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基于神经网络的永磁同步电动机转矩脉动补偿
  • ISSN号:0493-2137
  • 期刊名称:《天津大学学报:自然科学与工程技术版》
  • 时间:0
  • 分类:TM352[电气工程—电机] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50537030).
中文摘要:

永磁同步电动机的转矩波动补偿多采用转矩估计方法,但在不同电机运行点和电机参数不断变化的情况下,准确估计瞬时转矩非常困难.因此提出了采用径向基函数神经网络作为转矩波动补偿器的永磁同步电动机伺服控制方法.利用神经网络在线逼近非线性因素和外部干扰,对转矩波动进行补偿,然后根据反步控制方法得到神经网络权值调整规则和控制器输出.采用数字信号处理(DSP)进行了实验研究,结合神经网络和Backstepping的优点实现永磁同步电动机的转矩波动补偿.仿真和实验结果证明,采用上述方法可以实现不同转矩脉动的补偿。

英文摘要:

The method of torque estimation magnet synchronous motors (PMSM). But at tion of the instantaneous torque is difficult. is generally adopted for compensating the torque ripple of permanent different points and with changing Therefore, a method is proposed, motor parameters, precise estimawhich uses radical basis function neural networks( RBF NN) as the torque ripple compensation to control the PMSM. First, the torque ripple is compensated by on-line approximating the nonlinear factors and external disturbances with neural networks ( NN), and then by Backstepping control method the rules of modulating the weights of NN and the output of the controller are obtained. Simulation and digital signal processing(DSP) experiment results show that the proposed method combines the advantages of both NN and Backstepping and can realize different kinds of torque compensation.

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期刊信息
  • 《天津大学学报:自然科学与工程技术版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:
  • 主办单位:天津大学
  • 主编:单平
  • 地址:天津市南开区
  • 邮编:300072
  • 邮箱:
  • 电话:022-27403448
  • 国际标准刊号:ISSN:0493-2137
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1127/N
  • 邮发代号:6-27
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6410