基于人工神经网络的永磁同步电机参数辨识方法

摘要

本发明涉及了一种基于神经网络的永磁同步电机参数辨识方法，该方法采用了一个两层的线性神经网络，结合电机的矢量控制策略，先用神经网络对采集的电机电流转速数据进行离线训练，在达到满足要求的控制精度以后，将离线训练得到的神经网络权值作为神经网络在线学习的初始值，然后对系统进行在线学习调整。通过最速下降法在线调整神经网络的权值，使得神经网络的输出接近于实际值，进而得到电机的定子电阻、交直轴电感以及转子磁链的估计值。