[发明专利]一种开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器在审

专利信息
申请号: 202210749319.9 申请日: 2022-06-28
公开(公告)号: CN115051613A 公开(公告)日: 2022-09-13
发明(设计)人: 蔡骏;汤云;严颖;陈亮 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: H02P21/18 分类号: H02P21/18;H02P21/20;H02P21/00;H02P21/14
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 田凌涛
地址: 224002 江苏省盐城*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 开关 磁阻 电机 转矩 多维 泰勒 估计
【说明书】:

发明公开了一种开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器,基于开关磁阻电机的转矩特性,采集相对应的输入输出数据构建样本数据集{(x,y,z)},以x、y作为输入数据的要求,搭建一个二维输入二维输出的多维泰勒网(MTN)模型;以z作为对应标签数据的要求,在所搭建的多维泰勒网(MTN)模型的二维输出层后增加一个全连接层,达到模型的归一拟合作用。基于此模型训练得到的BP‑MTN模型,即为开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器,实现了对开关磁阻电机的转矩拟合预测,从而可以有效替代转矩传感器,实现对开关磁阻电机转矩的在线估计和测量,为开关磁阻电机的高性能转矩控制的实施提供精确的实时转矩反馈。

技术领域

本发明涉及电机控制技术领域,尤其涉及一种开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器。

背景技术

目前,在对开关磁阻电机的转矩测量或估计预测方面,一般有采取传感器直接测量法以及转矩估计预测法。而采用传感器直接测量法,是通过转矩测试仪对开关磁阻电机进行转矩测量,其硬件成本高。因而大多数情况下,采取转矩估计预测法。如传统的查表法,但因其误差较大,精度不高,对于反馈的实时转矩数据为电机的高性能转矩,难有较大价值;也有基于数学模型的方法,对输出转矩进行估计,但需要对所测电机进行精确的数学建模,存在系统结构复杂、建模难度大且模型可移植性差的问题;另外神经网络的方法可以通过对采样数据的学习,做到对开关磁阻电机转矩的精确估计,但其对于控制芯片的运算要求较高,硬件成本较大,不利于实际运用。

发明内容

针对以上问题,本发明提出一种开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器。

为实现本发明的目的,提供一种开关磁阻电机转矩的多维泰勒网估计器,包括如下步骤:

S1:构建样本数据集:将转子位置角度θ和相电流i输入开关磁阻电机,再用转矩传感器采集所述开关磁阻电机对应的电机转矩T,然后基于所述转子位置角度θ、相电流i和电机转矩T,构建样本数据集{(x,y,z)},其中,x表示所述转子位置角度θ的一维集合向量,y表示所述相电流i的一维集合向量,z表示所述电机转矩T的一维集合向量;

S2:提取所述样本数据集{(x,y,z)}中的x和y,并将x和y组建成二维输入矩阵,然后对所述二维输入矩阵进行数据归一化操作更新;同时提取所述样本数据集{(x,y,z)}中的z作为开关磁阻电机对应电机转矩T的网络预估值对应的标签向量;

S3:构建以二维输入矩阵为输入,以开关磁阻电机对应电机转矩T的网络预估值为输出的二维输入、二维输出的多维泰勒网MTN模型;

S4:采用经过归一化操作更新后的二维输入矩阵对所述多维泰勒网MTN模型进行训练并输出开关磁阻电机对应电机转矩T的网络预估值同时初始化多维泰勒网MTN模型二维输出节点上的权值集合向量w1和权值集合向量w2、多维泰勒网MTN模型的最终输出节点的权值集合向量λ,然后对所述标签向量z和网络预估输出值进行误差计算,再根据反向传播算法计算所述权值集合向量w1、w2和λ的权值梯度,最后根据训练过程中的误差收敛曲线、基于预设的步长对所述权值向量w1、w2和λ进行更新,此时的多维泰勒网MTN模型即为BP-MTN模型。

进一步地,所述多维泰勒网MTN模型包括:输入层、数据处理层、输出层和全连接层,各层之间依次顺序连接,前一层的输出为后一层的输入。

进一步地,所述输出层中,输出数据处理层各乘积项与相应权值相乘的累加值,按如下公式:

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