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龙图腾网获悉浙江通势达电动技术有限公司申请的专利基于深度学习的弱磁电机优化方法、系统及存储介质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：CN120498303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510523593.8，技术领域涉及：H02P21/14；该发明授权基于深度学习的弱磁电机优化方法、系统及存储介质是由张俊昕;江洋;王艳杰;鲍旭文;鲁翔;鲁瑶设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的弱磁电机优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及弱磁电机优化技术领域，公开了一种基于深度学习的弱磁电机优化方法、系统及存储介质。该方法包括：通过采集不同转速下的电机运行数据，经去噪和归一化处理后，构建深度神经网络模型，实现对直轴和交轴电流参考值的智能调整，并结合运行状态数据动态计算控制参数，形成闭环优化控制系统。本申请实现了电机在宽转速范围内的高性能、高效率运行，并能够实时动态调整控制参数，有效平衡系统稳定性、响应速度、能效和温升等多重性能指标。

本发明授权基于深度学习的弱磁电机优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的弱磁电机优化方法，其特征在于，所述基于深度学习的弱磁电机优化方法包括： 采用高频率的数据采集策略，对永磁电机在不同转速下的定子电流、转子位置角、电压和温度数据进行采集，得到弱磁运行原始数据； 对所述弱磁运行原始数据进行去噪和最大最小值归一化处理，得到标准化弱磁控制特征数据； 将所述标准化弱磁控制特征数据输入五层隐藏层深度神经网络进行训练，得到弱磁控制性能预测模型； 根据所述弱磁控制性能预测模型的输出结果，对直轴电流参考值和交轴电流参考值进行参数调整计算，得到弱磁控制基础参数，包括：将电机当前转速、负载转矩和电压限制条件输入所述弱磁控制性能预测模型，获取系统稳定裕度、动态响应时间、效率和温升四项性能指标预测值，得到工况性能特征数据；对所述工况性能特征数据设置多目标优化函数，将稳定裕度最大化、响应时间最小化、效率最大化和温升最小化作为优化目标，得到目标函数表达式；将所述目标函数表达式转换为加权单目标函数，对四项指标分别设置权重系数，得到综合优化目标；基于所述综合优化目标构建改进的协方差矩阵自适应进化策略算法，设置种群规模、初始步长、父代数量，得到参数优化算法；利用所述参数优化算法对直轴电流参考值和交轴电流参考值进行迭代优化，得到帕累托最优解集；对所述帕累托最优解集进行解析，提取直轴电流参考值和交轴电流参考值的最优配置，得到电流参考值配置方案；根据所述电流参考值配置方案建立直轴电流参考值修正公式和交轴电流参考值修正公式，分别表示为直轴电流与转速的函数和交轴电流与转矩需求的函数，得到电流参考值计算模型；对所述电流参考值计算模型进行验证测试，在不同工况下计算电流参考值，并根据验证结果进行边界修正，形成弱磁控制基础参数； 利用所述弱磁控制基础参数结合电机运行状态数据，计算控制器比例增益和积分增益的实时调整量，得到动态控制参数； 将所述动态控制参数应用于电机弱磁控制系统，并通过反馈数据循环优化所述弱磁控制性能预测模型，形成弱磁电机闭环优化控制方法。

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