手把手教你学Simulink——基于小波神经网络的电机转子温度软测量仿真

目录

手把手教你学Simulink——基于小波神经网络的电机转子温度软测量仿真

一、研发目标与系统架构

1.1 研发目标

1.2 系统架构

二、机理分析与特征选择

2.1 热传递路径

2.2 输入特征选择

三、小波神经网络设计

3.1 网络结构

3.2 前向传播

3.3 训练算法

四、Simulink建模

4.1 电机热模型（用于数据生成与验证）

4.2 WNN推理模块（MATLAB Function）

4.3 模型集成

五、训练数据生成与离线训练

5.1 数据生成

5.2 离线训练脚本

六、仿真验证与结果判定

6.1 测试场景

6.2 性能指标

6.3 结果记录

七、工程落地问题

7.1 实时性

7.2 模型更新

7.3 传感器失效处理

7.4 安全策略

八、Simulink实现检查清单

手把手教你学Simulink——基于小波神经网络的电机转子温度软测量仿真

本方案针对永磁同步电机（PMSM）转子温度无法直接在线测量的问题，采用小波神经网络（WNN）建立定子可测变量与转子温度之间的非线性映射模型。方案包含热系统建模、WNN结构设计、离线训练与Simulink集成方法。默认使用离散控制，软测量周期100 ms。