[发明专利]基于反向传播神经网络和傅里叶级数的球形磁阻电机转矩建模方法在审
| 申请号： | 202310475536.8 | 申请日： | 2023-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN116633225A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 王群京;石明枫;李国丽;许家紫;周睿 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | H02P21/20 | 分类号： | H02P21/20;H02P21/00;H02P25/08 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于反向传播神经网络和傅里叶级数的球形磁阻电机转矩建模方法，属于球形磁阻电机智能控制的技术领域。包括以下步骤：通过有限元仿真软件获得球形磁阻电机同层相邻线圈同时激励时的转子转矩，并计算转矩叠加误差。使用傅里叶级数对单线圈激励时的转子转矩进行拟合以获得单线圈转矩表达式。然后使用不同电流和不同偏航角度下的转矩叠加偏差训练反向传播神经网络以获得转矩叠加误差预测模型。最后由单线圈转矩表达式和转矩叠加误差预测模型即可获得相邻线圈同时激励时的转子转矩。本发明所提出的球形磁阻电机同层相邻线圈同时激励的转矩建模方法具有算法简单、估算精度高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 反向 传播 神经网络 傅里叶 级数 球形 磁阻 电机 转矩 建模 方法 | ||
【主权项】：
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