典型文献
融合图像识别和聚类分析的感应电动机参数辨识
文献摘要：
为充分挖掘感应电动机出厂数据,提高参数辨识精度,提出一种利用电动机转矩倍数—滑差特性曲线和定子电流倍数—滑差特性曲线来开展参数辨识的方法.采用图像识别方法,将图片格式的特性曲线转化为离散的数据点;引入聚类分析对数据点进行简化;基于简化的数据集和电动机铭牌参数,建立参数估计的非线性优化模型.算例测试结果验证了所提方法的有效性,与未利用感应电动机特性曲线的辨识方法相比,新方法得到的模型参数能更准确地反映电动机的工作特性.
文献关键词：
感应电动机;参数辨识;图像识别;聚类分析;优化模型
中图分类号：
作者姓名：
黄淼;李涛;文旭;文一宇;李国强
作者机构：
重庆邮电大学 自动化学院, 重庆 400065;国家电网公司西南分部, 成都 610041;西藏电力交易中心有限公司, 拉萨 850000
文献出处：
引用格式：
[1]黄淼;李涛;文旭;文一宇;李国强-.融合图像识别和聚类分析的感应电动机参数辨识)[J].重庆理工大学学报,2022(09):195-201
A类：
图片格式
B类：
融合图像,图像识别,感应电动机,参数辨识,出厂,高参数,辨识精度,转矩,倍数,特性曲线,定子电流,据点,铭牌,参数估计,非线性优化,线性优化模型,辨识方法,工作特性
AB值：
0.270571
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
