基于负载测试的神经网络SPMSM参数在线辨识

• 作者: 荣智林
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 表面式永磁同步电机 负载测试 神经网络 参数在线辨识
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1821-1828
• 页数: 8页
• 分类号: TM351
• 字数: 3361字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.2015.12.012

摘要

针对表面式永磁同步电机（SPMSM），提出了一种基于负载测试的自适应线性元件神经网络（ANN）参数在线辨识方法。该方法通过在d轴电流上添加一个△id 负载信号和对转速做一小范围的变化，在线估计出SPMSM的参数，包括d电感、q轴电感和转子永磁磁势，解决了SPMSM静止状态下的欠秩问题。在此基础上，分析和处理了系统的病态问题，进一步提高了方法的准确性。实验结果验证了方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荣智林	同济大学电子与信息工程学院	9	100	6.0	9.0