基于動態(tài)遞歸反饋型神經網絡的 永磁同步電機轉矩觀測器設計

文：閆俞佰 1,2 梁嘉寧 1 鄭偉杰 1 杜帥祥 1,22020年第五期

現(xiàn)有永磁同步電機普遍存在算法復雜、電機參數(shù)辨識困難、電磁轉矩難以通過數(shù)學模型來精確估算等問題，從而導致電機控制精度以及驅動系統(tǒng)的整體性能下降。該研究設計了一種基于動態(tài)遞歸反饋型神經網絡的電機電磁轉矩網絡拓撲模型，使用 MATLAB/Simulink 將該神經網絡封裝成轉矩觀 測器，并用于電機轉矩的精確估算。實驗結果顯示，與傳統(tǒng)轉矩和反向傳播神經網絡計算方式相比，該研究所設計的轉矩觀測器具有更高的轉矩計算精度，與反向傳播神經網絡算法相比具有更高的控制精度與準確性。

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