【摘 要】
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针对内置式永磁同步电机(IPMSM)参数非线性及不确定性导致的电机转矩难以准确估测和控制等问题,研究了基于ELM(极限学习机)神经网络的IPMSM的矢量控制转矩观测器。利用ELM神
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61565004);国家科技重大专项(02专项)子课题(2017ZX02101007-003)
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针对内置式永磁同步电机(IPMSM)参数非线性及不确定性导致的电机转矩难以准确估测和控制等问题,研究了基于ELM(极限学习机)神经网络的IPMSM的矢量控制转矩观测器。利用ELM神经网络较强的泛化能力和逼近能力,同时根据IPMSM的矢量控制要求,设计出电流到转矩的非线性映射;将神经网络输出的估测的转矩作为反馈转矩输入PI转矩控制器,并通过PI电流控制器调节q轴电流;使实际电机转矩等于转矩命令,从而完成对电机的转矩控制。实验结果表明,该观测器有效地减少了90%的转矩脉动,具有良好的动态和静态性能,同时对系统
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