【摘要】：針對(duì)表面式永磁同步電機(jī)(SPMSM),提出了一種基于負(fù)載測(cè)試的自適應(yīng)線性元件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)參數(shù)在線辨識(shí)方法。該方法通過在d軸電流上添加一個(gè)△id負(fù)載信號(hào)和對(duì)轉(zhuǎn)速做一小范圍的變化,在線估計(jì)出SPMSM的參數(shù),包括d電感、q軸電感和轉(zhuǎn)子永磁磁勢(shì),解決了SPMSM靜止?fàn)顟B(tài)下的欠秩問題。在此基礎(chǔ)上,分析和處理了系統(tǒng)的病態(tài)問題,進(jìn)一步提高了方法的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
[Abstract]:An on-line identification method of adaptive linear component neural network (ANN) parameters for surface permanent magnet synchronous motor (SPMSM),) based on load test is presented in this paper. By adding a id load signal to the d-axis current and making a small range of changes to the rotational speed, the parameters of SPMSM, including d inductance, Q-axis inductance and rotor permanent magnetic potential, are estimated on-line. The problem of under-rank in the static state of SPMSM is solved. On this basis, the ill-conditioned problem of the system is analyzed and dealt with, and the accuracy of the method is further improved. The experimental results show that the method is effective.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;株洲南車時(shí)代電氣股份有限公司;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃2011AA11A10102)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM341;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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