启发式神经网络在异步电机矢量控制速度估计中的应用

摘要

研究了三相感应电机矢量控制系统中的速度估计部分,引入了BP神经网络进行预测控制.在分析其数学模型之后,针对神经网络输入与输出频率存在的不匹配情况,通过改进BP神经网络解决黑箱问题时的输入参数,使用启发式算法对网络的输入参数进行预处理,取代了以电机定子电压电流参数作为训练输入的方法.仿真研究表明,该改进方法具有良好的跟踪性能与静动态性能,且具有更小的超调量.