物理信息驱动的感应电机建模
机器学习
2023-10-02 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本快报设计了一种神经感应电机(NeuIM)模型,率先将物理信息机器学习用于基于 AI 的电磁暂态仿真。贡献有三:(1) 构建 NeuIM 以相域表示感应电机;(2) 一种物理信息神经网络,即使无数据也能捕捉感应电机的快、慢动态;(3) 一种数据-物理融合的混合 NeuIM 方法,可适应不同数据可用程度。大量案例研究验证了 NeuIM 的有效性,尤其是其相对于纯数据驱动方法的优势。
引用
@article{arxiv.2309.16943,
title = {Physics-Informed Induction Machine Modelling},
author = {Qing Shen and Yifan Zhou and Peng Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.16943},
year = {2023}
}