本文選題：異步電機 + 對角遞歸神經網絡��； 參考：《電氣傳動》2017年11期

【摘要】：復雜工況下事先設定的PI參數不能滿足電機新的運行狀態(tài),針對此問題設計一種基于對角遞歸神經網絡PI參數動態(tài)自整定的轉速估計器,對其中的PI參數進行動態(tài)整定以提高系統魯棒性和估計精確度。分析了基于模型參考自適應系統轉速估計的原理和結構,利用Popov超穩(wěn)定理論推導出估計系統的自適應律。在MRAS轉速估計的基礎上,利用DRNN對MRAS轉速估計系統中的PI參數進行動態(tài)在線整定,得到基于DRNN-MRAS的新型轉速估計系統。仿真和實驗結果驗證了新型DRNN-MRAS算法的有效性和實用性。
[Abstract]:The Pi parameters set in advance under complex working conditions can not satisfy the new running state of the motor. To solve this problem, a dynamic self-tuning speed estimator based on diagonal recurrent neural network Pi parameters is designed. Pi parameters are dynamically tuned to improve system robustness and estimation accuracy. The principle and structure of speed estimation based on model reference adaptive system are analyzed, and the adaptive law of estimation system is derived by Popov hyperstability theory. On the basis of speed estimation of MRAs, a new speed estimation system based on DRNN-MRAS is obtained by dynamic on-line tuning of Pi parameters in MRAs speed estimation system using DRNN. Simulation and experimental results demonstrate the effectiveness and practicability of the new DRNN-MRAS algorithm.
【作者單位】： 蘇州工業(yè)職業(yè)技術學院機電工程系;南京航空航天大學機電學院;
【基金】：江蘇省自然科學基金面上研究項目(BK20161229) 江蘇高�！扒嗨{工程”(2017[15])資助
【分類號】：TM343

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本文編號：2041259