一种基于自适应线性神经网络算法的永磁同步电机电流谐波提取和抑制方法

• 作者: 康劲松 王硕
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 电流谐波提取 电流谐波抑制算法 自适应线性神经网络算法
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 电机与电器
• 页码范围: 654-663
• 页数: 10页
• 分类号: TM351
• 字数: 4271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.181080

摘要

永磁同步电机通常采用正弦波进行驱动和控制,由于气隙磁场的畸变和电压型逆变器的死区效应等因素的存在,使永磁同步电机电流波形含有大量的谐波而发生畸变,特别是在电机低速运行时更为严重.为了进一步提高永磁同步电机的电流控制性能,抑制电流谐波,本文在传统矢量控制算法基础上,增加神经网络谐波电流环,通过自适应线性神经网络(ADALINE)算法实现对主要电流谐波的分解和提取,将所提取的电流谐波经过神经网络训练获得补偿电压值进行谐波注入,实现电流谐波的检测和抑制.通过仿真和实验结果证明,本文提出的控制策略可以有效提取并抑制电流谐波,降低电机转矩脉动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康劲松	同济大学电子与信息工程学院	65	452	12.0	18.0
2	王硕	同济大学电子与信息工程学院	25	89	6.0	9.0