基于DRNN-MRAS参数自整定的异步电机转速估计

发布时间：2018-06-19 21:04

  本文选题：异步电机 + 对角递归神经网络　； 参考：《电气传动》2017年11期

【摘要】：复杂工况下事先设定的PI参数不能满足电机新的运行状态,针对此问题设计一种基于对角递归神经网络PI参数动态自整定的转速估计器,对其中的PI参数进行动态整定以提高系统鲁棒性和估计精确度。分析了基于模型参考自适应系统转速估计的原理和结构,利用Popov超稳定理论推导出估计系统的自适应律。在MRAS转速估计的基础上,利用DRNN对MRAS转速估计系统中的PI参数进行动态在线整定,得到基于DRNN-MRAS的新型转速估计系统。仿真和实验结果验证了新型DRNN-MRAS算法的有效性和实用性。
[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.
【作者单位】： 苏州工业职业技术学院机电工程系;南京航空航天大学机电学院;
【基金】：江苏省自然科学基金面上研究项目(BK20161229) 江苏高校“青蓝工程”(2017[15])资助
【分类号】：TM343

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本文编号：2041259