基于回声状态网络的开关磁阻电动机转子位置估计

摘要

针对传统神经网络用于开关磁阻电动机转子位置间接检测时存在网络结构确定困难和训练过程过于复杂的问题,将利用回声状态网络来实现转子位置检测.这种新型的网络利用储备池和线性回归算法简化了网络设计和训练过程,使得模型具有良好的收敛速度和实用性.利用离线获取的磁特性数据建立的转子位置预测模型,与基于BP和RBF神经网络的预测模型相比,在保证良好预测精度的前提下,具有计算简单,收敛速度快等优势.实验结果表明该模型可以快速准确地实现转子位置检测,为开关磁阻电动机的转子位置检测提供了一种新方法.