【摘 要】
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基于人工神经网络的内嵌式永磁同步电机(IPMSM)智能驱动控制性能要明显优于传统控制方法,但是存在计算量大和离线训练时间长的问题。针对该问题,提出了一种基于单神经元算法
【机 构】
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钟山职业技术学院,中国电科第二十八研究所
【基金项目】
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江苏省自然科学基金面上项目(BK20161468):透平机械用多相高速永磁电机驱动关键技术的研究,江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(201312922011X):基于数字磁罗盘和角速度陀螺的智能航向系统设计
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基于人工神经网络的内嵌式永磁同步电机(IPMSM)智能驱动控制性能要明显优于传统控制方法,但是存在计算量大和离线训练时间长的问题。针对该问题,提出了一种基于单神经元算法的IPMSM智能驱动控制策略。阐述了永磁同步电机的数学模型及电流转矩控制规律;并基于单神经元的控制原理,推导了驱动控制律,由于采用的是单神经元结构并设置了迭代算法的边界,因此达到了计算量减小和训练较少的效果。最后,搭建了小功率电机驱动试验平台开展了试验研究,并通过与传统PID控制的对比试验,验证了新型控制器的性能。
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