基于神经网络的永磁同步电机参数辨识

• 作者: 张伟锋 张旭 王利辉
• 来源期刊: 电力电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 内置式永磁同步电机 模型预测控制 参数辨识
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 装置与应用
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TM351
• 语种: 中文

摘要

内置式永磁同步电机(IPMSM)参数会随着使用环境和工作负荷的变化而产生变化,这将影响电机的控制性能,为此有必要对电机参数进行在线辨识.考虑逆变器非线性电压补偿因素,提出一种应用于最大转矩电流比(MTPA)模型预测控制(MPC)策略的自适应线性元件(Adaline)神经网络参数辨识方法,对IPMSM的d,q轴电感、定子电阻和转子永磁体磁链进行在线辨识,辨识过程采用分步辨识和循环更新的方法.最后通过仿真和实验验证了所提方法的准确性和实用性.