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无位置传感器开关磁阻电机的转矩波动抑制 总被引：1，自引：0，他引：1
针对开关磁阻电机驱动系统中位置传感器及转矩脉动的存在限制其应用范围的问题,提出利用网络结构简单、学习效率高的柔性神经网络对其进行建模,进而对开关磁阻电机无位置传感器控制下的转矩波动抑制方法进行了研究.建立了2个柔性神经网络:第1个完成由电机绕组的相电流、相磁链到转子位置之间的非线性映射,将离线训练好的网络用于转子位置的在线估计;第2个完成由电机期望转矩、转子位置到期望的优化电流之间的非线性映射,通过电流跟踪控制,使电机相电流跟随优化电流变化,实现转矩波动抑制.仿真和实验结果显示,柔性神经网络的收敛速度为传统神经网络的6倍,从而实现了转子位置快速的估算,估算误差控制在[-4,°4°]内,同时转矩波动降低1000/,验证了该控制策略较之于传统控制方法的优势. 相似文献
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将开关磁阻电机（SRM）的建模问题作为一类非线性约束优化问题进行参数辨识研究,对模拟退火遗传算法进行了改进,提出一种带有退火精确罚函数的自适应混合遗传算法（HGA）,给出了算法的具体实现方法．建立了基于DSPTMS320F2812的磁链特性检测系统,通过实验获取开关磁阻电机的磁化曲线族,利用改进的混合遗传算法在测得的实验数据基础上对电机模型进行参数辨识．基于辨识得到的模型,对电机在两种不同工况下的运行特性分别进行了研究,仿真结果与实验结果的对比验证了该方法的有效性和准确性．辨识得到的电机模型可以作为电机性能估计及优化控制的基础． 相似文献
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