基于神经网络的永磁同步电机参数辨识

摘要

cqvip:内置式永磁同步电机(IPMSM)参数会随着使用环境和工作负荷的变化而产生变化,这将影响电机的控制性能,为此有必要对电机参数进行在线辨识。考虑逆变器非线性电压补偿因素,提出一种应用于最大转矩电流比(MTPA)模型预测控制(MPC)策略的自适应线性元件(Adaline)神经网络参数辨识方法,对IPMSM的d,q轴电感、定子电阻和转子永磁体磁链进行在线辨识,辨识过程采用分步辨识和循环更新的方法。最后通过仿真和实验验证了所提方法的准确性和实用性。