基于改进神经网络的两电机同步系统张力辨识

发布时间：2018-03-20 06:30

  本文选题：两电机同步系统　切入点：张力辨识　出处：《微特电机》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：张力辨识是实现两电机同步系统无传感器运行的重要步骤。为了辨识出张力值,在系统数学模型左逆存在性已证明的前提下,针对BP算法训练慢且精度不高,两电机系统存在负载扰动和系统噪声的特点,提出一种基于跟踪微分器——粒子群优化BP网络左逆软测量辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识出的张力可以在存在负载扰动情况下精确跟踪张力实际值,抑制外在扰动对于张力辨识的影响,为实现两电机无张力传感器系统的控制提供了现实可行性。
[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.
【作者单位】： 江苏大学;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273154,51577084) 江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA470002) 江苏省“333工程”科研资助项目(BRA2015302)
【分类号】：TM346

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本文编号：1637901