基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预测方法

本发明公开基于迁移学习的永磁同步电机热神经网络温度预测方法，包括以下步骤：S1、构建热神经网络模型，并使用多工况运行数据进行预训练，得到预训练模型，所述预训练模型输出多个主要节点的温度；S2、对于目标电机，将其多个待测温度节点根据物理特性进行合并，形成与所述预训练模型的主要节点相对应的合并后主要节点；S3、使用目标电机的运行数据对所述预训练模型进行微调，得到微调后的热神经网络模型，输出所述合并后主要节点的温度预测值；S4、构建低秩多层感知机网络；S5、计算得到目标电机的待测温度节点的最终温度预测值。本发明能够在减少训练数据与模型参数的同时，实现更高的预测精度。