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本发明公开了一种永磁同步电机的温度预测方法，将深度学习模型NLSTMs结合伪孪生神经网络构建PSNLSTMs模型，然后利用数据集对PSNLSTMs模型进行训练，利用时间步长较长的数据作为PSNLSTMs模型的左侧输入得到该时间步长内永磁电机部件温度序列变化的趋势，利用时间步长较短的数据作为PSNLSTMs模型的右侧输入得到温度序列变化的细节，得到训练后的PSNLSTMs模型，最后将训练后的PSNLSTMs模型左右两侧输入按照相同的权重进行回归预测，得到下一时刻永磁同步电机的预测温度。本发明对可以
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112395815 A
(43)申请公布日 2021.02.23
(21)申请号 202011402714.7
(22)申请日 2020.12.04
(71)申请人 浙江科技学院
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