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针对开关磁阻电机(SRM)中位置传感器在恶劣环境下存在脱落、故障的隐患,提出了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的SRM转子位置估算方法.利用改进的电压脉冲法获取电机磁特性数据,将交叉验证法与凑试法相结合以选取合适参数,并对LSSVM进行训练.与改进的反向传播神经网络(BPNN)的位置估算相比,LSSVM的训练时间缩短了72%,训练样本的均方误差减小了7.8%,测试样本均方误差减小了19.6%,且测试样本误差较训练样本减小64.5%.在Simulink中利用S函数建立仿真系统,结果表明,在高速、低速、负载突变的情况下,LSSVM位置估算模块的平均误差在0.1°以内,说明其训练速度快,泛化能力强,精度高,鲁棒性好. 相似文献
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