基于单神经元算法的内嵌式永磁同步电机智能驱动控制

发布时间：2018-04-25 01:32

  本文选题：内嵌式永磁同步电机 + 人工神经网络　； 参考：《电机与控制应用》2017年10期

【摘要】：基于人工神经网络的内嵌式永磁同步电机(IPMSM)智能驱动控制性能要明显优于传统控制方法,但是存在计算量大和离线训练时间长的问题。针对该问题,提出了一种基于单神经元算法的IPMSM智能驱动控制策略。阐述了永磁同步电机的数学模型及电流转矩控制规律;并基于单神经元的控制原理,推导了驱动控制律,由于采用的是单神经元结构并设置了迭代算法的边界,因此达到了计算量减小和训练较少的效果。最后,搭建了小功率电机驱动试验平台开展了试验研究,并通过与传统PID控制的对比试验,验证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.
【作者单位】： 钟山职业技术学院;中国电科第二十八研究所;
【基金】：江苏省自然科学基金面上项目(BK20161468):透平机械用多相高速永磁电机驱动关键技术的研究 江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(201312922011X):基于数字磁罗盘和角速度陀螺的智能航向系统设计
【分类号】：TM341

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本文编号：1799180