基于小波神经网络的PMSM最小损耗反推控制方法

• 作者: 詹志坤 郝娜
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 时变负载 小波神经网络 最小损耗 反推控制方法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机技术
• 页码范围: 451-457
• 页数: 7页
• 分类号: TM351
• 字数: 4750字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2018.05.011

摘要

适应负载的时变特性和低损耗运行是永磁同步电机(PMSM)控制中遇到的两大难题,本文针对这些问题提出了一种基于小波神经网络的PMSM最小损耗反推控制方法,实现了负载特性时变情形下的PMSM最小损耗速度控制.首先,在建立PMSM损耗模型的基础上,针对负载转矩与转动惯量的同时变化情况,采用合适的小波神经网络对时变负载的转矩与转动惯量进行了统一辨识;然后,利用负载转矩与转动惯量的估计值代替实际值,设计了基于最小损耗的PMSM反推控制器,并从理论上证明了该控制器的稳定性;最后,利用MATLAB软件对控制方法的正确性和有效性进行了仿真验证.仿真结果表明,该方法对于时变负载特性具有较好的辨识效果,与反推控制和id=0的PI控制策略相比,该方法对于参考信号的跟踪更加快速和精确,可提高运行效率约4.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹志坤	燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室	4	2	1.0	1.0
2	郝娜	石家庄职业技术学院电气与电子工程系	14	41	2.0	6.0