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基于BP神经网络的永磁同步电机转矩观测器设计

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针对永磁同步电机参数辨识困难、电磁转矩难以通过数学模型来精确估算从而导致电机控制精度以及驱动系统的整体性能下降的问题,设计了一种基于反向传播(BP)神经网络的电机电磁转矩网络拓扑.通过MATLAB/Simulink将该神经网络封装成转矩观测器,用于精确地计算电机转矩.最后通过试验平台进行试验验证,并与传统转矩的计算方式进行对比分析.结果 表明:所设计的转矩观测器具有高精度的转矩输出性能,与传统转矩估算数学模型相比,具有更高的控制精度和准确性.
Design of Torque Observer Based on BP Neural Network for Permanent Magnet Synchronous Motor

耿建平、闫俞佰、熊光阳、张奎庆、潘家栋

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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004

中国科学院深圳先进技术研究院,广东深圳518055

永磁同步电机 转矩观测器 参数辨识 控制精度 系统性能 反向传播神经网络

2020

电机与控制应用
上海电器科学研究所（集团）有限公司

电机与控制应用

CSTPCD
影响因子：0.411
ISSN：1673-6540
年,卷(期)：2020.47(1)
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