基于BP神经网络的永磁直线同步电机齿槽力预估器

• 作者: 何国光 曹志彤 邵波 陈宏平
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁直线同步电机 有限元方法 齿槽力 分数槽 神经网络预估器
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 1281-1284
• 页数: 4页
• 分类号: TM359.4
• 字数: 2292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2006.07.037

摘要

为了减小永磁直线同步电机(PMLSM)齿槽力的波动,采用二维电磁场有限元方法,结合动态分网来描述PMLSM定、动子间的相对运动.考虑非线性磁饱和的影响,对槽形尺寸、斜槽、闭口槽、气隙、分数槽等影响下的齿槽力进行了分析.计算结果表明,分数槽是有效减小PMLSM齿槽力波动的重要措施.将模拟计算得到的槽形、气隙对齿槽力波动的影响作为神经网络的训练样本,结合动量法和自调节学习规则,构建了基于BP神经网络的齿槽力预估器.通过该预估器,可以在PMLSM设计阶段对槽形尺寸、气隙大小进行合理的选择.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹志彤	浙江大学应用物理研究所	31	379	11.0	18.0
2	陈宏平	浙江大学应用物理研究所	26	333	10.0	18.0
3	何国光	浙江大学应用物理研究所	23	328	10.0	18.0
4	邵波	浙江大学应用物理研究所	8	34	3.0	5.0