【摘 要】
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永磁同步电机控制算法在运行时需要转子位置信息参与计算。一般的无传感器转子位置估计方法计算量大且实现复杂,同时精度低、易受干扰。因此提出一种基于遗传算法优化小波神
【机 构】
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中北大学电气与控制工程学院,宁波诺丁汉大学理工学院
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目(201601D102029)
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永磁同步电机控制算法在运行时需要转子位置信息参与计算。一般的无传感器转子位置估计方法计算量大且实现复杂,同时精度低、易受干扰。因此提出一种基于遗传算法优化小波神经网络的永磁同步电机转子位置估计方法,采用训练后的小波神经网络对永磁同步电机转子位置进行估计。同时针对小波神经网络初始权值和阈值选取易导致陷入局部极值的问题,引入遗传算法对小波神经网络进行优化。仿真和实验表明,提出的小波神经网络能够有效对转子位置进行估计,估计结果精度较好并且系统拥有较强的鲁棒性。
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