永磁同步電機(jī)控制算法在運(yùn)行時(shí)需要轉(zhuǎn)子位置信息參與計(jì)算。一般的無(wú)傳感器轉(zhuǎn)子位置估計(jì)方法計(jì)算量大且實(shí)現(xiàn)復(fù)雜,同時(shí)精度低、易受干擾。因此提出一種基于遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)子位置估計(jì)方法,采用訓(xùn)練后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)子位置進(jìn)行估計(jì)。同時(shí)針對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值選取易導(dǎo)致陷入局部極值的問(wèn)題,引入遺傳算法對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。仿真和實(shí)驗(yàn)表明,提出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效對(duì)轉(zhuǎn)子位置進(jìn)行估計(jì),估計(jì)結(jié)果精度較好并且系統(tǒng)擁有較強(qiáng)的魯棒性。 

【文章來(lái)源】：微電機(jī). 2020,53(09)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引 言
1 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)轉(zhuǎn)子位置估計(jì)
    1.1 永磁同步電機(jī)位置檢測(cè)分析
    1.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    1.3 使用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)轉(zhuǎn)子位置進(jìn)行估計(jì)
2 基于遺傳優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 遺傳算法
    2.2 采用遺傳算法對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化
3 仿真與實(shí)驗(yàn)
    3.1 仿真對(duì)比
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4 結(jié) 語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)GPS可降水量[J]. 熊紅偉,鄭進(jìn).  城市勘測(cè). 2019(04)
[2]基于遺傳優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J]. 楊世秦,孫駟洲.  安徽工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[3]基于小波網(wǎng)絡(luò)的永磁無(wú)刷直流電機(jī)無(wú)位置傳感器控制[J]. 史婷娜,田洋,夏長(zhǎng)亮.  天津大學(xué)學(xué)報(bào). 2007(02)

博士論文
[1]永磁同步電動(dòng)機(jī)無(wú)位置傳感器控制與高性能運(yùn)行策略的研究[D]. 孫偉.浙江大學(xué) 2017
[2]無(wú)刷直流電機(jī)無(wú)位置傳感器控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李自成.華中科技大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型研究[D]. 樊琦.華東交通大學(xué) 2018
[2]云臺(tái)穩(wěn)定系統(tǒng)研究[D]. 韋嘯成.中北大學(xué) 2017
[3]基于小波網(wǎng)絡(luò)的永磁無(wú)刷直流電機(jī)無(wú)位置傳感器控制[D]. 田洋.天津大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3181259