基于神经网络的永磁同步电机参数辨识
内置式永磁同步电机(IPMSM)参数会随着使用环境和工作负荷的变化而产生变化,这将影响电机的控制性能,为此有必要对电机参数进行在线辨识.考虑逆变器非线性电压补偿因素,提出一种应用于最大转矩电流比(MTPA)模型预测控制(MPC)策略的自适应线性元件(Adaline)神经网络参数辨识方法,对IPMSM的d,q轴电感、定子电阻和转子永磁体磁链进行在线辨识,辨识过程采用分步辨识和循环更新的方法.最后通过仿真和实验验证了所提方法的准确性和实用性.
内置式永磁同步电机、模型预测控制、参数辨识
54
TM351(电机)
国家重点研发计划2016YFC0600804
2020-06-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
47-49