一种基于MRAS的递推最小二乘算法的神经网络速度估算的无传感器矢量控制系统
基于MRAS异步电动机转速估算的转子磁连电压模型和电压模型,提出一种递推最小二乘学习算法的神经网络估算感应电动机转速的矢量控制方法,利用一个自适应线性神经元(ADALINE)代替电流模型,学习算法采用递推最小二乘在线辨识转子速度,利用递推最小二乘每次迭代结果改变网络的学习速率,使其快速收敛于目标函数.无传感器矢量控制系统的转速和电流调节器采用经典的PI调节器,使得控制系统结构简单.最后利用MATLAB6.5建立仿真模型,通过仿真验证了控制系统具有良好得动态和静态性能.
感应电动机 递推最小二乘 神经网络 转速辨识 MRAS控制 无传感器矢量控制
刘福才 韩会山
燕山大学电气工程学院(秦皇岛)
国内会议
秦皇岛
中文
501-505
2004-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）