基于深度学习的定子温度预测技术

定子温度是电机运行过程中需要监测的一个重要参数，过高或过低的定子温度都会影响电机的正常运行。本文旨在介绍如何使用基于深度学习的方法进行定子温度预测。具体包括数据采集、数据清洗、特征工程、模型训练和模型评估等步骤。在特征工程中，采用了最大值、最小值、均值、方差等统计量进行特征提取。在模型训练和评估中，使用了常用的线性回归、决策树、支持向量机等算法。通过本文的介绍，读者可以了解到如何使用深度学习来预测定子温度，并加强对电机的安全运行监测。