基于深度学习的嵌入式电机转矩波动实时补偿系统

本发明公开了基于深度学习的嵌入式电机转矩波动实时补偿系统，涉及电机控制与人工智能交叉技术领域，该系统包括：硬件数据采集模块、信号特征提取模块、深度学习补偿模型模块、嵌入式实时补偿模块及补偿效果验证模块；本发明通过硬件数据采集模块实时获取电机位置与电流信号，结合信号特征提取模块对转矩波动相关特征进行动态解析与多维特征构建，深度学习补偿模型模块利用时空序列模型学习历史数据中的波动规律，生成高精度的补偿电流，该模型通过轻量化设计适配嵌入式环境，实现了补偿算法的实时部署与动态优化相较于传统PID控制，本方案能够自适应电机运行工况的变化，降低转矩波动对系统稳定性的影响，提升电机运行的平滑性与效率。