电机数字孪生模型构建与温度预测

摘要：

电机的健康状态时刻关乎生产设备的运转效率与产品质量,电机出现严重故障时可能导致生产停滞与人员伤亡.传统的电机监测技术一般需要人工定期巡检,监测周期较长,不能及时发现电机热故障导致电机损坏.数字孪生技术给电机健康预测提供了新的解决思路,通过建立物理样机的数字孪生体,并对孪生模型数据进行分析,可模拟实际电机在不同工况下电磁损耗与温度变化,从而实现电机温度预测.

关键词：数字孪生、永磁同步电机、温度预测、模型构建

分类号：TM351;TP391.7(电机)

资助基金：广东省普通高校重点领域专项2021ZDZX1045

在线出版日期：2024-02-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：11-13