發(fā)布時(shí)間：2018-11-15 15:05

【摘要】：為消除永磁同步電機(jī)數(shù)學(xué)模型欠秩性而引起的在線多參數(shù)辨識(shí)時(shí)的耦合影響,本文提出了一種矢量控制策略下的d軸負(fù)序電流瞬時(shí)注入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦辨識(shí)方法,結(jié)合最小均方權(quán)值收斂算法,在線辨識(shí)出了表貼式永磁同步電機(jī)的電感、定子電阻和轉(zhuǎn)子磁鏈,并通過增加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)的方法削弱了逆變器壓降、死區(qū)等因素對(duì)參數(shù)辨識(shí)精度的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性,在不影響電機(jī)系統(tǒng)正常運(yùn)行的同時(shí),實(shí)現(xiàn)多參數(shù)快速辨識(shí),且具有較好的辨識(shí)精度。
[Abstract]:In order to eliminate the coupling effect of on-line multi-parameter identification caused by the lack of rank of mathematical model of permanent magnet synchronous motor, a decoupling identification method of d-axis negative sequence current instantaneous injection neural network under vector control strategy is presented in this paper. Combined with the minimum mean square weight convergence algorithm, the inductance, stator resistance and rotor flux of the permanent magnet synchronous motor (PMSM) are identified online, and the voltage drop of the inverter is weakened by adding nodes in the network structure. The effect of dead zone and other factors on the precision of parameter identification. The experimental results show that the algorithm is effective and has good identification accuracy and multi-parameter fast identification without affecting the normal operation of the motor system.
【作者單位】： 天津工業(yè)大學(xué)天津市電工電能新技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年基金(51307121) 天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃重點(diǎn)(13JCZDJC34700)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM341

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2333635