基于机理-数据混合驱动的电机励磁电流降阶计算方法

本发明公开了一种基于机理‑数据混合驱动的电机励磁电流降阶计算方法，属于电机控制与数字孪生技术领域。基于“恒压频比下保梯电抗标幺值恒定”的物理机理，将复杂的励磁电流迭代计算问题降阶解耦。通过构建BR‑BP神经网络拟合压频比和定子电流与保梯电抗标幺值的映射关系，并构建BR‑BP神经网络拟合压频比和保梯电抗标幺值与饱和修正系数的映射关系。实际计算时，仅需输入当前压频比、频率（或转速）、功率因数（在小范围内波动，可认为是预设值）和定子电流，即可快速输出高精度励磁电流值。本发明兼具物理可解释性与数据驱动的高效性，在保证计算精度的同时将单次推理耗时降至毫秒级，能够完美适配数字孪生场景对实时响应的严苛要求。