基于神经网络的永磁同步电机多参数解耦在线辨识

• 作者: 史婷娜 耿强 胡升 谷鑫
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 在线辨识 电机参数 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 114-121
• 页数: 8页
• 分类号: TM351
• 字数: 5018字
• 语种: 中文

摘要

为消除永磁同步电机数学模型欠秩性而引起的在线多参数辨识时的耦合影响,本文提出了一种矢量控制策略下的d轴负序电流瞬时注入神经网络解耦辨识方法,结合最小均方权值收敛算法,在线辨识出了表贴式永磁同步电机的电感、定子电阻和转子磁链,并通过增加网络结构中节点的方法削弱了逆变器压降、死区等因素对参数辨识精度的影响.实验结果验证了算法的有效性,在不影响电机系统正常运行的同时,实现多参数快速辨识,且具有较好的辨识精度.

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	谷鑫	天津工业大学天津市电工电能新技术重点实验室	22	211	6.0	14.0
3	耿强	天津工业大学天津市电工电能新技术重点实验室	20	137	5.0	11.0
4	胡升	天津大学电气与自动化工程学院	2	76	2.0	2.0