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基于在线监测的电动机能效动态评估方法研究的中期报告
本研究旨在基于在线监测技术，开发一种能够实时评估电动机能效的方法。在前期的研究中，我们首先搭建了一个在线监测系统，该系统能够同时测量电动机的电流、电压、功率、转速等关键参数，并将数据通过网络传输至云端进行存储与分析。
在中期研究中，我们主要完成了以下工作：
1.开展实验，获取原始数据
我们选取了不同负载下的三相异步电动机作为实验样本，通过在线监测系统获取了电动机的电流、电压、功率、转速等数据。实验结果表明，不同负载下电动机的能效存在较大差异，验证了我们需要开发能够实时评估电动机能效的方法的必要性。
2.数据预处理
由于实测数据存在噪声、丢失等问题，需要进行数据清洗、插值等预处理操作。针对不同参数，我们采用了不同的预处理方法，如线性插值法、Kalman滤波等。
3.特征提取
将预处理后的数据作为输入，通过提取一些有效特征，来表征电动机的能效。我们选取了一些常见的特征，如均方根电流、功率因数、转矩等，还采用了一些高级特征，如小波包能量、奇异值分解等方法。
4.模型选择与优化
我们尝试了一些常见的机器学习模型，如线性回归、决策树、神经网络等，基于交叉验证和网格搜索等方法，对模型进行了优化调参。
5.结果分析与展示
最后，我们通过对实验数据进行训练和验证，得到了一些很有价值的结果。我们分析了不同特征组合、不同模型的效果，并对结果进行了可视化展示。
总体来说，本研究取得了一些初步的成果，但还需要进一步改进和完善。未来的研究方向包括更全面地考虑电动机的运行环境、优化数据预处理和特征提取方法、探究多因素耦合效应等。