粒子群算法优化神经网络的异步电机转速估计

• 作者: 李涛 肖仁鑫 邹敢
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: BP神经网络 粒子群算法 矢量控制 电机转速估计
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 电气与动力工程
• 页码范围: 158-162
• 分类号: TM343
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9432.2012.02.012

摘要

在异步电机的矢量控制系统中,电机的转速检测是必不可少的,并且转速检测的精度直接影响磁场定向的准确性.讨论了各种无传感器速度辨识方法的特点,利用BP神经网络对异步电机转子转速进行辨识,通过粒子群算法优化使BP神经网络获得更好的网络初始权值和阀值,在此基础上利用Matlab/Simulink建立一个异步电机矢量控制系统,仿真结果表明这种方法能较好地辨识异步电机转子转速,系统具有良好的动态性能,对系统参数变化具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李涛	昆明理工大学机电工程学院	67	678	14.0	25.0
2	肖仁鑫	昆明理工大学机电工程学院	18	77	4.0	8.0
3	邹敢	昆明理工大学机电工程学院	6	66	4.0	6.0