发明专利已授权

一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法

📄 申请号：CN202411344364.1 📄 发布日：2025/11/06

著录项目信息

申请日

2022-03-07

公开号

CN119482633B

公开日

2025-10-28

申请人

三峡大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H02J3_36

IPC 分类号

H02J3_36 , H02J3_38 , H02J3_24 , G06F18_241 , G06F18_213 , G06N3_0499 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

极限学习机极限学习机神经网络模型电机控制

应用场景

无刷直流电机控制, 永磁同步电机控制, 工业电机驱动, 新能源汽车电驱系统, 电力电子换相控制

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摘要

一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法，包括以下步骤：步骤1.对首次换相失败识别模型进行训练；步骤2.对后续换相失败预测模型进行训练；获取的训练后的模型即为进行换相识别、预测的ELM网络模型，本发明的目的是为了对首次换相失败进行识别并对后续换相失败进行预测，以解决现有的换相失败识别、预测方法适用性不足和准确性差且预测速度慢的技术问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于粒子滤波算法多信息融合的配网故障定位方法

当前第 / 件

基于混合深度学习模型和Bootstrap方法的互感器测量误差区间预测方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：148 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

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