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基于遗忘因子随机梯度永磁同步电动机参数辨识
  • ISSN号:1004-7018
  • 期刊名称:《微特电机》
  • 时间:0
  • 分类:TM351[电气工程—电机] TM341[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]西南交通大学,成都610031, [2]重庆理工大学,重庆400054
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51177137);重庆市科委自然科学基金项目(cstc2012jjA40066);重庆市教委科学技术研究项目(KJ130807)
中文摘要:

永磁同步电动机具有响应快、精度高、转矩比高等诸多优点.在永磁同步电动机系统数学模型基础上,构建系统回归模型,并采用遗忘因子随机梯度算法(FSG)辨识回归模型参数.仿真实验结果表明FSG算法对永磁同步电动机系统的参数辨识一致收敛,和随机梯度算法(SG)相比,FSG算法对输出非敏感参数值辨识收敛速度和精度方面均有较大优势.

英文摘要:

Permanent magnet synchronous motor(PMSM) has some excellent features,such as fast response,better accuracy,high torque to current ratio.Based on analysis of PMSM mathematical model,the system regression model was proposed,and forgetting factor based stochastic gradient algorithm was used for the identification of regression model parameters.Simulation results show that FSG algorithm was uniformly convergence for the parameters of PMSM.Comparing to SG algorithm,FSG algorithm has more outstanding performance on convergence speed and precision for non-sensitive parameter.

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期刊信息
  • 《微特电机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第二十一研究所
  • 主编:谢宇静
  • 地址:上海市徐汇区虹漕路30号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:wtdj@vip.163.com
  • 电话:021-64367300-242 64704564
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-7018
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1428/TM
  • 邮发代号:4-270
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊,中文核心期刊,中国科技论文统计源期刊,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:6135