基于参数辨识的无传感器PMLSM调速系统研究

摘要：

为进一步提高状态观测器的观测精度,改善永磁直线电机调速系统的动静态性能,提出以RBF神经网络为辨识器,以单神经元PID为控制器,设计了一种智能观测器实现对电机速度的观测.在研究常规滑模观测器算法的基础上,把定子电压与电流作为观测器的输入项,以电机模型作为参考模型,以神经网络建立的观测器模型作为可调模型,通过电流实际值与估计值的比较,实现对反电势大小的观测,进而实现对电机速度的估计.仿真实验结果表明,基于参数辨识算法的智能状态观测器与传统滑模状态观测器(SMO)相比,速度响应曲线抖振较小,控制系统的动静态性能更优,稳定性更好.

关键词：永磁直线同步电机、参数辨识、RBF神经网络、智能观测器

所属期刊栏目：49

分类号：TM351;TM341;TM359.4(电机)

资助基金：郑州轻工业学院博士科研基金支助项目000346

在线出版日期：2016-10-27（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：87-91