基于改进WOA优化BP神经网络的车用PMSM参数辨识

摘要

永磁同步电机(PMSM)在新能源汽车等领域应用广泛,其精确控制大多需要依赖准确的电机参数。利用改进的鲸鱼优化算法(WOA)对BP神经网络初始权值、阈值进行优化,基于改进的BP神经网络提出了一种高精度的PMSM参数辨识方法,实现了对PMSM定子电阻、d轴电感、q轴电感以及磁链的参数辨识。仿真验证结果表明,相较于传统BP神经网络和传统WOA算法优化的BP神经网络方法,所提出的方法具有更高的辨识精度,4个参数的辨识误差均小于2%。在电机试验平台上进一步验证了所提出方法的有效性。