基于神经网络的永磁同步电机多参数解耦在线辨识

发布时间：2018-11-15 15:05

【摘要】：为消除永磁同步电机数学模型欠秩性而引起的在线多参数辨识时的耦合影响,本文提出了一种矢量控制策略下的d轴负序电流瞬时注入神经网络解耦辨识方法,结合最小均方权值收敛算法,在线辨识出了表贴式永磁同步电机的电感、定子电阻和转子磁链,并通过增加网络结构中节点的方法削弱了逆变器压降、死区等因素对参数辨识精度的影响。实验结果验证了算法的有效性,在不影响电机系统正常运行的同时,实现多参数快速辨识,且具有较好的辨识精度。
[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.
【作者单位】： 天津工业大学天津市电工电能新技术重点实验室;天津大学电气与自动化工程学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金(51307121) 天津市应用基础与前沿技术研究计划重点(13JCZDJC34700)资助项目
【分类号】：TM341

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2333635