一种数据驱动的异步电机动力学模型建模方法

摘要

本发明涉及一种数据驱动的异步电机动力学模型建模方法，使用异步电机的实际运行数据来建立异步电机的动力学模型，并且使用数据驱动型非线性动力学稀疏表征方法来辨识动力学模型中的系数；与传统基于等效电路的异步电机动力学建模方法相比，本发明所建立的异步电机动力学模型不会受到模型误差的影响，且对噪声的鲁棒性更高；另一方面，相较于其他的数据驱动型动力学建模方法，例如神经网络、支持向量机等，本发明所建立的异步电机动力学模型结构更为简洁，且更具有可解释性。