基于神经网络可调模型的直接转矩控制系统速度辩识

• 作者: 付丽君 刘丹丹 孙金根
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 模型参考自适应 无速度传感器 直接转矩
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 控制理论研究
• 页码范围: 7-9
• 页数: 3页
• 分类号: TM301.2
• 字数: 1565字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2008.04.004

摘要

基于无速度传感器辨识精度和动态性能的提高,在传统的模型参考自适应(MRAS)速度辨识模型的基础上,参考模型采用转子磁链电压模型.应用神经网络理论,对其可调模型进行了改进.并在无速度传感器直接转矩控制系统中对该速度辨识模型进行了研究,仿真结果验证了该速度辨识模型具有满意的辨识精度和动态性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙金根	沈阳理工大学信息科学与工程学院	20	50	4.0	6.0
2	付丽君	沈阳理工大学信息科学与工程学院	15	72	4.0	7.0
3	刘丹丹	沈阳理工大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0