基于BP神经网络的永磁同步电机转矩观测器设计

• 作者: 张奎庆 潘家栋 熊光阳 耿建平 闫俞佰
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 永磁同步电机 转矩观测器 参数辨识 控制精度 系统性能 反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TM351
• 字数: 3380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12177/emca.2019.125

摘要

针对永磁同步电机参数辨识困难、电磁转矩难以通过数学模型来精确估算从而导致电机控制精度以及驱动系统的整体性能下降的问题,设计了一种基于反向传播(BP)神经网络的电机电磁转矩网络拓扑.通过MATLAB/Simulink将该神经网络封装成转矩观测器,用于精确地计算电机转矩.最后通过试验平台进行试验验证,并与传统转矩的计算方式进行对比分析.结果 表明:所设计的转矩观测器具有高精度的转矩输出性能,与传统转矩估算数学模型相比,具有更高的控制精度和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	耿建平	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	34	168	8.0	10.0
2	潘家栋	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	6	0	0.0	0.0
4	闫俞佰	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	2	0	0.0	0.0
6	熊光阳	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	3	1	1.0	1.0
9	张奎庆	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	4	0	0.0	0.0