本发明公开了一种
新能源汽车电机温度场数字孪生模型构建方法,包括如下步骤:S1:数据采集:采集电机在不同工况下的时序数据;S2:数据预处理:对采集的时序数据进行缺失值填充、异常值剔除和数值标准化处理;S3:将经预处理后的时序数据分为训练集和测试集;S4:训练模型:构建深度学习模型,以训练集训练深度学习模型以更新模型参数,以损失函数为目标函数以判断是否达到模型训练的终止条件;当达到模型训练终止条件后,得到预测模型;S5:将测试集输入预测模型中并得到电机温度分布的预测结果;判断预测结果是否达到预设的评价指标:若是,则以该预测模型构建得到电机温度场数字孪生模型;若否,则执行步骤S4。
声明:
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我是此专利(论文)的发明人(作者)