粒子群优化递归神经网络的SRM磁链观测器

摘要

在开关磁阻电机直接转矩控制系统中,为了提高磁链观测器的性能,准确地实现磁链观测,提出基于粒子群优化的递归神经网络定子磁链观测器.利用训练样本对网络进行离线训练,通过训练过程中不断调整网络的权值和阈值,形成一个泛化能力强、结构简单的网络来实现电压、电流和磁链的非线性映射.将所建磁链观测器应用到开关磁阻电机直接转矩控制系统仿真中,仿真结果表明,对比传统递归神经网络磁链观测器,该方法不仅提高了收敛速度,而且具有很高的精确度和很强的泛化能力,证明了该方法的正确性和可行性.