[发明专利]基于变步长神经网络的表贴式永磁同步电机参数辨识方法有效
| 申请号： | 202010167723.6 | 申请日： | 2020-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN111181462B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 王志强;杨明波;谢赛飞;史婷娜;谷鑫;周湛清 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | H02P21/16 | 分类号： | H02P21/16;H02P21/14;H02P21/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于变步长神经网络的表贴式永磁同步电机参数辨识方法：在电机控制系统的第k个控制周期，控制系统进行采样；根据采样得到的电机三相定子电流和电机转子位置角，求解第k个控制周期的电机实际电流d轴系和q轴系分量，以及参考电压d轴系和q轴系分量，得到相应的脉冲；给出第k+1个控制周期的单相定子电阻、定子电感、转子磁链参数的迭代收敛模型；迭代收敛模型稳定收敛后，将电机处于稳定运行状态时辨识出的单相定子电阻、定子电感、转子磁链代入到预测模型中保持电机正常运行。本发明在在辨识结果收敛到稳态后代入到预测模型，消除因控制器模型参数不准确造成电机电流存在稳态静差或震荡的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 步长 神经网络 表贴式 永磁 同步电机 参数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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