基于递归神经网络的永磁同步电机参数辨识研究

摘要：

电机参数的变化会加大永磁同步电动机(PMSM)的控制难度,所以研究参数辨识对于闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义.在采用变分理论实现最小绝对值偏差法(LAD)的基础上,研究了一种基于递归神经网络(RNN)的辨识方法.仿真结果表明,该方法具有很快的收敛速度,能准确地辨识PMSM的定子电阻、d,q轴电枢电感及转子磁链等参数,并且具有良好鲁棒性,在出现参数变化或异常值情况下仍能辨识到正确结果.

关键词：永磁同步电机、参数辨识、变分理论、最小绝对值偏差法、递归神经网络

所属期刊栏目：50

分类号：TM351;TM341(电机)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;贵州省自然科学基金资助项目

在线出版日期：2020-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：87-91,101