【摘 要】
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永磁同步电机(PMSM)是一种非线性、强耦合的控制对象,电机参数的变化更加大了其控制难度。因此,参数辨识对于其闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义。本文针对这一非线性、
【机 构】
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北京交通大学; 山东大学威海分校机电工程学院;
【基金项目】
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高性能全数字式交流永磁同步电机伺服驱动器的研制(115043210806)
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永磁同步电机(PMSM)是一种非线性、强耦合的控制对象,电机参数的变化更加大了其控制难度。因此,参数辨识对于其闭环控制系统的稳定运行有着重大的意义。本文针对这一非线性、强耦合的模型,研究了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和Elman神经网络(Elman NN)的永磁同步电机参数Rs,ψ_d和ψ_q的辨识方法。仿真结果表明,该方法具有很快的收敛速度,它能很精确地辨识PMSM的Rs,ψ_d和ψ_q,该网络具有良好的泛化能力,在变速变负载等复杂情况下也适用。
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