基于神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制

• 作者: 史婷娜 夏长亮 王明超 郭培健
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电机 开关磁阻电机 无位置传感器控制 自适应RBF神经网络 递推最小二乘法
• 年，卷（期）: 2005,（13）
• 所属期刊栏目: 电工电机
• 页码范围: 123-128
• 页数: 6页
• 分类号: TM352
• 字数: 4226字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2005.13.024

摘要

论文提出了基于自适应径向基函数(radial basis function ,RBF)神经网络的开关磁阻电机(SRM)无位置传感器控制新方法.该方法构造了一个隐层节点初始个数为零的RBF网络,通过在训练过程中不断按照自适应算法添加和删除隐层单元,形成一个结构简单、紧凑的网络来实现电机电压、磁链与转子位置之间的非线性映射,实现SRM的无位置传感器控制.网络训练分为离线训练和在线训练两个部分.利用训练样本按给出的自适应算法对网络进行离线训练,确定RBF网络隐层节点的个数及位置;按递推最小二乘法(RLS)在线修正隐层与输出层之间的连接权.仿真及实验结果表明,该方法能够实现电机的准确换相,从而实现了位置传感器的消去.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史婷娜	天津大学电气与自动化工程学院	90	2214	26.0	45.0
2	夏长亮	天津大学电气与自动化工程学院	130	4736	37.0	65.0
3	王明超	天津大学电气与自动化工程学院	7	524	5.0	7.0
4	郭培健	天津大学电气与自动化工程学院	2	310	2.0	2.0