控制技术领域，公开了一种基于人工智能的无刷电机自适应控制方法及系统，其中，一种基于人工智能的无刷电机自适应控制方法包括：采集电机多点温度数据，建立热动力学模型，重构完整温度场分布；辨识电机参数与温度的关系函数，建立温度敏感参数模型；结合温度场分布和温度敏感参数模型，学习控制动作对温度分布的长期影响，预测不同控制策略下的温度演变趋势；构建多目标优化控制策略，生成电机控制指令和散热控制指令；根据生成的控制指令、当前工况和预测热影响，动态选择最优散热策略组合；本发明实现了无刷电机在温度变化环境下的高精度控制和热管理优化。

本发明授权一种基于人工智能的无刷电机自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的无刷电机自适应控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集电机多点温度数据，建立热动力学模型，重构完整温度场分布； 基于重构的温度场分布，辨识电机参数与温度的关系函数，建立温度敏感参数模型； 结合温度场分布和温度敏感参数模型，学习控制动作对温度分布的长期影响，预测不同控制策略下的温度演变趋势；所述学习控制动作对温度分布的长期影响的步骤包括： 定义热痕量表征控制动作对未来温度分布的长期累积影响；热痕量定义为： ； 其中，表示热痕量，表示在状态下执行动作所产生的长期累积热影响；表示控制动作，表示系统执行的特定控制指令；表示系统状态，表示执行控制动作时电机及其环境的状态参数集合；表示数学期望运算，用于计算随机过程的平均结果；表示从当前时刻到预测时域长度的累加运算；表示第时刻的温度变化量，表示控制动作导致的温度增量或减量；表示折扣因子，用于平衡近期与远期温度变化的重要性；表示时间折扣项，使得越远期的温度变化在计算中的权重越小；表示初始控制动作条件，表示从特定动作开始计算热痕量；表示初始状态条件，表示从特定状态开始计算热痕量；表示预测时域长度，表示考虑未来温度变化的时间跨度； 构建包含卷积层和长短期记忆层的深度神经网络模型； 采用历史运行数据对深度神经网络进行训练； 基于训练好的模型，预测不同控制动作序列导致的未来温度演变趋势; 基于温度场信息、参数模型和预测结果，构建多目标优化控制策略，生成电机控制指令和散热控制指令；所述构建多目标优化控制策略的步骤包括： 将无刷电机温控控制问题构建为包含性能指标、能效指标和温度均衡指标的多目标优化问题； 采用分层强化学习架构，包括上层策略网络和下层控制器； 利用多目标进化算法在目标空间中搜索Pareto最优解； 基于优化结果实现考虑温度影响的自适应控制; 根据生成的控制指令、当前工况和预测热影响，动态选择最优散热策略组合。

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