基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计
【摘要】:在永磁同步电机矢量控制系统中,采用递归神经网络控制器作为速度控制器来模拟在电机参数变化和负载扰动下的最优速度输出。神经网络采用扩展卡尔曼滤波方法实现在线训练,并在Lyapunov 稳定性意义下对网络的学习率进行了分析。该神经网络矢量控制系统具有良好的动、静态特性,同时在变速和变负载情况下效果理想。该方法在一台1.2 kW永磁同步电机驱动系统上验证通过。
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