基于递归神经网络的永磁同步电机控制器设计

摘要：

本文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1.2kW永磁同步电机驱动系统上验证通过.

关键词： 电机控制 同步电机 神经网络 卡尔曼滤波

作者: 沈艳霞 江俊 纪志成

作者单位: 江南大学,电气自动化研究所,江苏,无锡,214122

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005全国自动化新技术学术交流会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 73-76

在线出版日期: 2005-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）