本文選題：內(nèi)嵌式永磁同步電機(jī) + 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《電機(jī)與控制應(yīng)用》2017年10期

【摘要】：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)嵌式永磁同步電機(jī)(IPMSM)智能驅(qū)動控制性能要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)控制方法,但是存在計算量大和離線訓(xùn)練時間長的問題。針對該問題,提出了一種基于單神經(jīng)元算法的IPMSM智能驅(qū)動控制策略。闡述了永磁同步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型及電流轉(zhuǎn)矩控制規(guī)律;并基于單神經(jīng)元的控制原理,推導(dǎo)了驅(qū)動控制律,由于采用的是單神經(jīng)元結(jié)構(gòu)并設(shè)置了迭代算法的邊界,因此達(dá)到了計算量減小和訓(xùn)練較少的效果。最后,搭建了小功率電機(jī)驅(qū)動試驗平臺開展了試驗研究,并通過與傳統(tǒng)PID控制的對比試驗,驗證了新型控制器的性能。
[Abstract]:The intelligent drive control performance of embedded permanent magnet synchronous motor (PMSM) based on artificial neural network (Ann) is obviously superior to that of the traditional control method, but it has the problems of large computation and long off-line training time. To solve this problem, a single neuron algorithm based intelligent drive control strategy for IPMSM is proposed. The mathematical model and current torque control law of permanent magnet synchronous motor (PMSM) are described, and the driving control law is derived based on the control principle of single neuron, because the structure of PMSM is single neuron and the boundary of iterative algorithm is set up. Therefore, the calculation amount is reduced and the training is less. Finally, the experimental research is carried out on the low power motor driving test platform, and the performance of the new controller is verified by comparing with the traditional PID control system.
【作者單位】： 鐘山職業(yè)技術(shù)學(xué)院;中國電科第二十八研究所;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金面上項目(BK20161468):透平機(jī)械用多相高速永磁電機(jī)驅(qū)動關(guān)鍵技術(shù)的研究 江蘇省高等學(xué)校大學(xué)生實踐創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目(201312922011X):基于數(shù)字磁羅盤和角速度陀螺的智能航向系統(tǒng)設(shè)計
【分類號】：TM341

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本文編號：1799180