基于人工神经网络的车载异步电机参数辨识

摘要：

为精确获取车载异步电机在不同运行状态下的参数,将人工神经网络应用到电机的参数辨识中.基于异步电机数学模型建立线性神经网络,神经网络的输入、输出包括电机定子电压、电流和转速,定子电流和转速通过传感器获得,定子电压通过重构占空比获得.使用最小均方差法求取此神经网络的权值矩阵,并由权值矩阵得到电机不同运行状态下的参数.最后将参数表写入控制算法,并利用电驱动系统测试平台进行控制验证,良好的转矩特性证明了算法有效性.

关键词：异步电机、人工神经网络、参数辨识、最小均方差

分类号：TM343(电机)

在线出版日期：2019-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：7-11