【摘要】：針對表面式永磁同步電機(SPMSM),提出了一種基于負載測試的自適應線性元件神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)參數(shù)在線辨識方法。該方法通過在d軸電流上添加一個△id負載信號和對轉速做一小范圍的變化,在線估計出SPMSM的參數(shù),包括d電感、q軸電感和轉子永磁磁勢,解決了SPMSM靜止狀態(tài)下的欠秩問題。在此基礎上,分析和處理了系統(tǒng)的病態(tài)問題,進一步提高了方法的準確性。實驗結果驗證了方法的有效性。
[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.
【作者單位】： 同濟大學電子與信息工程學院;株洲南車時代電氣股份有限公司;
【基金】：國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃2011AA11A10102)資助項目
【分類號】：TM341;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2448825