【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源电机，具体涉及一种基于bp网络神经的转子温度估算方法。
技术介绍
1、近年来，新能源汽车较传统燃油车在综合能耗与尾气排放有显著优势，降低能源消耗与环境污染，世界各国政府与主机厂都加大对新能源车开发力度，同时新能源车也逐步受到广大消费者青睐。
2、永磁同步电机因具备高效率、高功率密度以及低转速大扭矩等优点作为新能源车主驱电机的优选对象，新能源车连续工作在高温大负载工况下，永磁同步电机转子磁钢容易过温出现不可逆退磁，造成整车动力丢失，为防止电机转子温度过高带来的整车动力中断风险，需要实时精确监控电机转子温度。
3、由于电机狭窄结构空间、无线温度采集设备高费用以及国外对永磁同步电机转子温度算法技术封控，国内主机厂通常在电机定子温度达到一定程度时，通过保守限制电机输出功率来间接保证转子不过温，这样造成电机性能未能充分发挥极致，电机转子温度精确估算直接提升电机定子温度工作阈值，定子温度阈值增加可以提高电机电流输出能力，而电流输出能力与磁材料体积尺寸强相关，在转子温度精确估算与电机性能保持不变前提下，可以通过减少电机磁材料体积尺寸实现制造成本降低，此外，电机转子温度变化会导致电机永磁体磁链发生变化，电机磁链变化会影响电机实际扭矩输出精度，那么电机转子温度估算可以根据磁链发生对电机扭矩进行补偿以达到电机系统输出扭矩的精确控制。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术对应的不足，提供了一种基于bp网络神经的转子温度估算方法，本专利技术在不需要额
2、解决上述问题的技术方案如下：
3、一种基于bp网络神经的转子温度估算方法，包括以下步骤：
4、s1，根据转子温度计算所需信号；
5、s2，计算bp神经网络输入层信号；
6、s3，根据转子温度计算bp神经网络隐藏层信号；
7、s4，根据转子温度计算bp神经网络输出层信号。
8、本专利技术中，基于神经网络进行转子温度估算开发首先建立转子温度估算神经网络模型、开发神经网络训练算法、开发神经网络超参数(网络层数、每层神经元数量等)优化算法，接着利用实验数据集进行神经网络训练、超参数优化，并采用测试数据集进行精度验证。精度满足要求后，则进行神经网络模型代码生成和硬件部署，然后进行台架测试和实车验证。神经网络的结构和种类很多，这里采用bp神经网络建立转子温度估算模型，计算量更少和估算精度更高，以便在实际部署中择优使用。
9、本专利技术能精估算电机转子温度，确保电机转安全，提高电机电流输出能力及扭矩出精度或降低电机制造磁材料成本。
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1.一种基于BP网络神经的转子温度估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于BP网络神经的转子温度估算方法，其特征在于，S1中的根据转速温度计算所需信号的过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于BP网络神经的转子温度估算方法，其特征在于：S2中计算BP神经网络输入层信号的过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于BP网络神经的转子温度估算方法，其特征在于：
5.根据权利要求3所述的一种基于BP网络神经的转子温度估算方法，其特征在于：S22中，所述延时按照下面过程进行：
6.根据权利要求5所述的一种基于BP网络神经的转子温度估算方法，其特征在于，S3中的BP神经网络隐藏层信号包括第一隐藏层信号、第二隐藏层信号、第三隐藏层信号，其中：第一隐藏层信号的计算式如下：
7.根据权利要求5所述的一种基于BP网络神经的转子温度估算方法，其特征在于，BP神经网络输出层信号的计算为：将第三隐藏层信号通过输出层权重与偏差的更新计算获得电机转子实时温度，计算式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于bp网络神经的转子温度估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于bp网络神经的转子温度估算方法，其特征在于，s1中的根据转速温度计算所需信号的过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于bp网络神经的转子温度估算方法，其特征在于：s2中计算bp神经网络输入层信号的过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于bp网络神经的转子温度估算方法，其特征在于：
5.根据权利要求3所述的一种基于bp网...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘丽萍，刘冠军，曾开莲，戴吕俊雅，银联作，邓涛，仇坤，谭智，
申请(专利权)人：重庆青山工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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