基于负载测试的神经网络SPMSM参数在线辨识

发布时间：2019-03-28 11:45

【摘要】：针对表面式永磁同步电机(SPMSM),提出了一种基于负载测试的自适应线性元件神经网络(ANN)参数在线辨识方法。该方法通过在d轴电流上添加一个△id负载信号和对转速做一小范围的变化,在线估计出SPMSM的参数,包括d电感、q轴电感和转子永磁磁势,解决了SPMSM静止状态下的欠秩问题。在此基础上,分析和处理了系统的病态问题,进一步提高了方法的准确性。实验结果验证了方法的有效性。
[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.
【作者单位】： 同济大学电子与信息工程学院;株洲南车时代电气股份有限公司;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划2011AA11A10102)资助项目
【分类号】：TM341;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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