發(fā)布時間：2018-03-20 06:30

  本文選題：兩電機同步系統(tǒng)　切入點：張力辨識　出處：《微特電機》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：張力辨識是實現(xiàn)兩電機同步系統(tǒng)無傳感器運行的重要步驟。為了辨識出張力值,在系統(tǒng)數(shù)學模型左逆存在性已證明的前提下,針對BP算法訓練慢且精度不高,兩電機系統(tǒng)存在負載擾動和系統(tǒng)噪聲的特點,提出一種基于跟蹤微分器——粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡左逆軟測量辨識方法。仿真結(jié)果表明,該方法辨識出的張力可以在存在負載擾動情況下精確跟蹤張力實際值,抑制外在擾動對于張力辨識的影響,為實現(xiàn)兩電機無張力傳感器系統(tǒng)的控制提供了現(xiàn)實可行性。
[Abstract]:Tension identification is an important step to realize sensorless operation of synchronous system of two motors. In order to identify the tension value, the BP algorithm is slow in training and low in precision under the condition that the left and inverse existence of the mathematical model of the system has been proved. Two motor systems have the characteristics of load disturbance and system noise. A new method based on tracking differentiator-particle swarm optimization BP neural network is proposed to identify the left and inverse soft sensor. The simulation results show that, The tension identified by this method can accurately track the actual tension in the presence of load disturbance and restrain the influence of external disturbance on tension identification. It provides a practical feasibility for the control of two-motor tension sensorless system.
【作者單位】： 江蘇大學;
【基金】：國家自然科學基金項目(61273154,51577084) 江蘇省高校自然科學研究重大項目(15KJA470002) 江蘇省“333工程”科研資助項目(BRA2015302)
【分類號】：TM346

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本文編號：1637901