基于RBF神经网络的永磁同步电机无位置传感器控制

• 作者: 史婷娜 夏长亮 王向超
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 径向基函数 神经网络 无位置传感器控制
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 论文报告
• 页码范围: 16-19,44
• 页数: 5页
• 分类号: TM341
• 字数: 3021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3076.2007.02.004

摘要

本文通过分析永磁同步电机Id=0控制策略及其间接位置检测原理,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的无位置传感器控制方法.该方法首先构建一个隐层节点数为零的四输入两输出RBF网络,网络的输入为电机α-β轴上电压和电流,输出为转子转角和转速,然后在离线训练过程中按照自适应算法不断添加和删除隐层节点,形成一个结构简单、紧凑的RBF网络,最后采用梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数.该方法通过对电机α-β轴上电压和电流的映射,得到了电机转子的转角和转速,取代了传统的位置传感器.实验结果表明了该控制方法的有效性.

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	王向超	天津大学电气与自动化工程学院	1	52	1.0	1.0